导管装焊精确定位柔性辅助系统的设计与开发

针对运载火箭增压输送系统中的拼焊型管路产品,以实现管路产品焊接的柔性装配为最终目标,开展了装焊精确定位柔性辅助系统的设计与开发。根据拼焊型管路的传统制造模式,焊接装配是采用专用装焊工装保证导管的空间走向和总体尺寸,因而每项导管对应一套专用装焊工装,管路结构的调整将导致原工装的返修甚至报废,造成生产成本高且严重影响导管的研制周期,该问题在研制型号中尤为突出。随着型号越来越多,专用装焊工装数量也显著增多,给工装管理也带来了极大的挑战。本文通过装焊精确定位柔性辅助系统的设计与开发,以导管特征点的坐标为控制指令实现柔性装配系统按照装配要求进行精确走位和定位,以柔性化的装配系统实现不同规格、不同空间走向的拼焊型管路产品的焊接装配。     

液体火箭发动机初始雾化液滴分布预测

在简要描述使用最大熵原理预测初始雾化液滴分布的基础上,发展了较传统方法具有更大收敛域的数值计算方法,建立了离心式喷嘴雾化特性研究实验台,使用激光相位粒子分析仪进行了雾化粒径分布研究,结果显示实验数据同使用最大熵原理预测的分布吻合性较好,在此基础上最后提出了在液体火箭发动机雾化粒径分布预测应用中的策略。     

基于算法组件动态组合的固体火箭发动机计算机辅助设计/计算机仿真(SRMCAD/CS)

提出了一种新的软件模型根据发动机设计人员的设计/仿真任务动态地组合算法组件得到所需的设计/仿真算法, 模型可以灵活地胜任发动机设计领域变化多样的设计/仿真计算任务, 并且可以使整个软件系统具有很好的扩展性.该研究意图在于创建一个规范、开放的算法组件接口体系, 在此基础上建立一个可重用、可扩展的算法组件库和一个算法组件动态组合机制, 从而将设计人员编制设计/仿真算法的任务转变成利用已有算法组件动态地组合出所需的设计/仿真算法.该模型让设计人员在设计/仿真工作中重用算法组件库中已有的算法成果, 同时又保持了设计人员的自主性, 使设计人员的工作变得更加容易和高效.      

接触热阻对固体火箭发动机烤燃时间的影响

应用有限元法对某模拟固体火箭发动机的热烤试验过程进行了数值模拟研究,对比分析了在相同的外界条件下,考虑接触热阻与不考虑接触热阻时推进剂的起始燃烧时间。结果表明,考虑接触热阻的影响对于准确预测发动机的烤燃时间有重要的影响。     

基于灰度直方图拟合曲线的数字图像多阈值分割技术研究

在对数字图像灰度直方图进行高次样条函数曲线拟合之后,通过求取若干个局部最小值作为图像的分割阈值,通过对图像像素进行多阈值分割,最后采用区域背景像素点增长合并法进行背景区域合并,从而获得完整清晰反映图像各个组成部分的分割结果。     

系绳卫星控制系统可重构性评价指标

针对系绳卫星控制系统,展开系绳卫星控制系统可重构性评价指标的研究。首先建立了由三个子卫星组成的系绳卫星控制系统;然后针对该模型进行可重构性评价,给出可重构性评价指标,该指标不仅描述了系统的重构能力,同时还强化了可重构性评价对重构策略指导的作用,体现了重构设计对可重构性评价方法的依赖性。最后通过数值算例,分析了系绳卫星的可重构性指标,并对故障后的系统重新设计重构控制律使其保持稳定。     

过氧化氢/紫外线/臭氧氧化技术处理肼类污水的应用

采用放大试验规模（处理量1 m³/h）的H₂O₂（过氧化氢）/UV（紫外线）/O₃（臭氧）氧化技术处理肼类推进剂污水,在30.0±1.6 ℃,pH=9.0±0.2的条件下,研究肼类的过氧化氢增强光解臭氧化降解。对比不同氧化技术的协同效应以及对污水降解的影响,重点考察过氧化氢、紫外线、臭氧和初始浓度等工艺参数对降解效果的影响,对氧化技术的应用进行了优化。研究结果表明：该技术可使COD去除率提高27.66%,肼类的降解速率随着过氧化氢投加量、紫外线辐射强度、O₃投加速率和水质地提高而升高,随着初始质量浓度的提高而下降。在最佳工艺下,处理5 000 mg/L质量浓度的废水,处理60 min时,COD去除率分别为98.62%（偏二甲肼）、99.17%（甲基肼）、99.94%（肼）和93.25%（单推-3）。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。     

散射对高温气体-碳黑颗粒混合物辐射传输的影响

基于全光谱k分布(Full spectrum k distribution,FSK)模型、MIE理论和有限体积法(Finite volume method,FVM),构建了均温、均质辐射参与性气体-碳黑颗粒混合物介质热辐射传输模型,并分析了碳黑不同尺寸、不同体积浓度以及介质不同路径长度和不同温度条件下,因忽略碳黑颗粒散射所导致的介质热辐射传输特性(如辐射热流、辐射源项)的计算误差。研究结果表明:体积分数不变,增大粒径,计算误差呈现出先增大后减小的趋势;数密度不变,增大粒径,或者粒径不变,增大体积分数,均将使得计算误差相应增大;粒径、体积分数不变,增大路径长度,或者升高介质温度,均将增大计算误差。通常对于含有大颗粒、高碳黑浓度的辐射参与性气体-碳黑颗粒混合物介质,碳黑颗粒散射不能忽略。     

联邦学习安全与隐私保护综述

联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。