基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测

深度学习为遥感领域诸多应用提供了重要的技术支撑,光学遥感图像的舰船目标检测对国防侦察和预警具有重要意义.真实场景中的舰船往往呈不同方向任意排列,且小目标的占比大,经典的深度学习目标检测算法在这种复杂条件下精度低、易漏检.为此,本文设计了基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测算法.首先,通过引入注意力机制对多尺度特征融...     

基于LTSA融合降维法的滚动轴承可靠性评估方法

为了保障滚动轴承在给定工况下安全平稳地运行,提出了一种基于局部切空间排列(LTSA)和威布尔比例故障率模型(WPHM)的滚动轴承可靠性评估方法.该方法提取滚动轴承整个寿命周期的时域、频域、时频域及统计等不同分析域上的特征指标,从中筛选出包含滚动轴承运行状态的特征指标,构建出高维多域特征集;利用局部切空间排列算法对高维多...     

基于星载合成孔径雷达的环扫成像模式设计

针对星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在广域范围内进行目标搜索的应用需求,设计了环扫SAR成像的模式,主要目的是解决海上广域范围内的目标搜索问题。文中首先分析了环扫SAR成像的基本原理,建立了环扫SAR成像的几何模型,分析了波束的最优覆盖设计。重点对环扫SAR成像的二维空间分辨率与成像幅宽等关键指标参数进行了分析,并通过计算机实例开展了仿真,证明了成像模式设计的正确性。最后给出了某卫星的环扫SAR成像的在轨验证结果,通过不同的数据处理方法得到的处理结果证明了该成像模式对于海上广域范围内的目标检测具有较好的应用。     

涡桨飞机螺旋桨气动噪声特性试验研究

随着航空公司短途航线由涡扇发动机转向涡轮螺旋桨发动机,以及机场周边噪声污染的限制越来越严格,商用螺旋桨飞机的声学特征正成为关键的设计参数。为研究螺旋桨的气动性能和声学特性,以某型涡桨飞机六叶螺旋桨为研究对象,在北京航空航天大学沙河校区D5气动声学风洞开展实验研究。实验中对螺旋桨在固定桨叶角设置和旋转速度条件下不同来流风速的组合工况进行测量,以获取不同工况下螺旋桨的天平测力数据和远场声压信号,经过快速傅里叶变换得到来流速度对螺旋桨远场噪声的影响规律。实验结果表明：在较大来流条件下离散部分噪声能激发出更高阶的谐波噪声,各阶谐波噪声幅值随着谐波数增大逐渐降低;当风速较低时宽频噪声声压级增大,这是由于在低前进比条件下,叶片处于失速状态,拉力系数处于非线性段,与叶片表面复杂流场引起的湍流噪声增加有关。通过指向性分析可知,位于桨盘上游位置的总声压级水平大于桨盘下游位置的总声压级水平,主要是因为螺旋桨桨盘前后的相对速度发生了变化,导致了声传播距离的延迟和加速现象。     

航天用时间触发网络系统同步性的故障分析

确定性网络的同步性在航天电子系统中至关重要。为保证确定性网络在发生故障的情况下也能正常地进行时间同步,采用spaceVPX标准中典型的双星拓扑交换结构,配置基于时间触发以太网协议的可容错系统。针对此架构,对使用以太网的航天系统中发生故障的单容错结构进行了仿真,并模拟了几种时间同步协议控制帧异常的情况：协议控制帧包括冷启动帧、冷启动应答帧、集成帧,从故障交换机的端口发送到网络中的一个终端系统后,对于时间触发网络的同步网络所产生的影响。仿真结果表明,故障交换机会逐渐延长处于正常工作的终端系统的启动时间,不利于整个确定网络系统的同步过程,但是,如果设置不同协议控制帧的周期超过一定的数值后,单点故障不会影响双冗余系统的启动时间。     

基于1553B和SpaceWire组合网络的星载数据管理软件设计

为同时满足对于星务管理数据和高速载荷数据的传输要求,国内外的飞行器趋于使用1553B和SpaceWire组合网络来进行星上数据传输.复杂而灵活的数据传输要求使得卫星数据流设计中引入了大量标准协议,同时大大增加了星载数据管理软件的复杂度.对一种基于1553B和SpaceWire组合网络的星载数据管理软件的协议体系进行了介...     

涂层刀具低温铣削SiCp/Al复合材料表面质量研究

在加工过程中,相反的两相特性增加了 SiCp/Al复合材料加工难度,难以获得良好的表面质量.为了提高其切削性能,本文开展20vol％SiCp/Al复合材料铣削加工试验研究,比较常温和低温条件下TiAlN涂层和TiAlSiN涂层两种铣刀的切削性能.结果表明,在低温条件下,两种刀具的切削力增加,铣削后表面铝基体的开裂及剥落...     

账户型区块链可扩展存储模型

区块链数据持续线性增长，最终导致单个节点无法提供足够的存储资源，产生存储可扩展性问题。轻节点模型虽然极大地降低了对存储资源的需求，但是也导致全节点减少、去中心化程度降低，威胁区块链网络的安全。账户型区块链尚未有成熟的可扩展存储方案提出。考虑到状态数据的使用频率远远高于区块数据，提出一种基于账户型区块链的可扩展存储模型（SSMAB）。SSMAB以完全冗余的方式保存状态数据，保证其交易验证功能；以分片方式存储区块数据，降低冗余度；采用经济激励机制，在保证数据可用性的前提下，减少存储的消耗。实验结果表明:SSMAB模型能够保证数据的可靠性与可用性，将存储数据量降低到全节点模型的13%。