多个空间高斯源信号情况下成组三维图像特征提取方法

针对功能磁共振成像数据中含有多个高斯信号源的盲源分离问题,介绍了一种成组典型相关分析方法(Group BSS-CCA)。这个方法的组分析框架参照了GIFT工具箱中的Group ICA算法,具体的典型相关分析方法应用的是Friman等人提出的BSS-CCA算法。以验证该方法的有效性为目的,设计了仿真实验;结果表明,该方法能较好识别出混合在人脑功能磁共振成像数据的2个空间高斯信号。Group BSS-CCA算法对研究人脑的功能磁共振成像数据具有较高的实用价值。     

进、排气壳对全流道大膨胀比涡轮性能影响研究

进、排气系统对涡轮级的性能影响鲜有研究,本文针对增压器涡轮,采用数值方法对全流道大膨胀比跨声速涡轮与进、排气壳进行耦合计算,探索进、排气壳耦合对涡轮级的性能参数影响,结果显示进气壳主要影响静叶10%叶高与50%叶高前缘来流气流角周向分布,静叶排会减弱进气壳带来的参数周向不均匀性,排气壳主要影响动叶尾缘0°与180°周向位置总压与静压分布,进、排气壳耦合涡轮级总静效率比均匀边界涡轮级下降0.25%。     

简析政府在国产运行控制系统的产品和标准国际化推进中的角色与作用

<正>当前我国正处于单一的民航运输强国向多领域民航强国发展的关键阶段。相关研究表明，国产运行控制系统建设是智慧民航的重要组成部分，参与或主导研制国际标准是一个国家科技实力的重要体现和与世界接轨的重要形式。作为国家的管理者和战略指导者，政府在产品和标准国际化进程中扮演着重要的角色。     

嵌入注意力机制的多尺度深度可分离表情识别

针对面部表情识别中，传统机器学习方法特征提取较为复杂，浅层卷积神经网络识别率不高，以及深度卷积神经网络易带来梯度爆炸或弥散的问题，构建了残差网络嵌入注意力机制的多尺度深度可分离表情识别网络。通过多层多尺度深度可分离残差单元的叠加进行不同尺度的表情特征提取，使用CBAM注意力机制进行表情特征的筛选，提升有效表情特征权重的表达，削弱训练数据的噪声影响。所提网络模型在Fer-2103和CK+表情数据集分别取得了73.89%和97.47%的准确度，表明所提网络具有较强的泛化性。      

轮盘低周疲劳模拟件设计及试验

航空发动机轮盘长时间在交变大载荷下工作，其盘心、螺栓孔、端齿等应力集中的特征部位容易发生低周疲劳失效。为准确评估轮盘特征部位的疲劳寿命，需设计反映应力梯度的模拟件并开展相应的疲劳试验，从而为发动机结构设计提供重要依据。现有的模拟件设计方法通常保证危险点一定范围内的应力/应变分布与真实构件的一致，但这些方法对“一定范围”的定义缺乏理论依据且未能形成统一认识。为此，提出了一种临界距离范围内SWT参量分布一致的模拟件设计方法，建立了轮盘盘心、螺栓孔、端齿等危险部位的模拟件设计方法，并开展了模拟件的低周疲劳试验。将端齿模拟件100%转速对应的平均疲劳寿命与轮盘旋转疲劳试验结果对比，相对误差为7%，且均为表面薄弱晶面起裂。最后，讨论了该模拟件设计方法的稳健性。