薄壁件铣削过程加工变形研究进展

机床加工性能和刀具切削性能的发展使得薄壁件的高效率和高精密加工成为可能，也使得薄壁件在航空航天领域得到更广泛应用。薄壁零件结构复杂、刚度低，在铣削过程中易发生变形，因此精准预测与控制薄壁件的加工变形是机加工领域亟需解决的工艺难题。通过对薄壁件分类以及加工工艺分析，归纳总结引起薄壁件加工变形的因素，对加工变形影响最为关键的铣削力计算模型进行简述；结合国内外薄壁件变形预测与控制方法的研究，以弹塑性和数值模拟方法对薄壁件加工变形进行预测，通过加工工艺优化、辅助支撑技术、高速切削技术和数控补偿技术等方法对薄壁件加工过程的变形量进行控制；基于数据驱动数字孪生体的更新迭代，实现薄壁件实际加工过程的孪生及薄壁件变形预测与控制，构建了以数字孪生为平台的薄壁件加工变形预测与控制理论框架；最后对数字孪生在薄壁件加工变形预测及控制的发展与应用提出展望。     

韧性无人机群多域协同方法建模与求解

为提高无人机群(UAVS)在执行任务过程中的抗干扰能力，提出了一种韧性无人机群多域协同方法，并对其进行建模与求解。首先，改进了韧性无人机群恢复因子；在此基础上，通过协调机群中的非重要节点接替受扰机群中的重要节点，以提高受扰动无人机群的性能；最后，通过仿真验证了该方法的有效性。结果表明，该方法能够有效地恢复受扰动无人机群的性能，使其性能快速恢复到任务基线以上，从而确保了任务的完成，增强了无人机群的韧性。该研究结果为无人机群协同作战提供了新思路、新方法。     

短切碳纤维增强环氧树脂形状记忆复合材料的制备与性能研究

为实现形状驱动能耗与复合材料力学性能的最佳配合，本文在热致环氧形状记忆聚合物基体中提高增韧剂新戊二醇二缩水醚（NGDE）含量来降低其玻璃化转变温度，同时添加短切碳纤维（SCF）来抵消由增韧剂引起的刚度降低负面效果。通过实验研究了不同NGDE、SCF含量对复合材料形状记忆转变温度、形状记忆性能和力学性能的影响。结果表明，增加NGDE含量可将环氧聚合物基体的形状记忆转变温度从90 ℃降至43 ℃，其储能模量和弯曲模量也随之降低。在11wt%NGDE上添加SCF后，复合材料的玻璃态储能模量、橡胶态储能模量、弯曲模量最高可提高至原始试样的1.9倍、7倍和2.4倍。     

融会贯通，蔚成大典——评《英汉信息管理大词典》

2022年4月，王知津教授主编的《英汉信息管理大词典》由商务印书馆出版发行，它是我国信息管理辞书出版史上具有里程碑意义的辞书文献。文章在调查同领域辞书文献出版情况的基础上，介绍了该词典的编纂历程与内容体例，总结了编写理念、选词收词、释义编排等方面的学术特色，并从学术价值与精神价值两个层面进行了剖析。     

顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统

传统的同步定位与制图（Simultaneous localization and mapping, SLAM）系统在复杂环境下工作时，无法分辨环境中的物体是否存在运动状态，图像中运动的物体可能导致特征关联错误，引起定位的不准确和地图构建的偏差。为了提高SLAM系统在动态环境下的鲁棒性和可靠性，本文提出了一种顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统。首先，使用深度学习网络对每一帧图像的动态物体进行初始检测，然后使用多视图几何方法更加精细地判断目标检测无法确定的动态物体区域。通过剔除属于动态物体上的特征跟踪点，提高系统的鲁棒性。本文方法在公共数据集TUM和KITTI上进行了测试，结果表明在动态场景中定位结果的准确度有了明显提升，尤其在高动态序列中相对于原始算法的精度提升在92%以上。与其他顾及动态场景的SLAM系统相比，本文方法在保持精度优势的同时，提高了运行结果的稳定性和时间效率。     

采用二次修正的立方星拦截仿真研究

针对空间攻防背景下立方星拦截问题，提出了一种Lambert求解与C-W方程结合的以燃料-时间为约束的拦截轨道快速设计方法。该方法首先在Lambert求解框架下，以燃料和拦截时间为限，建立了立方星转移时间与速度增量的模型，生成了初始拦截轨道；随后根据末端拦截精度需求，通过C-W方程进行末段导引，施加二次脉冲，对拦截轨道末端进行误差修正，使得最终误差可以满足任务要求。最后通过GMAT构建的轨道力学环境，在Matlab算法驱动下进行联合仿真验证，分析表明该算法在燃料和时间的共同约束下可获得一条优化轨道，并能兼顾末端拦截精度，具有工程借鉴意义。     

地图辅助行人航迹推算技术的室内定位方法

针对目前室内定位技术中位置漂移、定位结果偏差较大的问题,提出了一种融合行人航迹推算(PDR)、地标匹配修正和地图辅助的室内行人定位方法.该方法利用基于惯性传感器的PDR技术计算行人位置信息,利用行走过程中的传感器读数特征识别室内特定地标点,与地标库数据进行匹配后,修正PDR轨迹产生的累积误差.室内地图辅助主要是通过判断行人是否位于走廊等区域,限制轨迹穿墙,约束PDR定位轨迹.实验结果表明,融合定位算法得到的轨迹优于纯惯性递推算法得到的轨迹,更加接近真实的行走轨迹,定位精度提高了51.2％,平均定位误差降至1.8m,满足室内定位需求.     

小波与BP神经网络联合反演GNSS IR高精度水库水位变化

GNSS-IR技术作为一种近地表遥感的新兴手段，在水库水位监测方面凭借其成本低、精度高等优势成为了研究热点。为了提高GNSS-IR技术反演水库水位变化的精度，提出了利用GPS、BDS双系统观测量基于小波分解与BP神经网络联合的方法反演水库水位变化。选取位于南水北调山东境内双王城水库GNSS变形观测站2017年10月1日—12月26日共87天的信噪比(SNR）数据为研究对象，分别利用小波分解和二阶多项式拟合两种方法消除其趋势项并生成SNR残差序列，然后进行Lomb-Scargle谱分析得到水库水位高度变化值，并与实测水位结果相比较。结果表明：各频段SNR利用小波分解和二阶多项式反演水位变化的平均均方根误差分别为0.1062m和 0.2245m，说明小波分解去趋势项的方法更优。最后，在小波分解去趋势项的基础上，利用阈值筛选出融合所用的频段(S1C、S2L、S5Q和S7I），分别采用均值算法、中值算法、随机森林算法和BP神经网络算法对GPS、BDS多频多模信号进行水库水位的融合反演。结果表明，对于水面较为平静的环境，以上算法均能实现厘米级的反演精度，其中BP神经网络算法用于水位反演的效果更优。