填充复合型聚合物基电磁屏蔽材料研究进展

综述了近年来填充复合型聚合物基电磁屏蔽材料的国内外最新研究进展，按照填料结构形态（纳微粒子颗粒型填料、高长径比结构填料、片层结构填料、三维网状框架结构填料），对相关复合材料电磁屏蔽性能数据进行统计和对比。围绕构筑高效导电网络的目标，从导电填料选择与处理、基体结构设计与制备方法等角度对聚合物基电磁屏蔽材料进行详细分析与总结，阐明了聚合物基电磁屏蔽材料研究现状及关键问题，阐述了聚合物基电磁屏蔽材料的研究方向和未来发展趋势。     

基于改进的SENet航空发动机振动预测

为实时监测和预警航空发动机振动状态，基于气路及振动参数，提出一种使用改进的SENet（squeeze-and-excitation network）模型，对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比以往采用的实验室模拟数据和仿真数据，使用了真实的QAR（quick access recorder）数据并进行随机采样，以求更能表征发动机振动和工作参数之间的关系。同时，不仅使用其他振动信号进行验证，还在其他型号的发动机上进行测试。结果表明:针对航空发动机的振动进行预测是可行的，SENet模型可以有效并实时追踪振动的突变和波动。此外，该方法对于其他振动信号和不同类型的发动机具有一定的适用性。而且相较于以往采用的其他经典的深度模型，SENet模型在振动的预测中能得到更小的误差。实验证明，相较于以往只使用振动这个单参数进行预测，并行使用与振动相关的多参数融合进行研究更能提高预测的准确性。      

嵌入注意力机制的多尺度深度可分离表情识别

针对面部表情识别中，传统机器学习方法特征提取较为复杂，浅层卷积神经网络识别率不高，以及深度卷积神经网络易带来梯度爆炸或弥散的问题，构建了残差网络嵌入注意力机制的多尺度深度可分离表情识别网络。通过多层多尺度深度可分离残差单元的叠加进行不同尺度的表情特征提取，使用CBAM注意力机制进行表情特征的筛选，提升有效表情特征权重的表达，削弱训练数据的噪声影响。所提网络模型在Fer-2103和CK+表情数据集分别取得了73.89%和97.47%的准确度，表明所提网络具有较强的泛化性。      

石墨烯增强铝基复合材料制备技术及强化机制研究进展

具有二维平面结构和优异综合性能的石墨烯已成为铝基复合材料制备的理想增强体之一。本文主要介绍了液态成形法、粉末成形法和复合加工工艺等三大类石墨烯增强铝基复合材料制备技术。通过对不同类型制备技术的原理分析，结合石墨烯增强铝基复合材料的四种强化机制，总结出石墨烯增强铝基复合材料的发展方向应以复合材料的基础理论研究、制备技术的突破和大规模的工业化应用为主。     

铝合金激光超声表面检测中EMAT接收性能对比

在铝合金板材激光电磁超声换能器（Laser-EMAT）瑞利波（RW）检测中，曲折线圈EMAT、线性线圈面内EMAT和线性线圈面外EMAT常被应用于接收超声波，但是这3类EMAT的接收性能和应用场合尚不明确。为此首先建立铝合金Laser-EMAT RW检测过程的有限元模型，分析了3类EMAT配置形式对接收RW、横波和纵波等模式超声波能量的影响；其次研究了表面约束机制对RW幅值及其纯度的影响，探讨了3类EMAT的表面缺陷检测能力；最后制作了3类EMAT探头进行铝合金板材Laser-EMAT的RW检测实验，分析了表面约束机制对3类EMAT接收的各模式超声波幅值和表面缺陷检测能力的影响。结果表明：与线性线圈面内EMAT相比，曲折线圈EMAT和线性线圈面外EMAT接收的RW纯度更高，更适合表面缺陷检测；线性线圈面内EMAT接收到的多模式超声波明显，更适合同时检测表面/内部缺陷；与无表面约束机制相比，采用表面约束机制可将3类EMAT接收到的RW幅值增强2倍以上，其中对曲折线圈EMAT的RW幅值的增强作用最明显，且与无表面约束机制的激光-线性线圈面内EMAT相比，含表面约束机制的激光-线性线圈面外E...     

