由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法

基于大脑导航神经细胞机理的类脑认知地图构建方法,为发展智能同步定位与地图构建(SLAM)技术提供了新思路.针对现有类脑认知地图构建精度不高的问题,提出了一种基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法.首先阐述了类脑三维认知地图系统的工作原理,然后论述了不同视觉里程计对认知地图精度的影响,研究了基于双目视觉里程计的类脑三维认知地图精度优化方法,最终完成了基于视觉数据集的类脑三维认知地图构建试验.试验结果表明,所提方法构建的视觉里程计地图的三维位置误差为总行程的2.14％,认知地图的三维位置误差为1.56％;认知地图精度与里程计精度呈正相关;系统通过模板匹配进行回环检测与校正,提高了认知地图的精度.     

基于神经网络的类乘波体飞行器FADS算法研究

大气数据是飞行器飞行的重要参数,大气数据系统是必备的机载航电系统。嵌入式大气数据系统（FADS）是新一代大气数据系统,可用于类乘波体飞行器。飞行器外形特殊,大飞行包线内FADS压力场模型复杂,解算算法尚不完备。针对飞行器的特点,利用三维几何建模和计算流体动力学（CFD）计算的方法,分析FADS压力场模型特性,设计并验证了基于神经网络的类乘波体飞行器FADS算法,结果表明,算法对马赫数、攻角和侧滑角大气参数的解算可行有效。     

评定测量系统不确定度的方法

测量结果的不确定度是评定测量系统测量质量的重要指标,文中给出了测量系统不确定度的A类和B类评定方法,以及合成不确定度和系统总不确定度的计算方法,并通过实例进行了说明.     

无人机类脑吸引子神经网络导航技术

当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题：依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。     

飞机框肋类零件外形样板三维快速设计原理及算法

作为近年来飞机型号研制中常用的内外形控制与协调方式,飞机样板因其使用便捷、成本低廉、技术成熟等优势,在当前飞机研制中仍具有不可替代性。在当前智能化技术快速发展的数字化环境下,依赖二维图纸的样板设计技术已明显成为制约飞机研制效率和周期的重要因素,研究和开发以框肋类零件三维几何模型为基础的样板三维设计技术已成为当前航空产业的迫切需要。针对上述问题,对框肋类零件样板的一大分支--外形样板的三维快速设计原理及算法展开研究,提出钣金零件几何属性提取及外形样板三维快速设计算法,主要内容为:提出框肋类零件基础结构特征定义及提取方法,基于提取结果构建零件弯边特征并计算样板设计所需几何属性,提出外形样板轮廓计算及补加添加算法,最终实现零件外形样板三维模型生成。经由实例测试,验证此算法的可行性与有效性。     

AUSM类格式在热流数值模拟中的比较研究

系统分析了AUSM类空间离散格式中AUSM+、AUSMDV及AUSMPW三种格式的构造方法及特点,并分别对钝锥、钝双锥的高超粘性绕流流场进行了数值模拟,重点分析了格式对热流数值模拟结果的影响.数值结果表明:AUSM类格式在高超音速流动模拟中具有高间断分辨率和数值稳定性,其中AUSM+和AUSMPW格式更适用于热流数值模拟,而AUSMDV格式可能会出现“红玉”现象.     

一个CFD计算作业调度系统的设计与实现

针对目前CFD行业中计算作业的特点、用户计算资源状况和使用特点,以及对现有相关作业调度系统的分析研究,设计出采用共享目录方式进行远程计算的作业调度系统.该系统不仅具有对局域网内计算资源优化调度的基本功能,而且具有对计算作业的快速、安全、实时监控运行以及不在远程计算机上产生垃圾文件等特点,更好地解决了CFD行业局域网中作业优化调度的问题.本文阐述了该系统的总体架构,系统功能,以及关键技术,并对系统的可用性进行了分析.     

基于脑电微状态分析的模拟飞行多任务脑力负荷敏感性研究

为探讨脑电微状态用于测量飞行活动脑力负荷的可行性,比较4类脑电微状态参数在不同脑力负荷下的变化.12名男性受试者依次完成高、低负荷的模拟飞行多任务,采用模拟飞行目标追踪、仪表监视、突发事件处理的多任务作为任务模型.每项任务完成后填写NASA-TLX量表,任务过程中采集受试者脑电信号.采用聚类方法分析脑电微状态,提取反映...     

知识聚类技术

随着知识管理的不断深入,知识库所包容的知识内容越来越多,如何建立知识的分类体系,构建合理的知识关联显得尤为重要.知识聚类是一种无指导的自动分类方法,在知识的组织和管理中发挥着重要作用,不仅可以有效地节约知识库优化的人力资源,而且还可以更有效的反映知识间的本质联系.为此主要探讨了知识聚类的基本过程,包括知识特征的选取、相似度的计算和聚类算法,最后介绍了作者的一些相关工作.     

