基于神经网络的冷却剂热物性拟合方法

基于径向基函数神经网络（RBFN）和广义回归神经网络（GRNN）对火箭发动机冷却热物性进行拟合，并与BP网络进行了比较，结果表明，采用RBFN和GRNN进行物性拟合具有网络结构简单，计算精度高，训练速度快的优点，可方便地引入液体火箭发动机传热计算程序中。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题，在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上，提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络，保留捷径连接中的卷积神经网络结构，既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递，并融入注意力机制构建多层残差网络，注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息，有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析，结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系，剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%，比未融入注意力机制方法平均降低18.9%，有效提高了预测精度。     

超燃冲压发动机燃烧室流场超分辨率重建

超声速燃烧室受限空间内复杂流场波系结构的获取受到光学测量装置精度的制约。为提升流场时空分辨率特征，本文应用中国空气动力研究与发展中心地面脉冲燃烧风洞获取的试验数据，在发动机入口马赫数2.5的条件下，构建了6种不同当量比下基于压力数据重构的燃烧室流场低分辨率图像数据集，研究了三种提高图像分辨率的方法来提升超燃冲压发动机燃烧室流场重构图像的分辨率。结果表明，本文所提出的流场超分辨率稠密网络（Flow-field Super-Resolution Dense Network, FSRDN）、流场超分辨率生成对抗网络（Flow-field Super-Resolution Generative Adversarial Network, FSRGAN）、传统的双三次插值法（Bicubic interpolation,Bicubic）对流场图像分辨率都提高了42倍。FSRDN网络所得流场图像结果的峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）、相关性系数（Correlation coefficient,CORR）、感知指数（Perceptual Index,PI）指标...     

人工神经网络与刀具磨损监测

介绍了人工神经网络的基本概念及在刀具磨损监测中的应用，例举了两种典型网络（ＢＰ网络、ＳＯＭ网络）的结构与学习算法。研究表明，应用前馈神经网络构造的刀具磨损状态二分类器、三分类器及磨损估计网络，检验效果很好。文中提出的ＳＯＭ网络在磨损估计方面具有学习快、精度高的优点，有实际应用价值。     

超视距协同空战协同网络结构模型静态特性研究

利用复杂网络理论,将超视距协同空战实体及其之间的关系抽象为协同网络的节点和边,分别从编队无协同、仅火力协同、仅传感器协同（树型份布式指挥结构）、传感器＋指控协同（树型份布式指挥结构）、传感器＋指控＋火力协同（树型／分布式指挥结构）、预警机指挥引导下的传感器＋指控＋火力协同（树型／分布式指挥结构）进行网络化协同结构模型构建。在所构建模型基础上,从平均路径长度、聚集系数、平均节点度和度分布以及网络可达性4个方面进行静态特性分析。     

星基航空ISDN网体制研究

本文阐述了航空移动卫星业务（ＡＭＳＳ）的技术性能和网络结构；分析了星基航空ＩＳＤＮ网的体制的可行性，并提出了适合我国国情及世界通信潮流的网络体制规划方案     

帧中继网络的一种拥塞控制机制

介绍一种帧中继网络的拥塞控制机制－输入速率控制机制，它采用漏桶算法（或令牌管理算法）调节从源节点到网络节点的数据流量。着重介绍了该输入速率控制机制的实现机制并作了性能分析。依据帧中继子网络的拓朴结构，进行理论分析和计算机模拟，给出了不同参数下的各项性能曲线。     

中枢辐射航线网络的运行条件

PrerequisiteofHub－SpokeSYstem我国近年来航空运输经营效益不佳，不少人认为通过航线结构调整为中枢辐射式可解决问题。作者认为，在我国搞中枢辐射航线网时机还远不成熟，而提高经济效益的根本出路在于加快体制改革，从而增强航空公司的竞争力。在实现这一目标后，中枢辐射航线网的形成便水到渠成中枢辐射式航线网络（简称中枢航线网络，hub－sPoke，又称轴心辐馈航线结构）是当今世界发达国家的航空公司普遍采用的一种航线结构，位居全球前州位的航空公司几乎都采用用这种航线结构。中枢航线网络已成为当今航空运输业的一个重要的竞…     

Gnutella网络中的短路效应及其解决方案

在基于Gnutella协议的Peer-to-Peer网络中,消息生存时间（TTL）机制、唯一标示符（UID）机制和网络异构延迟共同作用形成了短路效应,限制了查询消息的转发范围。提出了一个短路效应的解决方案。通过在拓扑结构中加入环形结构并改进查询消息转发算法,消除了短路效应的影响,提高了Gnutella网络的查询效率。仿真实验证明了该方案的有效性。     

试验IP网故障分析策略及方法应用

针对试验IP（互联网协议）网建设和使用中遇到的网络问题,从TCP（传输控制协议）/IP网络原理和试验IP网的结构模型出发,对网络故障排查方法进行了总结,给出网络分层模型分析法、网络连接结构分析法和网络检测分析法相结合的故障排查策略。对某次测控信息联调中接收不到网络数据的真实故障案例进行了分析,运用网络检测工具对故障进行排查,依据网络结构对故障进行定位,依据网络协议对故障进行分析,验证了该方法可以使问题分析层次清晰、定位准确。     

FDDI令牌环与SAE线性令牌总线的比较研究

分布式分牌传递网络将进入高速实时的航空电子通信系统。本文针对两种典型的令牌传递网络，即美国自动化工程学会（SAE）的线性令牌传递总线（LTPB）与美国国家标准协会（ANSI）的分布式光纤数据接口（FDDI）令牌环进行了各个方面的比较研究，最后给出了比较分析结论。     

