飞机低空突防中的航路规划技术研究

针对飞机低空突防航路规划中存在的计算复杂和收敛性等问题,在基本遗传算法的基础上提出了一种基于自适应伪并行遗传算法的优化方法,使用该方法得到的飞行航线严格经过飞机的起始点和目标点,而且满足飞机到达目标点的航向角要求,使威胁飞机的因素最小,可有效提高飞机的任务生存率。     

大型复杂产品网格化制造技术

分析了大型复杂产品研制生产过程的特点,提出了基于网格技术、构架在企业制造网格之上的大型复杂产品动态虚拟组织模式协同制造与协同商务系统--LCP-MG.研究了LCP-MG的体系结构,并对系统的部署和运行模式进行了探讨.     

面向并行产品设计的虚拟装配技术在飞机设计中的应用

分析了虚拟装配技术与并行产品设计的关系 ,提出了在飞机设计中实施虚拟装配的基本要素和具体的实施方法     

基于DSP实现的并行三维实时图像处理系统

基于DSP实现的并行三维实时图像处理系统是采用Texas Instruments公司的通用数字信号处理器DSP（Digital Signal Processing）TMS320C40，在对图像存储算法分析的基础上，根据算法内在的并发笥提出了一种流水式多SIMD并行三维图像处理结构，这种结构可使图像处理器按行、列或一个任意的矩形块同时存取帧缓存的像素，具有实时和高速的特点。     

基于数据库与电子仓库增量复制的数据交换技术研究与应用

为实现复杂产品研制企业之间基于PDM系统的产品协同研制,提出了基于数据库与电子仓库增量复制的产品数据交换方法,研究了ENOVIA VPM系统中产品数据对象在数据库表底层的关联关系,阐述了利用CAA函数和程序遍历解析产品结构树的实现方式,并以DB2数据库增量抽取和电子仓库过滤筛选实现复杂产品的过滤交换,实现了一种基于PDM系统的产品数据双向同步交换.     

哈勃空间望远镜的成功秘诀

美国航宇局(NASA)著名的知识共享杂志——《问杂志》曾刊载了弗兰克J.瑟珀里纳撰写的《将"哈勃"成功的秘诀用于"星座"》一文,作者通过自己作为"哈勃"项目负责人的亲身经历,讲述了"哈勃"成功背后的故事,以鲜活的例子论航天系统工程之道。文中阐述的"哈勃"成功的四大要素,即体系架构的开发、新技术的在轨应用、着眼未来和协同合作,对于航天工程项目管理具有深刻的启示意义。     

基于MBD的数控加工工艺技术研究

针对传统数控加工工艺设计面临的问题,提出在基于MBD(Model Based Definition)的设计与工艺协同的新模式下,实现工厂工艺资源管理、数控加工工艺设计、工序模型的创建及三维标注、结构化工艺设计、三维作业指导卡的发布等一体化管理与应用.结构化工艺设计技术的应用将极大地缩短产品研制生产周期,为全面推进工厂的数字化建设提供了保障.     

小型固定翼无人机集群综述和未来发展综述

围绕小型固定翼无人机集群这一难度高、发展快、应用前景广阔、多学科交叉的新方向,从集群系统内涵、现有典型项目、关键技术3个角度综述了国内外小型固定翼无人机集群的研究现状。在系统梳理集群系统内涵和应用优势的基础上,从集群协同模式探索、分布指挥体系构建、核心关键技术突破和集群验证等4个视角总结现有典型项目,从体系架构、通信组网、决策与规划、飞机平台、集群飞行、集群安全与集群指控等7个核心点综述了技术研究现状。最后,综合小型固定翼无人机集群中亟需解决的关键技术,展望了这一领域未来的发展趋势。     

基于并行CFD和优化技术的返回舱外形多目标优化设计北大核心CSCD

在给定的质心设计范围内,围绕球冠倒锥返回舱外形的高超声速气动单点静稳定性、配平升阻特性、质心横偏量的综合设计问题,提出了多点多目标优化设计数学模型。通过多目标优化设计方法结合并行数值模拟技术,对该多点多目标气动外形优化设计问题进行研究,为了加快多点数值计算进度,采用了嵌套并行方法,通过有效利用硬件资源来提高多个状态气动数值求解效率。根据以上方法给出的最优设计边界指出了返回舱单点静稳定性与配平升阻比和质心横偏量的矛盾关系,改善单点静稳定性会导致配平升阻比下降,使质心横偏量增加;反之,配平升阻比增加,质心横偏量减少都会使单点静稳定性变差。     

基于多标签协同学习的跨域行人重识别

跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明：在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。