高职高专教育课程评估体系研究

针对高职高专教育发展状况 ,从课程建设的角度出发 ,引入全面质量保障的思想 ,以教学质量保障及控制为主线 ,强调课程建设工作的规范性 ,从而建立具有自我约束并持续改进的课程体系     

燃气分析法测量航空发动机五头部燃烧室温度场

介绍了航空发动机燃烧室温度场测量所用的燃气取样器和燃气分析系统,并对系统简化所引起的误差进行了分析.阐述了“点”燃烧温度的计算方法以及利用“点”燃烧效率、油气比和燃烧温度计算总平均值的方法.数据显示利用热电偶测量温度获得的燃烧效率比燃气分析法燃烧效率约低4%,在燃气温度约为1500℃时,热电偶测得的燃气平均温度比燃气分析法平均温度低55℃左右,同时表明燃气分析方法在测量航空发动机燃烧室温度场具有可测温度高、影响因素少、数据准确的优势.      

高速自旋飞行体的气动加热特性

一种典型的弹箭类高速自旋飞行体为例,选取目标在超声速、跨声速、亚声速飞行状态下的弹道计算数据作为来流条件,结合滑移网格和多坐标系法,采用基于密度的耦合隐式算法、Roe-FDS(flux difference splitting)通量格式和SST(shear stress transfer) k -ω湍流模型,对飞行体的外流场进行了热流模拟研究。重点分析了目标在高速自旋飞行条件下的壁面压力、温度、气流密度、热流率、湍流动能等变化规律,并与不考虑飞行体高速自旋的流场进行了对比研究。研究结果表明:在高速自旋飞行条件下,飞行体表面的流线相互干扰,贴壁气流对飞行体产生的扰动更加剧烈,飞行体尾部的气流集聚效应明显,湍流发展与演化过程更加复杂,飞行体壁面的气流速度、压力、温度、热流率均高于无转速飞行情况,尤其在超声速飞行条件下的差异显著。     

基于约化相对轨道拟平根数的长期稳定高精度卫星编队导航技术

针对基于星间相对测量的相对导航算法中由测量方程将相对轨道拟平根数转化为相对位置过程导致的模型非线性,提出一种基于约化相对轨道拟平根数的卫星编队导航方法.该方法通过编队卫星之间一段时间的切向漂移估计半长轴偏差,合理处理半长轴偏差对双星相对动力学的影响,克服了模型线性化造成的误差,能够实现长期稳定的高精度卫星编队导航.     

点阵结构压气机叶轮3D打印过程设计及打印性能分析

基于八角桁架点阵结构,提出了一种新的涡轮压气机叶轮轻量化设计方法。在保证点阵轮具有可加工性的同时为了提高打印成功率,基于有限单元法对点阵轮不同激光功率、激光走速、激光宽度、铺粉层厚和支撑切割高度下的增材制造过程进行模拟,分析了不同打印参数下点阵轮打印过程的最大残余变形及最大残余应力。结果表明,激光打印参数(如激光功率、激光走速和激光宽度)对叶轮残余变形和残余应力幅值有较大影响,而铺粉层厚对残余变形和残余应力幅值的影响相对较小,通过降低激光功率、提高激光速度和增加激光宽度,可以降低叶轮的残余应力。对于填充率为11.4%的晶格单元,点阵轮相对于原始轮质量可降低23.5%。加工完成后点阵轮的残余变形和残余应力均小于原始轮,本文工况下,点阵轮加工完成后的最大残余应力和变形可分别比设计轮最多降低8.72%和20.19%。这意味着采用点阵轮的设计方式在降低叶轮质量的同时,还将具有更接近于原始设计且更不容易在加工中损坏的优良加工性。     

China's Planning for Deep Space Exploration and Lunar Exploration before 2030

The current lunar exploration has changed from a single scientific exploration to science and resource utilization. On the basis of the previous lunar exploration, Chinese scientists and technical experts have proposed an overall plan to preliminarily build a lunar research station on the lunar South Pole by several missions before 2035, exploring of the moon, as well as the use of lunar platforms and in-site utilization of resources. In addition, China will also explore Mars, asteroids and Jupiter and its moons. This paper briefly introduces the ideas of Chinese scientists and technical experts on the lunar and deep space exploration.      

基于迁移学习的卷积神经网络SAR图像目标识别

针对卷积神经网络中因网络参数随机初始化和参数过多导致的收敛速度慢及过拟合的问题,提出了一种基于迁移学习监督式预训练的卷积神经网络。首先,引入迁移学习的思想,采用小规模数据集作为源域的训练样本,针对源域中源任务进行监督式训练得到预训练模型;然后,构建一个多层的卷积神经网络作为目标域中目标任务的待训练网络,将源域中获得的预训练模型作为该网络的初始参数,大规模数据作为目标域的训练样本进行网络的微调,通过这种基于特征选择的迁移学习,实现源域到目标域的特征信息迁移;针对卷积神经网络中全连接层参数过多的问题,采用卷积层替代全连接层。试验使用美国国防高等研究计划署的移动与静止目标搜索识别（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR）数据集中三类目标数据作为源域样本,十类目标数据作为目标域样本,结果表明该算法的十类目标识别精度达到了99.13%,且具有更快的误差收敛速度。     

计及全风况小干扰稳定的双馈风机变换器控制参数设计

随着双馈风电并网容量增大,系统的稳定性与风机变换器控制参数的相关性也越来越大,风机变换器控制参数整定时必须计及电网小干扰稳定性。针对双馈风机单机无穷大系统,建立风机工作在全风况下的小信号模型,采用李雅普诺夫线性化方法并考虑风速分区,分别推导出风机在最大功率跟踪区、恒转速区、恒功率区电网小干扰稳定分析的状态方程。分析风机变换器控制参数与特征根之间的相关性,引入表征系统稳定性强弱的小干扰稳定裕度指标,提出使系统全风况小干扰稳定的风机变换器控制参数设计方案。实例仿真表明:所提方案可快速获取有效参数,并保证全风况下电网小干扰稳定性。     

Intelligent checking model of Chinese radiotelephony read-backs in civil aviation air traffic control

Federal Aviation Administration (FAA) and NASA technical reports indicate that the misunderstanding in radiotelephony communications is a primary causal factor associated with operation errors, and a sizable proportion of operation errors lead to read-back errors. We introduce deep learning method to solve this problem and propose a new semantic checking model based on Long Short-Time Memory network (LSTM) for intelligent read-back error checking. A mean-pooling layer is added to the traditional LSTM, so as to utilize the information obtained by all the hidden activation vectors, and also to improve the robustness of the semantic vector extracted by LSTM. A MultiLayer Perceptron (MLP) layer, which can maintain the information of different regions in the concatenated vectors obtained by the mean-pooling layer, is applied instead of traditional similarity function in the new model to express the semantic similarity of the read-back pairs quantitatively. The K-Nearest Neighbor (KNN) classifier is used to verify whether the read-back pairs are consistent in semantics according to the output of MLP layer. Extensive experiments are conducted and the results show that the proposed model is more effective and more robust than the traditional checking model to verify the semantic consistency of read-backs automatically.