燃气涡轮发动机人工智能实时诊断和预测

定义有感知的发动机状态监控（COEHM）系统采用的方法，采用这些建立在真实和模拟发动机数据基础上的方法可以精确地预测燃气涡轮发动机工作状况（总体完整性），性能变化（降低）和部件寿命（氏疲劳循环，高疲劳循环及蠕变）损耗，发展一套COEHM系统需要应用诸如数字滤波，多项式，模糊逻辑，专家系统，概率系统，神经网络这样的工具，这还不是全部，还需要应用一些新颖的方法使得系统具有精确预测被监控事件结果的能力，COEHM系统可以提供快速而精确的诊断和信息预测（以减少维修时间），无故障和周转时间，改进的临界寿命管理方法可以减少发动机的寿命周期费用，所以，COEHM系统的发展大大地减少发动机的使用费用，增强了工作能力，克服了由于人员减少而引起的技术经验损失。     

面向航空智能制造的DT与AI融合应用

针对航空装备复杂制造场景下制造过程管控维度多尺度大、制造资源组成复杂性高、质量问题跟踪定位难度大等问题，结合数字孪生（DT）与人工智能（AI）技术特点，开展了面向航空智能制造的DT与AI融合应用研究。基于数字孪生与人工智能应用现状，系统性地阐述了数字孪生与人工智能融合机理，分析了支撑数字孪生与人工智能融合驱动航空智能制造的关键技术和数字孪生与人工智能融合驱动的AI控制中心构建涉及的关键问题，在此基础上重点讨论了加工制造过程自适应控制、智能车间生产过程智能管控、制造过程资源调度与优化决策、产品智能质量控制等应用场景，为数字孪生与人工智能在航空智能制造融合应用提供参考。     

航空发动机及燃气轮机整机性能仿真综述

整机总体性能仿真是航空发动机及燃气轮机仿真的重要组成部分，在航空发动机及燃气轮机的设计制造和使用全寿命 周期内发挥着重要作用。综合70多年来航空发动机及燃气轮机总体性能仿真的发展成果，梳理了各时期总体性能仿真的发展历 程。从基本方法、模型精细化、求解算法和修正方法等角度，分析了国内外以部件级模型为代表的基于物理机理的总体性能仿真 方法研究现状；探讨了以人工神经网络、支持向量机和深度学习为代表的人工智能算法在总体性能仿真中的应用现状；介绍了机 载模型、机理-数据混合模型和多维度模型基本方法和主要成果。基于目前的研究成果和技术发展趋势，认为航空发动机及燃气 轮机总体性能仿真应向物理机理模型更精细化、人工智能技术更深入和应用模型构建更为规范化的方向发展。     

由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

人权:机器人能够获得吗——从《机械公敌》到《人工智能》

幻想电影在美国可谓非常发达,但有一个现象很有意思:凡是那些在票房上名列前茅的影片,往往都是故事简单、毫无思想的玩意,比如《范海辛》、《加勒比海盗》之类。很难想象,编剧     

产生式系统描述的探讨

产生式系统是人工智能（Artificial Intelligence)系统最常见的一种结构，因此分析产生式系统的组成部分及其建立问题是一个很基本的问题，而本文就如何描述产生式系统给出一般的方法。