多级安全关系数据模型研究及其改进

讨论了基本的多级安全模型存在的主要缺陷，如推理通道问题。系统的可用性、灵活性受到严格的“向下读，向上写”规则的限制问题．不能保证数据完整性。通过引入多实例和伪元组．并重新定义读写规则．使改进后的模型更具安全性、灵活性和可用性。     

三块各向正交异性矩形板构成的卫星帆板在各种载荷下的横向弯曲

本文以三块各向正交异性矩形板组成的卫星帆板为研究对象,首次利用半解析方法研究了其横向弯曲的问题。就板间连接处复杂的边界条件,提出了与之对应的挠度函数形式。在此基础上采用相同形式的挠度函数求出了帆板在各种横向外载荷作用下的挠度,为解决多板连接结构的弯曲问题提供了一种有别于以往数值方法的新思路。     

多机协同多目标攻击系统研究

研究了多机协同多目标攻击系统，定义了自主优先权，提出了分组决策的方案，设计了目标分配和火力分配的原则，采用神经网络实现了决策算法，并对整个决策系统进行了仿真；阐述了导弹攻击区的计算方法，用比例导引法实现了空空导弹攻击。最后设计了多目标攻击系统，将空战决策，导弹攻击区判断，导弹攻击融为一体，并进行了仿真。结果验证了空战决策的正确性。它对第四代歼击的火力控制系统的研究有一定的参考价值。     

基于小波变换的自适应多用户检测算法

在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快     

基于遗传算法的快速成型分层方向优化设计

快速成型制造技术具有高度的柔性和灵活性,应用前景广泛。快速成型分层方向的选择,对于零件的制作精度、成型时间及制作成本有着重要影响。目前常见的分层方向算法往往顾此失彼,为了尽可能同时满足这3个单目标模型的最优化,本文提出将均匀设计、正交设计与遗传算法相结合作为求解多目标优化的新方法,可用较少的计算量求得分层方向的最优解。实验结果表明,改进后的算法有效,在迭代次数和所用时间上远远优于目前常用的基本算法。     

多机械臂的分布式自适应迭代学习控制

针对拓扑结构为无向连通的多机械臂系统,提出了一种自适应与迭代学习相结合的分布式控制协议来实现整个系统对给定期望参考轨迹的一致性跟踪.通过引入一个适当的自适应迭代学习参数,所提自适应迭代学习控制协议能够克服机械臂系统中的干扰和模型不确定性,并且每个机械臂的自适应迭代学习控制(AILC)律仅需要利用其与邻居机械臂的相对交互信息.进一步,在只有一部分机械臂具有期望参考轨迹信息的前提下,该控制协议可以实现整个系统对期望参考轨迹的跟踪,同时能够保证轨迹跟踪误差与控制输入的有界性.此外,利用李亚普诺夫分析方法证实了所得结论的正确性,并且通过一个实例验证了所提自适应迭代学习控制协议的有效性.      

地月空间的远距离逆行轨道族及其分岔研究

地月系统中存在着一类绕月逆行、高度稳定的轨道族,称为远距离逆行轨道族(DRO)。以圆型限制性三体问题(CR3BP)为动力学模型研究了DRO轨道族周边的动力系统结构。利用Broucke稳定性图寻找分叉点,判断分叉类型,基于数值延拓计算分岔后产生的一系列新轨道分支。分叉类型主要有切分叉与多倍周期分叉(从3倍周期开始),轨道维度包含平面轨道族与三维轨道族。计算新轨道族的特征,包括形状、周期、能量、稳定性、双曲流形结构等。探讨周期轨道的轨道周期与能量的关系,以几何化的方式展现分叉结构、多周期轨道的双曲流形结构等。该动力结构将为基于DRO轨道族的地月空间任务提供重要的理论支持。      

考虑制造约束的印刷电路板式换热器优化设计

针对印刷电路板式换热器(PCHE)的微流道结构参数设计制造一体化问题,开展了考虑制造约束条件的换热器性能优化的研究。通过流体仿真分析了流道宽度、深度和深宽比对温度分布、压力损失和换热系数的影响。使用多目标遗传算法(MOGA)建立了换热性能的多参数多目标性能优化仿真模型,根据性能优化获得的设计参数建立微流道结构辊压成形工艺仿真模型,得到制造约束条件,将制造约束反馈到性能优化仿真模型中,得到宽为0.29 mm、深为0.39 mm的矩形微流道优化设计参数,且通过辊对辊(R2R)的辊压工艺实验验证了该优化方法的可行性。考虑制造约束的换热器优化设计方法在性能优化设计阶段引入工艺限制条件,是实现换热器一体化设计制造的有效手段。     

基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测

针对无人机航拍图像背景复杂、小尺寸目标较多等问题,提出了一种基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测算法。在主干网络部分嵌入倒置残差模块与倒置残差注意力模块,利用低维向高维的特征信息映射,获得丰富的小目标空间信息和深层语义信息,提升小目标的检测精度;在特征融合部分设计多尺度特征融合模块,融合浅层空间信息和深层语义信息,并生成4个不同感受野的检测头,提升模型对小尺寸目标的识别能力,减少小目标的漏检;设计马赛克混合数据增强方法,建立数据之间的线性关系,增加图像背景复杂度,提升算法的鲁棒性。在VisDrone数据集上的实验结果表明：所提模型的平均精度均值比DSHNet模型提升了1.2%,有效改善了无人机航拍图像小目标漏检、误检的问题。