电站铁磁构件早期损伤无损检测方法的研究

本文通过理论分析和实际检验，探讨了磁记忆检测地电站气轮机时片和高压缸体由应力集中引起的损伤区域进行预诊断的可靠性，并指出，该检测方法在电站实际工程检测中有良好的应用前景。     

数控展成电解加工中阴极——工件加工装置的优化选择

通过理论和实验，就数控展成电解加工过程中阴极－工件加工位置的优化选择展开了讨论，并提出了最佳加工位置的求解方法。     

非线性热传导逆问题的表面热流辨识方法

当材料的热物性参数随温度变化时,其内部的热传导方程是一非线性偏微分方程,对应的热传导逆问题称为非线性热传导逆问题。本文建立了非线性热传导逆问题的两种表面热流辨识方法:顺序函数法和共轭梯度法,介绍了这两种辨识方法的基本思想和具体算法推导,并针对典型算例进行了仿真辨识,结果表明:两种辨识方法虽然在算法构造、计算效率方面存在一定的差异,但都能给出较好的辨识结果,并且算法受测量噪声的影响较小,具有较好的鲁棒性。     

通过平台载荷应用一体化技术创新实现微纳卫星精而强

近年来,随着微电子技术和信息领域的迅猛发展,国内外已相继研制发射数百颗微纳型技术试验卫星,并提出了众多微纳卫星创新应用概念,微纳卫星正面临从技术试验型向业务应用化发展的转折点。未来,基于微纳卫星大规模编队组网运行的信息获取和遥感大数据处理应用将成为卫星遥感系统技术发展的重要方向,也将成为高性能空天一体化组网监测系统的重要组成。目前,在科技部国家重点研发计划“地球观测与导航”专项支持下,航天东方红卫星有限公司牵头开展“面向遥感应用的微纳卫星平台载荷一体化技术”项目研究,联合15家单位形成“产学研用”多学科深度联合、理论研究与技术开发并重的优势组合,以推动我国微纳卫星技术快速发展,促进遥感微纳卫星技术应用。     

基于内嵌物理机理神经网络的热传导方程的正问题及逆问题求解

建立了一种基于内嵌物理机理神经网络(PINN)的热传导方程的正问题及逆问题求解方法。该方法利用自动微分技术将一维热传导方程嵌入到深度网络的损失函数中,通过以损失函数最小为目标来优化深度网络,求解一维热传导方程以及对方程中的未知导热系数进行辨识。随后,分析了基于PINN求解正问题的收敛精度以及参数辨识的鲁棒性,并得出以下结论:在给定网络结构的情况下,基于PINN求解一维热传导方程的收敛误差在样本点数较少时主要由采样误差主导,而当样本点数较多时,收敛误差由优化误差主导;由于损失函数中包含了方程相关的正则化项,以及采用了自动微分技术,因此,基于PINN的参数辨识方法噪声标签数据具有较强的鲁棒性。