抓住物流时代契机,发展我国中枢辐射航线网络

中枢辐射航线网络（简称中枢航线网络）是当今世界发达国家的航空公司普遍采用的一种航线结构，位居全球前２０位的航空公司几乎都采用这种航线结构。 随着物流时代的到来，在现代物流和供应链管理思想的指导下，快速响应与满足客户需求变得比以往任何时候都更重要，致使航空运输作为物流运输系统环节的一部分，尤其是在长距离运输中比以前更为普遍。 我国航空业近几年经营情况不佳，与物流时代的要求相距甚远。为寻求解决途径，很多人开始重视中枢辐射航线网络这种国外航空公司行之有效的市场工具。 美国在放松管制之前，航空公司的航线结…     

FDDI技术适应军用高速通信网需求的研究

光纤分布式数据接口（FDDI）标准于八十年代末颁布，九十年代FDDI技术便成为广泛兴起的高速局域网络组网技术之一。FDDI网络具备高性能、高可靠性和互操作性好特点．本文说明了FDDI的体系结构、访问协议及其特点．通过分析美国SAE－9B高速数据总线应用与需求任务组（HART）提出的军用高速通信网需求，证明FDDI技术能满足军用实时高速通信系统的要求．     

XHJS TCP/IP网络的总体设计

异种机和异质网络互连是计算机网络技术应用研究（ＣＯＮＴＡＰ）领域中的重要课题，本文着重介绍在建立西安航空计算技术研究所（ＸＨＪＳ）ＴＣＰ／ＩＰ网络时的总体构想。     

基于CNLS-MMD的孪生混合网络四旋翼飞行器故障诊断方法

四旋翼飞行器在众多领域中应用广泛,由于工作环境复杂多变,四旋翼飞行器极易出现结构损伤性故障,给飞行器的安全性带来巨大的挑战,因此开展四旋翼飞行器结构损伤性故障的相关研究对提高四旋翼飞行器可靠性具有重要意义。针对四旋翼飞行器在实际应用中结构损伤性小样本故障数据诊断率低的问题,本文提出了一种在小样本条件下基于卷积神经网络和长短时记忆网络的孪生混合网络（CNLS-MMD）四旋翼飞行器故障诊断方法。首先,设计试验获取四旋翼飞行器多工况结构损伤性飞行数据并对数据进行预处理。其次,建立基于孪生混合网络的故障诊断模型,采用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）构建CNLS混合模型提取数据特征,利用最大均值差异（MMD）衡量样本的相似度,实现对故障标签的预测。最后,选择不同样本数量的训练集训练模型,使用多工况小样本数据集对搭建的模型进行故障测试。结果表明,该故障诊断方法具有较好的诊断性能和泛化能力。     

带网络分区的CSMA／CD

电气及电子工程师学会（IEEE）在其802草案中规定的局域网络媒体访问控制标准之一就是带冲突检测的载波监听多路访问（CSMA／CD）媒体访问控制，关于CSMA／CD性能的研究，许多有关文献已有报导，这些研究表明，CSMA／CD在网络负荷较轻时性能较好，但在和理负荷时，性能较差，为了改善CSMA／CD在重负荷条件下的性能，这里提出了一个称为网络分区的新概念，按网络分区概念，在重负荷条件下，网络可分成若干个段，分区站用作 段之间的网桥，利用一个以太局域网（实施了CSMA／CD媒体访问控制标准）仿真模型，测试了网络分区对网络性能的影响，仿真结果表明，在重负荷条件下，网络分区可显著提高CSMA／CD的性能。     

基于C／S结构的新型飞行试验数据处理系统

介绍了最新研制的基于Client/Server(C/S)网络结构的新型飞行试验数据处理系统－《型号工程飞行试验数据处理系统（MFTDPS）》。该系统以C／S网络结构为核心体系结构，采用了许多先进的现代计算机及其网络技术，形成了一个功能强大，应用灵活，数据安全可靠，资源充分共享，操作简单方便，性价比高的试飞数据处理网络应用软件系统平台。它的研制开创了飞行试验数据处理技术发展的新局面。     

基于PSO-BP神经网络的固冲发动机推力估计器设计

为了对固体火箭冲压发动机的推力进行直接控制，提出了基于PSO（粒子群优化算法）优化BP（back propagation）神经网络的固体火箭冲压发动机推力估计方法。采用SPSO（标准PSO）和三种不同的BBPSO（骨干PSO）寻优神经网络权值，而后以最优权值进行BP网络训练，对其进行精调，如此便可获取推力和燃气流量、飞行马赫数以及飞行高度之间的非线性关系，从而完成推力估计器的设计。利用240组训练集数据对网络进行训练，并用180组测试集数据对网络进行验证。仿真结果表明：在SPSO、BBExp（exploiting BBPSO）、ABPSO^*（modified adaptive BBPSO）和SNPSO（simplified pruning strategy based BBPSO）等四种不同的PSO中，基于SNPSO优化BP神经网络实现推力估计器设计是最为便捷有效的方法，不仅形式简单，而且对于测试集数据而言，其能够将推力相对误差控制在5%以内。     

采用软交换技术的下一代网络（NGN）

本文介绍了下一代网络（NGN）的核心技术－软交换的基本原理，重点阐述了下一代网络的体系结构和软件。