TC4-DT钛合金线性摩擦焊接头组织特征及其形成机制

研究TC4-DT损伤容限型钛合金线性摩擦焊(linear friction welding,LFW)接头的组织特征及形成机制。利用光镜和扫描电镜对接头各区域微观组织进行表征,利用显微硬度计测试接头的显微硬度分布。结果表明:接头焊缝区(WZ)发生动态再结晶,焊接过程中WZ温度超过β转变点,焊后快冷的条件下发生了β→α′及β→α两种相变并析出了大量α′马氏体以及二次层片α;TC4-DT钛合金母材(BM)组织具有较高的变形抗力,使得接头形成的热力影响区(TMAZ)较窄。TMAZ内组织在强烈的热力耦合作用下拉长变形并破碎,焊后快冷的条件下析出少量α′马氏体及大量二次层片α;毗邻TMAZ的热影响区(HAZ)基本保留了BM不同位向的α集束的组织特征,但受热的影响α集束内α/β相界两侧元素相互扩散,层间β消耗,初生α长大;WZ组织的细晶强化和第二相强化,TMAZ组织的应变强化和第二相强化,以及HAZ内α相的长大使得接头上述区域显微硬度均高于BM。     

基于通信的协作型多智能体强化学习算法综述

多智能体系统在许多实际领域中得到了广泛应用，包括机器人技术、分布式控制和多人游戏等。这些领域中的许多复杂任务无法通过预定义的智能体行为来解决，而基于通信的多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)技术是应对这些挑战的有效方法之一。该领域存在2个核心问题：1)如何建立有效的多智能体通信机制，从而提升多智能体系统的整体性能；2)在带宽受限的场景下，如何设计高效的通信调度方案从而压缩通信过程中冗余信息。本文首先对处理这两个核心问题的文献进行了概述并重点介绍具有代表性的一些工作，接着说明其在航天领域的应用前景，最后进行总结。     

一种基于伪影估计的低剂量CT图像降噪方法

低剂量CT(LDCT)包含丰富组织结构、病理信息和分布极其不规律的噪声伪影，这2种信息的幅度值分布规律相似。因此，LDCT降噪任务易出现特征提取不充分、网络对噪声伪影方向特性敏感度不足及降噪结果过度平滑等问题。为此，应用U-Net网络作为去噪网络的基本模型，设计了一种基于伪影估计的LDCT降噪网络。所提网络模型主要包括主特征提取网络和方向敏感注意力子网络2部分。为充分利用不同尺度特征之间的差异性，提高特征提取有效性，在编解码U-Net结构基础上增加了一个稠密特征增强模块；为提高降噪网络对噪声伪影方向特征的敏感度，设计了一个方向敏感注意力子网络；为保障网络训练稳定性，设计了多种损失函数来共同优化网络训练过程。实验结果表明：与目前主流的LDCT降噪方法相比，所提方法降噪结果的视觉效果与量化指标均表现最佳。     

碳纤维增强树脂基复合材料固化残余应力评估方法研究现状

在碳纤维增强树脂基复合材料设计及制备阶段，对成型过程残余应力进行准确的测试、评估，可为结构优化、工艺参数制定、模具参数选择等提供理论依据，也为后续应用阶段残余应力对复合材料构件性能结构稳定性影响研究提供基础。文中概述了碳纤维增强树脂基复合材料固化残余应力的形成机制，介绍了测试方法以及仿真模拟的原理、特点及在碳纤维增强树脂基复合材料残余应力评估中的应用，对仿真所需的主要性能参数的数值、测试方法进行了总结，基于仿真方法的多种优势，认为该方法为残余应力评估重点发展方向，提出该方法未来的研究重点，为进一步优化热物理、力学等性能时变特性模型，提高仿真模型的准确性，并将性能测试方法标准化；建立各类树脂、纤维仿真数据库；进行各类型复合材料构件的残余应力仿真结果准确度的验证研究。     

基于通道注意力机制的行人重识别方法

针对行人特征表达不充分的问题，提出了一种基于通道注意力机制的行人重识别方法。将通道注意力机制SE模块嵌入到骨干网络ResNet50中，对关键特征信息进行加权强化；采用动态激活函数，根据输入特征动态调整ReLU的参数，增强网络模型的非线性表达能力；将梯度中心化算法引入Adam优化器，提升网络模型的训练速度和泛化能力。在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03主流数据集上对改进后的模型进行测试评价，Rank-1分别提升2.17%、2.38%和3.50%，mAP分别提升3.07%、3.39%和4.14%。结果表明:改进后的模型能够提取更强鲁棒性的行人表达特征，达到更高的识别精度。