基于深度置信网络的近距空战态势评估

针对传统态势评估方法权值确定困难、大规模数据处理和特征提取能力不足的问题,结合当前空战数据特征,将深度置信网络(DBN)应用于近距空战态势评估。通过密度峰值算法对空战特征数据进行聚类分析,并结合态势函数和专家判读进行修正,建立标准空战态势样本库;以重构误差和测试错误率为基础,建立网络拓扑结构和最优参数确定方法,提高模型的训练效率,并通过样本数据,对模型进行训练和验证。实验表明,模型态势分类正确率达到92.7%,模型运行时间满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强。     

基于半监督集成学习的多核设计空间探索

随着处理器的系统结构日趋复杂,设计空间呈指数式增长,并且软件模拟技术极为费时,成为处理器设计的重要挑战。提出了一种结合集成学习和半监督学习技术的高效设计空间探索方法。具体而言,该方法包括2个阶段:使用均匀随机采样方法从处理器设计空间中选择一小组具有代表性的设计点,通过模拟获得性能响应,从而组成训练数据集;提出基于半监督学习的AdaBoost（SSLBoost）模型预测未模拟的样本配置的响应,从而搜索最优的处理器设计配置。实验结果表明,与现有的基于人工神经网络和支持向量机（SVM）的有监督预测模型相比,SSLBoost模型能够使用更少的模拟样本构建出不差于现有方法性能的预测模型;而当模拟样本数量相同时,SSLBoost模型的预测精度更高。      

火星探测器器箭分离冲击响应影响分析与评价

针对火星探测器器箭分离冲击过大问题,对单机开展了试验与分析研究。针对完成冲击试验考核的单机可靠性是否受到影响问题,提出采用强度/应力方法进行判断,将厂家给出的单机内部器件的冲击条件视为强度,将单机的冲击响应谱转化后的半正弦波视为应力,将二者相比,从试验和分析两方面表明正样单机的可靠性满足要求,经受过冲击考核的单机可靠性没有下降。此方法可作为判定完成冲击试验考核的单机可靠性是否受影响的依据,也可作为单机冲击试验前抗冲击能力的判断准则。     

基于时序建模的卫星故障检测方法

为解决当前卫星故障检测面临的依赖规则库、多元特征融合不足以及数据正负样本分布不均衡等问题,从卫星数据的时序特性出发,提出基于时序建模的卫星故障检测方法与半监督模型,实现卫星数据规律的有效挖掘与数据驱动的故障检测。考虑卫星数据间的时序关联,提出基于长短期记忆神经网络的卫星故障检测方法,并引入滑动窗口机制实现卫星数据的有效预测与故障检测。考虑卫星数据多元特征参数间的关联关系,引入时间卷积和自编码器神经网络,同时建模不同时刻、多元特征参数间的依赖关系,实现融合多元特征参数进行卫星故障的有效检测。以某型号卫星电源分系统为实验对象,仿真结果表明,所提算法和模型在关键指标方面优于BP神经网络等传统故障检测方法和模型。     

基于大功率电子枪的阴极加热控制系统的设计

以电子枪阴极灯丝加热电流为研究对象,建立一套可靠、稳定的阴极加热控制系统.相对于传统采用可控硅控制的单相交流调压电路,该电源的设计基于PWM电流控制芯片SG3525,采用恒频脉宽调制控制方式,自动调整输出功率得到稳定的电流输出.充分满足了阴极灯丝所需的低电压、大电流、加热速度快的特性要求.     

