全面构建航天科技工业新体系努力建设国际一流大型航天企业集团——马兴瑞总经理在科学发展观学习实践活动专题会上的报告（摘要）

4月3日,中国航天科技集团公司深入学习实践科学发展观活动领导小组组长、党组书记、总经理马兴瑞在学习实践活动专题会上,以国际化的视野和战略性的思维作了题为《全面构建航天科技工业新体系 努力建设国际一流大型、航天企业集团》的学习报告,阐释了集团公司对标国际一流、构建新体系、实现科学发展的思路。现将报告摘要刊出,供大家学习。     

重视细节管理 实现持续安全

作为民航空管基层运行单位的一名青年党员,笔者认真研读了李家祥局长关于持续安全理念的一系列重要论述,结合近期学习实践科学发展观的心得体会和安全生产运行实际,谈谈学习实践持续安全理念的一点粗浅体会,以期抛砖引玉．共同为空管系统的安全和发展贡献绵薄之力。     

复合材料加筋板高速冲击的损伤研究

针对航天器保护材料遭受碎石冲击的问题,提出采用对复合板进行加筋处理的方式提高复合材料层合板抗弹体高速冲击能力的方法。该方法利用ABAQUS建立有限元模型,对加筋板底层层合板内部引用cohesive模拟出层间分层,将弹体设置为离散型刚体。模拟弹体对加筋板的垂直高速冲击。通过分析弹体冲出板体的剩余速度研究复合材料加筋板的防弹效果。结果发现当弹体冲击点位于加筋条上时能很好地降低弹体的冲击速度。并发现较小的筋条间距、较大的筋条厚度可以有效增加复合材料加筋板的抗冲击能力,而筋条间隔不同对复合材料加筋板的抗冲击能力的影响可以忽略不计,本文为后续航天器抗弹体高速冲击能力研究提供了支撑。     

基于正交试验的航行体弹道仿真优化设计

为确保水下发射航行体再入水后弹道安全,分析了航行体弹道影响因素,构建了带有阻尼板航行体的弹道数学模型,将发射后航行体与发射载体的最近距离作为安全性判定标准,采用正交试验方法,对水下航行体的阻尼板数量、尺寸及张开角度3个参数进行了仿真优化分析。仿真结果表明:当阻尼板数量为6块、长度为800 mm、张开角度为80°时,水下发射航行体质心z方向侧移量最大,航行体尾端与发射载体假想壁距离最大,安全性最高。     

基于改进GWO-LightGBM的滚动轴承未知故障诊断

针对滚动轴承未知新故障误判影响轴承安全性和检修效率的问题,提出了一种基于改进灰狼算法（GWO）和轻量级梯度提升机（LightGBM）的故障诊断模型,实现已知/未知故障的高精度判别。为避免单一尺度下特征提取的缺失,对滚动轴承振动信号分别提取时域、频域和小波域特征建立多域特征集。设计了带未知新故障判别机制的GWO-LightGBM模型,并构造含有Halton序列和模拟退火策略的GWO实现了模型参数有效优化。实例试验结果表明,模型对已知和未知类故障平均识别率达99.57%,10次随机试验平均识别率分别比单一分类模型逻辑回归（LR）、最近邻分类器（KNN）和支持向量机（SVM）高21.98%、17.00%、9.27%,验证了模型的有效性和优越性,能高准确率地识别出已知或以前从未出现的新故障。      

基于高分辨率网络的单声道歌声分离

单声道歌声分离是指将单声道歌曲中的伴奏和歌声分离,在旋律提取、歌词识别、卡拉OK伴奏等方面有重要应用。针对当前时频谱图预测精度受限的问题,利用高分辨率网络具有并行结构及特征充分交互提高模型性能的优势,提出基于高分辨率网络的单声道歌声分离算法。设计并构建适合单声道歌声分离的高分辨率网络,输入歌曲的时频谱图到网络,得到预测的伴奏和歌声时频谱图。结合歌曲相位进行重构,得到伴奏和歌声的时域信号。实验表明,在公开数据集MIR-1K上,所提算法的SNR、SIR、SAR指标均优于当前代表性算法,提高了分离后伴奏和歌声的质量。      

抵御对抗样本攻击的指纹室内定位方法

随着城市智能化的发展, 基于WiFi接收信号强度(RSS)的指纹室内定位服务受到社会的广泛关注。深度学习技术是利用RSS信号获得高室内定位性能的一种重要手段, 但其易遭受对抗样本攻击, 给定位系统带来严重安全隐患。为此, 提出了一种抵御对抗样本攻击的基于深度学习的RSS指纹室内定位方法(AdvILoc)。该方法基于图像识别领域对抗样本防御方法的研究和分析, 结合室内RSS指纹数据特征单一且高维的特点, 通过在RSS指纹室内定位深度学习模型中添加池化层、全连接层, 以及满足差分隐私的噪声层来抵御对抗样本攻击, 解决了基于深度学习的室内定位模型易过拟合且泛化能力不高的问题。通过添加Dropout层, 以及设计模型参数正则化方法, 提高模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性。在2个真实RSS指纹室内定位数据集上的实验结果表明:与已有基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)的RSS指纹室内定位方法相比, 所提方法在保证时间开销和基本不影响定位模型性能的情况下, 提高了模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性;在满足l₂范式规范的C&W攻击下, 随着攻击大小不断增大, 模型的定位准确率下降也更平稳。      

基于IoU约束的孪生网络目标跟踪方法

基于孪生网络的跟踪方法通过离线训练跟踪模型,不需要对跟踪模型进行在线更新,兼顾了跟踪精度和速度。现有孪生网络目标跟踪方法使用固定阈值选择正负训练样本易造成训练样本漏选问题,且训练时分类分支和回归分支之间存在低相关性问题,不利于训练出高精度的跟踪模型。为此,提出了一种基于交并比(IoU)约束的孪生网络目标跟踪方法。通过使用动态阈值策略根据预定义锚框与目标真实框的相关统计特征,动态调整正负训练样本的界定阈值,提升跟踪精度。所提方法使用IoU质量评估分支代替分类分支,通过锚框与目标真实框之间的IoU反映目标位置,提升跟踪精度,降低模型的参数量。在数据集VOT2016、OTB-100、VOT2019、UAV123上进行了对比实验,所提方法均有较好的表现。在VOT2016数据集上,所提方法的跟踪精度比SiamRPN方法高0.017,期望平均重叠率为0.463,与SiamRPN++相比仅差0.001,实时运行速度可达220帧/s。      

Winkler弹性地基上自由矩形板问题

在经典薄板理论中,弹性地基上自由矩形板弯曲问题的精确解,长期以来被认为是一个相当困难的课题。根据对矩形板精确解的研究,构造了一个包括三角函数和多项式组成的近似挠度函数。它满足四个自由边上的全部边界条件和自由角点条件,利用伽辽金方法得到Winkler弹性地基上自由边矩形板弯曲、自由振动和稳定问题的解。还给出了数值算例。