基于复杂截线的NURBS双向蒙皮造型方法

通过对NURBS造型方法技术的研究,在我校自主开发的SuperManCAD/CAM集成系统中成功地实现了基于复杂曲线的NURBS双向蒙皮曲面的造型功能,建立了完全基于NURBS方法的CAD/CAM系统。大量的工程应用和实例验证,表明本研究的NURBS方法是一种适用于复杂外形产品设计与制造的、灵活有效的造型方法。     

航天器热网络模型及其系数修正方法

叙述了目前航天器热网络模型与航天器实际换热之间的偏差,提出了利用航天器稳态热平衡试验结果进行热网络模型及其系数修正的方法。通过对某仪器舱热平衡试验数据的处理,实现了对该仪器舱热网络模型及其系数的修正,并对修正的结果进行了讨论。     

Intranet信息安全若干问题及应对措施

随着 Intranet 的广泛应用,内部网的信息安全问题越来越引起人们的重视。文中在分析 Intranet 普遍存在的信息安全问题的同时,提山了保障 Intranet 信息安全的相应措施。     

基于多层分布局域网技术的网络教学平台的探讨

网络教学是信息时代的产物,互联网本身以及各种基于互联网的应用都成了学校教学的内容,这就需要一个平台支持实施这种教学活动．本文结合南昌航空工业学院的多层分布式体系结构的计算机局域网的组建及应用,介绍了网络教学平台的组建。     

基于CNLS-MMD的孪生混合网络四旋翼飞行器故障诊断方法

四旋翼飞行器在众多领域中应用广泛,由于工作环境复杂多变,四旋翼飞行器极易出现结构损伤性故障,给飞行器的安全性带来巨大的挑战,因此开展四旋翼飞行器结构损伤性故障的相关研究对提高四旋翼飞行器可靠性具有重要意义。针对四旋翼飞行器在实际应用中结构损伤性小样本故障数据诊断率低的问题,本文提出了一种在小样本条件下基于卷积神经网络和长短时记忆网络的孪生混合网络（CNLS-MMD）四旋翼飞行器故障诊断方法。首先,设计试验获取四旋翼飞行器多工况结构损伤性飞行数据并对数据进行预处理。其次,建立基于孪生混合网络的故障诊断模型,采用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）构建CNLS混合模型提取数据特征,利用最大均值差异（MMD）衡量样本的相似度,实现对故障标签的预测。最后,选择不同样本数量的训练集训练模型,使用多工况小样本数据集对搭建的模型进行故障测试。结果表明,该故障诊断方法具有较好的诊断性能和泛化能力。     

基于EEMD和BiLSTM的航班准点率预测研究

航班准点率问题是民航业最为关心的问题之一,准确地预测出航班的准点率能够有效降低航班延误所带来的不利影响、提高乘客满意度。为解决普通深度学习预测模型存在的航班准点率数据挖掘程度不足、预测准确度较低的问题,提出一种基于集合经验模态分解法(EEMD)和双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的机场短期航班准点率预测模型。模型使用EEMD算法将准点率时间序列进行分解,采用BiLSTM结构作为预测模型,使模型能够更深层、高效地处理航班准点率数据,提高预测准确度。实验数据为2018年上海虹桥机场航班准点率及天气数据,实验建立了多个参照模型与所提模型进行对比分析。结果表明：提出的EEMD-BiLSTM模型相较于一般模型预测误差更小,准确度更高。     

基于数字地形的机场终端区离场航迹预测

高效准确的航迹预测能够掌握飞机的运行轨迹,是空管自动化与智能化领域的关键要素,旨在提高空中交通的运行能力和可预测性。针对高原机场终端区内离场航空器运行,通过挖掘大量历史数据的特征关系,提出基于长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的航迹预测模型。此外,考虑高原机场复杂的地形环境使得离场航空器安全运行条件更为严苛,引入支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法建立数字地形模型,得到离场航迹上经纬度所对应地形高度的剖面图。采用拉萨贡嘎国际机场的真实离场航迹与地形数据进行实例验证,结合地形条件对所预测离场航迹的安全性进行评估。实验结果表明：基于LSTM神经网络建立的离场航迹预测模型具有较高的精度,且离场航空器能够实现满足最小超障余度的安全运行。     

涡轮叶片气膜孔电加工数字化生产线

针对航空发动机涡轮叶片气膜孔加工的合格率低,难以大批量生产等难题,突破自适应加工系统、智能化网络控制系统、设备网络数据接口、快速换型工装等技术,基于精益“U型”布局,建成用于涡轮叶片气膜孔加工的具有自动化、数字化、集成化、智能化等特征的电加工数字化生产线,实现“24 h无人化生产”和多型号共线批量生产。经过两年的运行,一次交检合格率和设备综合效率等各项经济指标均达到设计目标,显著提高了生产效率和合格率,降低了叶片加工成本,解决了航空发动机涡轮叶片大批量生产的瓶颈。总结出电加工数字化生产线组成及架构、关键技术和建设步骤,对航空发动机制造业数字化生产线建设具有重要借鉴价值。     

基于多尺度残差卷积网络的HEVC视频隐写分析

图片、语音、视频等多媒体形式的信息交流在网络通信中占有重要地位,同时也有很多非法信息的传播隐匿于此。隐写分析是甄别隐秘信息是否存在的有效手段,提出了一种通用的基于多尺度残差卷积网络的HEVC视频隐写分析算法。网络主体由残差计算、特征提取和二分类3部分构成,其中在特征提取部分针对性地提出了残差卷积层、多尺度残差卷积模块及隐写分析残差块。实验结果表明:所提算法基于视频像素域分析网络的检测率高达99.75%,比传统的手工提取特征方法具有更大的优势。      

关于加强高校网络思想政治教育的理论探讨

网络信息技术的快速发展,为高校思想政治工作提供了新的手段,极大地拓展了思想政治工作的空间和渠道。思想政治教育工作者有必要深入研究学生思想活动的新情况、新特点,充分发挥网络信息技术的优势,创新思想政治工作的方法、形式和手段,进而完善高校思想政治工作体制。