数字地图中的地形预处理

阐述了数字地图中地形预处理的必要性和基本思想。以二维三次卷积插值为基础,修正各地形栅格点高度使得栅格点的曲率满足飞行器动力学特性要求。仿真结果表明预处理后的地形改善了原始地形的曲率特性,有利于航路规划的实现。     

基于深度学习的非合作目标感知研究进展

近年来随着卷积神经网络的发展,基于深度学习的图像感知技术取得了巨大进展。深度学习算法不依赖于人工辅助设计标记、泛化能力强、检测精度高,在空间非合作目标智能感知领域引起了国内外学者的关注。本文分析了应用深度学习方法进行非合作目标智能感知的研究现状,并对他们进行分类介绍与总结。首先,总结了空间非合作目标感知的在轨应用情况和任务阶段规划,接着分析了非合作目标的结构特性和表面光照特性;其次梳理总结了建立非合作目标数据集的三种方法,分类归纳了非合作目标识别与非合作目标位姿检测的国内外研究进展;最后,分析了基于深度学习的非合作目标智能感知方法的关键问题与难点,并给出了后续研究的思路。     

运载火箭飞行振动信号盲源分离方法

针对振动信号在火箭复杂结构传播过程中产生强卷积效应导致振动源信号提取精度低的难题,研究了一种基于卷积盲源分离的火箭振动信号自适应提取方法。该方法基于振动源之间的独立性,建立了四阶统计量的目标函数,并采用随机梯度法实现了参数的自适应更新,优化建立火箭复杂结构系统的逆滤波器结构,进而得到原始的振动源信号。通过对某运载火箭发动机的高频振动数据进行分析,结果表明：相较于线性自适应盲源分离方法和非线性自适应盲源分离方法,卷积自适应盲源分离由于考虑了实际中的卷积效应和欠定情况,分离结果中能够明显找到与涡轮转动和燃烧对应的频率以及一些宽频激励,验证了提出方法的有效性。     

基于深度学习驱动的L型定向热疏导机理

碳/碳（C/C）复合材料具有热导率大、比强度高、耐烧蚀和耐冲刷等优异特性,被广泛应用于飞行器的热防护系统中,其有效导热系数对于实际应用而言是重要的热物理性质,尽管可以通过有效介质理论、对热扩散方程直接求解和玻尔兹曼输运方程等传统方法计算C/C复合材料有效导热系数,但这些数值方法通常十分耗时。本文引入深度学习方法,将格子玻尔兹曼（LBM）的三维格子模型作为三维卷积神经网络（3D-CNN）微观结构,不仅解决了三维微观结构模型难以捕获的问题,还便于实现数值计算模型和CNN模型的同步简化,利用3D-CNN快速精准地预测三维三相C/C复合结构的有效导热系数,基于此对内置L型高导热碳纤维丝的定向热疏C/C复合结构的有效导热系数进行快速预测和研究。研究表明,CNN模型在LBM传热计算上表现出强大的学习能力,但在测试样本结构孔隙率过分超出训练集时预测误差将大幅增加,且当孔隙率变化范围从30%~35%变化到55%~60%时,CNN模型"内插"预测的相对误差较模型"外推"降低了0.93%~30.72%。在C/C复合结构中内置L型高导热碳纤维丝可以将高温区域的热量沿纤维方向定向疏导至低温区域。     

一种基于神经网络的航空发动机剩余寿命预估方法

针对航空发动机剩余寿命预估中模型建立困难且计算精度低等问题,提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆神经 网络进行航空发动机剩余寿命预估的方法。利用卷积神经网络中的卷积层与池化层提取传感器数据中的特征,并依据卷积层提 取出的特征,利用长短期记忆神经网络进行时间序列预测,并使用全连接层输出航空发动机剩余寿命。在NASA的C-MAPSS提 供的涡扇发动机退化仿真数据集上对该方法进行了验证。结果表明：基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络的航空发动机剩 余寿命预估方法,可以在保证预测精度的前提下,对航空发动机剩余寿命进行较为保守的预估,在保证资源不被浪费的情况下,尽 可能提前发出故障预警信号,从而提高飞行的安全性,进而为航空发动机健康管理系统提供有用信息。该预测方法在对称指标和 非对称指标上均优于此前提出的方法。     

基于全航段QAR数据和卷积神经网络的航空发动机状态辨识

为了充分挖掘全航段飞行数据中蕴含的丰富信息以提高发动机状态辨识的准确率,提出一种基于全航段快速存取记录器（QAR）数据和卷积神经网络的发动机状态辨识方法。该方法将每次飞行循环的全航段QAR数据变换为一个红绿蓝（RGB）多通道样本实现全航段数据图像化处理,根据发动机维修记录中的水洗时间,将发动机划分为不同的衰退状态,采用卷积神经网络对不同衰退状态进行分类和辨识。该方法经某航空公司飞机QAR数据验证,结果表明：基于全航段QAR数据的衰退状态辨识算法的精确度相比于仅使用巡航段数据的精确度提升超过13%,辨识准确率达到98%。     

基于最大相关雷尼熵与相空间重构的航空发动机复合故障信号特征提取方法

针对低信噪比（SNR）,复杂噪声工况下,复合故障信号特征难以提取的问题。提出基于相空间重构融入最大相关雷尼熵解卷积的信号特征提取方法,该方法以雷尼熵为敏感特征范数,以最大相关雷尼熵解卷积为基本方法,并在其中融入具有噪声抑制特性和分解特性的相空间重构技术。结果表明：雷尼熵与峭度相比,在故障灵敏度相当并略好的情况下,对偶发噪声敏感度仅为峭度的18.4%。通过仿真验证,实验数据验证以及台架实验验证,证明了本文方法与现有的对比方法相比,在提取复合故障信号特征方面具有优势。     

磁化等离子体的PLRC-FDTD算法

对处理各向同性媒质的分段线性递归卷积时域有限差分法(PLRC-FDTD)法进行拓展,用于处理磁化等离子体的电磁问题.给出了算法的计算公式.对磁化等离子体平板左右旋极化电磁波反射系数和透射系数的计算结果表明:该算法可在保持计算高效率和低存储空间需求的同时,显著提高计算精度.     

等离子鞘套包覆钝锥的双站极化散射特性

高超声速目标在再入大气层过程中会产生覆盖在目标表面的等离子体鞘套,其对电磁波具有复杂的调制作用,并显著影响高超声速目标的散射特性。本文分析了等离子体鞘套包覆高超声速目标的双站极化散射特性。基于数值模拟的典型高度和速度下等离子鞘套参数,采用电流密度卷积法模拟了线极化平面电磁波与高超声速飞行器之间的相互作用过程。采用远场外推方法得到在俯仰角-90°～90°之间的双站极化散射分量（共极化和交叉极化）。通过对典型雷达工作频点下不同飞行和入射波条件下极化散射方向分布特性的分析,得到了飞行高度、入射角和极化模式对等离子鞘套包覆钝锥双站极化RCS的影响。