民机风洞试验半模垫板高度对气动特性的影响

半模作为提高大型商用飞机风洞试验雷诺数的一种模拟手段而被广泛应用。首先回顾了半模试验的模拟方式及其优劣,进而选取当前发展趋势的附面层垫板作为研究对象,采用数值模拟研究了垫板高度变化对气动特性影响的内在机理。数值模拟结果和试验吻合较好,数值计算采用速度分布入口可以较好模拟风洞核心段边界层厚度,计算值和试验值更加接近;垫板高度的增加使得升力系数增加、阻力系数减小及俯仰力矩系数增加;垫板在机翼上游区引起的上洗使得机翼沿展向各剖面当地迎角增加5%、动压增加1%,从而使得机翼上翼面压力分布朝负值方向移动。有别于以往认为垫板的洗流只影响内侧机翼,结果表明垫板影响范围扩展至全翼展,当地迎角的增加是主要影响因素,垫板对机翼展向各剖面影响量值不一致,对内侧机翼影响较大。所得结论可更好用于民机半模风洞试验的开展,具有一定的工程实用性。     

基于半参数回归模型的双星系统定轨算法及精度分析

天基测控系统是航天测控的一个发展趋势。给出了双星定位系统的定轨原理；建立了基于半参数回归的双星系统定轨模型，包括对卫星轨道摄动误差的基函数表示和观测残差的函数拟合等；给出了基于半参数回归的轨道估计算法及计算步骤；并从理论上分析了基于半参数回归模型的轨道估计算法能有效的消除非线性因素对参数估计性能和精度的影响，其定轨精度优于经典的最小二乘处理算法；最后通过对卫星仿真观测数据的处理以及卫星定轨精度的分析，表明该算法确实有效，在相同仿真条件下，定轨位置精度和速度精度分别提高了41．5％和41．3％。     

基于相似度的半监督学习工业数据分类算法

针对现实场景中大量无监督数据无法有效利用的特点,提出了一种基于数据相似度匹配的半监督学习算法。该方法结合一定的先验知识,通过无监督学习的方式,计算未标记数据与少量有标记数据之间相似度,从而对少数类样本进行扩充。利用构造后的数据集进行模型训练,从而提高模型对于少数类的识别效果。该方法能有效改进分类任务中数据分布不平衡及标记困难的问题,在一组基于真实场景下的电力传感器检测数据分类任务中取得了较好的少数类识别效果。通过对比传统以及半监督的多种分类算法,该方法虽然在准确率上低于传统方法,但是在召回率与F₁值的表现上超越传统方法。     

Heusler合金M2CoA(M=Mn,Ti;A=Al,Si)的第一性原理

采用基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理计算方法,研究了M₂CoA型Heusler合金Mn₂CoAl、Mn₂CoSi、Ti₂CoAl和Ti₂CoSi的电子结构和磁学性质。发现Heusler合金Mn₂CoAl是亚铁磁性自旋无带隙半导体,Mn₂CoSi与Ti₂CoAl是亚铁磁性自旋半金属,而Ti₂CoSi是铁磁性自旋半金属。它们的总自旋磁矩均为整数,符合Slater-Pauling规则。然后,在分析电子能带结构和态密度的基础上,探讨了自旋无带隙半导体与半金属性的根源。最后,声子谱和弹性常数计算结果表明所有M₂CoA型Heusler合金在晶格动力学和力学上均是稳定的。     

移动粒子半隐式方法GPU加速的双股射流撞击雾化模拟

为实现双股射流撞击雾化过程的高效数值求解并探究射流速度和撞击角度对雾化特性的影响规律,实现了移动粒子半隐式方法（MPS）GPU加速的双股射流撞击雾化模拟。GPU加速程序的最大加速比为16,取得了较好的加速效果。将GPU加速MPS方法应用于典型工况下的双股射流撞击雾化模拟,成功捕捉到了多尺度的液膜形成、液膜破碎成液丝继而破碎成液滴的瞬态过程,模拟得到的液膜破碎长度及雾化角度与试验较为吻合,误差分别为11.7%和0.5%,验证了GPU加速MPS方法在双股射流撞击雾化问题中处理能力。参数化分析了射流速度和撞击角度对液膜破碎长度、雾化角度及一次雾化液滴索尔直径的影响。结果表明撞击角度增加或者射流速度增加均会导致液膜破碎长度减小、雾化角度增加、一次雾化液滴索尔直径减小。