基于STDP奖励调节的类脑面向目标导航

动物具有优秀的空间自主定位导航能力,能够实现在无先验环境信息下的导航定位和导航决策过程。针对智能体在连续空间中面向目标导航问题,研究了一种基于生物学放电时间依赖可塑性学习规则的智能体面向目标导航算法。首先分析了动物面向目标导航决策过程中的生理学机理,在此基础上,构建了基于脉冲神经网络的位置细胞和动作细胞模型。动作细胞间权值采用横向竞争模型更新,通过环境奖励信号的更新,采用放电时间依赖可塑性学习规则对位置细胞前馈动作细胞模型的突触权重进行权值调节,利用动作细胞群的脉冲放电现象表征智能体运动方向和速度。最后,对所提算法进行了仿真实验验证。仿真结果表明,所提出的类脑面向目标导航算法能够在单障碍环境中实现30 ms左右的规划速度,相比传统强化学习Q学习方法平均路径规划长度缩短了15.9%。     

E 级计算给 CFD 带来的机遇与挑战

E 级(Exascale)计算机有望在2020年前后投入使用,E 级计算将给计算科学和科学研究带来革命性的变化。计算流体力学(CFD)作为超大规模计算机应用的重要领域之一,将迎来前所未有的发展机遇,同时也将面临极其严峻的技术挑战。本文对当前国内外超大规模 CFD 计算的现状进行了概述,探讨了未来 CFD 的发展趋势,并对 E 级计算给 CFD 带来的机遇与挑战进行了分析,最后提出了适应未来 E 级计算的 CFD 发展思路与建议。为了实现 E 级计算的宏伟目标,CFD 与计算机科学、应用数学等学科的“协同设计”势在必行。我们期待本文的分析能对我国的高性能计算应用、CFD 发展有一定的启示作用。     

综合导航系统信息融合模拟仿真平台设计CSCD

为解决综导系统的信息融合问题,设计了一种新型的综导系统信息融合模拟仿真研究平台。平台包括综导信息融合模拟评估导调台、惯性类导航设备模拟器、非惯性类导航设备模拟器、综合导航模拟器、电子海图系统和数据分析服务器六大模块。导调台采取一种新的船舶运动参数发生器模拟生成多种海况条件下船舶运动参数;综合导航模拟器采取多种融合算法并行运行方式,以方便比较不同算法的性能;数据分析服务器采用高性能计算机模拟公共计算环境,可研究适应未来船舶软硬件计算资源的信息融合方法。系统测试表明,基于平台的导航信息融合流程和效果满足要求,所设计的平台系统功能正常,可直接用于舰船信息融合算法的设计、分析、测试评估等工程研发工作。     

分布实时计算远程操作引用机制研究

传统的面向对象程序设计(OOP)机制由于缺少对面向对象分布实时计算(DRTC)特殊性的计算语义支持,不能很好地支持DRTC应用。解决上述问题的一个有效途径是扩展传统的OOP机制、为DRTC特殊性提供计算语义支持。提出了一个面向对象分布实时计算模型;研究设计了支持该模型的几种实时远程操作引用机制:同步远程操作引用、异步远程操作引用和多复本实时操作引用;并在一个实验分布实时计算系统EDRTCS中进行了实现。     

Data Grids and High Energy Physics: A Melbourne Perspective

The University of Melbourne, Experimental Particle Physics group recognises that the future of computing is an important issue for the scientific community. It is in the nature of research for the questions posed to become more complex, requiring larger computing resources for each generation of experiment. As institutes and universities around the world increasingly pool their resources and work together to solve these questions, the need arises for more sophisticated computing techniques. One such technique, grid computing, is under investigation by many institutes across many disciplines and is the focus of much development in the computing community. ‘The Grid’, as it is commonly named, is heralded as the future of computing for research, education, and industry alike. This paper will introduce the basic concepts of grid technologies including the Globus toolkit and data grids as of July 2002. It will highlight the challenges faced in developing appropriate resource brokers and schedulers, and will look at the future of grids within high energy physics. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.     

航空发动机及燃气轮机整机性能仿真综述

整机总体性能仿真是航空发动机及燃气轮机仿真的重要组成部分，在航空发动机及燃气轮机的设计制造和使用全寿命 周期内发挥着重要作用。综合70多年来航空发动机及燃气轮机总体性能仿真的发展成果，梳理了各时期总体性能仿真的发展历 程。从基本方法、模型精细化、求解算法和修正方法等角度，分析了国内外以部件级模型为代表的基于物理机理的总体性能仿真 方法研究现状；探讨了以人工神经网络、支持向量机和深度学习为代表的人工智能算法在总体性能仿真中的应用现状；介绍了机 载模型、机理-数据混合模型和多维度模型基本方法和主要成果。基于目前的研究成果和技术发展趋势，认为航空发动机及燃气 轮机总体性能仿真应向物理机理模型更精细化、人工智能技术更深入和应用模型构建更为规范化的方向发展。     

量子计算及其在空气动力学中的应用前景综述

量子计算是最重要的后摩尔计算技术之一，拥有经典计算机无可比拟的超强计算能力，未来能够对各行业应用产生颠覆性的影响。针对量子计算给空气动力学带来的机遇和挑战，详细综述了量子计算机、量子算法、量子底层软件栈等方面的研究进展。结合空气动力学领域常用的基础方法，在综述量子计算线性方程组求解、插值操作、数值积分、优化搜索等最新进展的基础上，结合典型量子算法深入分析了量子计算在空气动力学领域的应用前景，并指出了需要重点关注的研究方向。     

面向机载应用的领域专用加速器研究

机载环境下数据处理规模的剧增以及人机混合智能的应用使得传统的以CPU 为核心计算单元的架构 已不能满足计算需求。在满足延时、精度等指标的情况下,选用高能效的处理器或处理器组合来快速准确地处 理这些数据成为机载计算领域面临的重要问题。按照常规处理器、领域专用加速器两大类型对各自主要代表性 处理器的架构特点进行了分析和总结,得出了各类处理器在机载情况下的主要适用场景和应用情况。根据领域 专用的设计思想开发了面向数据关联应用的专用加速器,对数据关联算法中的统计距离计算和分簇处理这两个 计算瓶颈进行了定制化的加速设计,并在基于FPGA 的平台上进行了测试验证,结果表明,加速器对于统计距 离计算的加速效果约为FT2000/4 单核性能的10 倍,对于分簇处理的加速效果约为FT2000/4 单核性能的3 倍, 整体运算速度相比FT2000/4 处理器的单核提升了5 倍。