世界航空动力技术的现状及发展动向

讲述了喷气战斗机动力的发展历程.推重比8一级发动机是目前世界各发达国家现役主战机种的动力,配装推重比10一级发动机的第4代战斗机预计在2003～2007年后陆续装备使用,成为美国、部分西方国家甚至我国部分周边国家和地区2010年后的主战机种.概括了民用涡扇发动机和直升机动力的发展及其主要关键技术.列举了21世纪航空动力主要关键技术的发展方向.     

海上多平台传感器管理与控制的设计与实现

以实现对海上多平台传感器资源进行自动或半自动的协调管理控制为目标,设计了传感器管理与控制系统的功能结构,对组成系统的传感器信息管理、传感器组织管理、收发通信管理、传感器控制管理和传感器综合效能分析等功能模块进行了描述,采用基于效能函数的多传感器管理算法实现了传感器的任务规划与资源分配,并采用"集中管理,分散控制"的方式进行海上多平台传感器的管理与控制。     

基于DSI插值的三角网格质量优化

通过对三角网格的单元顶点进行几何位置调整,提高了网格的质量,实现了网格的质量优化.几何位置调整是使用离散点光滑插值(DSI,Discrete Smooth Interpolation)实现的,针对在计算时影响质量优化的邻接边界的单元顶点,采用了在边界处补偿三角形的方法,消除了单元收缩,提高了网格的质量.与加权拉普拉斯算法进行了比较和分析,优于拉普拉斯算法;为了使三角网格在位置调整时保持原始网格的几何细节特征,在插值算法中施加了控制点约束.最后使用算例对算法进行了验证.      

太阳电池阵极月轨道在轨热分析

以极月轨道上太阳电池阵作为研究对象,详细分析了该轨道上电池阵所得各外热流的确定方法.以此为基础,对太阳电池阵进行在轨温度数值模拟,得到月球轨道上电池阵所得外热流以及温度的周期分布.计算结果与地球卫星的相应数据进行比较,明确了月球轨道上电池阵所得外热流以及温度的周期分布特点,为月球卫星上太阳电池阵以及整个卫星的设计提供了有利的数据参考.      

任意寿命分布的多部件系统备件配置优化算法

针对部件服从任意寿命分布的多部件系统,提出了基于蒙特卡罗仿真-边际效益分析的备件配置优化算法,采用蒙特卡罗仿真方法计算备件供应效能值,在此基础上引入边际效益分析法确定备件的优化配置.算例中以供应延误时间为供应效能目标值,以费用为约束条件,得到了由若干指数寿命件、正态寿命件和威布尔寿命件组成的多部件系统的备件优化配置清单,并对算法进行了比较验证,结果表明该算法对于解决复杂系统的备件优化配置问题具有良好的适用性.      

载人航天器系统防操作失误设计分析

载人航天中任何人为操作错误都会对载人航天器系统和航天员的安全构成威胁。文章对载人航天器系统中人的操作特点进行了论述,并对保证载人航天器安全而进行的防操作失误设计问题进行了探讨。在此基础上,提出了进行载人航天器系统防操作失误设计的方法以及提高航天员操作可靠性的措施。     

截面形式对复合材料杆件固化变形的影响

热固性复合材料构件应用广泛,但其在加热固化成型过程中易产生变形。通过优化铺层设计,可以减小碳纤维增强环氧树脂细长杆件固化过程的变形,但是忽略了截面形式对固化变形的影响程度。本文提出在复合材料大长径比构件设计时应采用有限元分析(Finite element analysis, FEA)方法进行热变形分析,充分考虑截面对称性对产品固化变形的影响,有效降低该类产品固化过程中的变形。     

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。     

航天器内带电效应的微弱电流监测技术

航天器的内带电效应是影响其在轨稳定运行的重要因素.内带电效应的电流监测可以直接获得一手的内带电效应监测数据,也可获得反映引起内带电效应的高能电子充电环境的状态.针对近地中高地球轨道环境,基于国外电流监测数据并考虑可能遭遇的高能电子暴环境,分析获得了内带电效应电流的测量范围10 fA～500 pA.针对未来中高轨及木星、...     

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。