基于二次指数平滑的发动机气路参数偏差值平滑

利用二次指数平滑法进行气路参数偏差值的异常点识别与平滑,首先建立了基于二次指数平滑的异常点识别方法,然后建立发动机参数偏差值平滑的评价指标,最后根据该指标通过粒子群算法对平滑系数和显著性水平进行优化.通过实例应用验证该方法对于发动机气路参数具有很好的平滑效果,满足工程使用的要求.     

3He原子磁强计技术

~3He原子磁强计利用~3He核自旋的拉莫尔进动测量磁场,具有高精度、小体积等特点,可以满足未来网络化磁异常探测对高性能磁强计的需求。围绕~3He原子磁强计的技术特点,重点介绍了该磁强计的基本工作原理及其硬件组成,分析了其理论灵敏度,给出了该磁强计的国内外研究情况,最后对该磁强计技术的未来发展进行了展望。     

惯导平台式重力测量技术实现及应用

详细阐述了解析方位双轴惯导平台式重力测量的工作原理,并通过基于方位余弦积的惯导力学编排解决了极区工作问题。在常规平台式重力测量数据处理方法的基础上,针对高动态环境提出了基于Kalman滤波的运动扰动修正方法。在此基础上研制了ZL11-1A型国产惯导平台式海洋重力仪。通过与国外主流重力仪产品海上同船作业比对,结果表明,该型重力仪在高海况下测量精度依然优于1mGal,满足重力测量作业要求。     

捷联式航空重力测量系统的数据处理方法比较与分析

重力数据处理对获取高精度重力异常值有着重要作用,是重力测量的核心技术。重力仪在搭载运动载体进行重力测量时,载体的高频振动对重力测量数据和GPS数据均会产生不可避免的干扰,导致提取的重力异常粗值含有大量高频噪声。围绕重力数据的处理方法这一核心技术,介绍了FIR低通滤波、零相移滤波、标准Kalman滤波、正反Kalman滤波4种滤波方法的基本原理,运用这4种方法处理了SAG捷联式重力仪的某次实际飞行测量数据,比对了基于SINS/GPS组合导航和SINS/DGPS组合导航的重力测量数据处理结果。通过对本次试验重复测线内符合精度进行比对,验证了4种方法的可行性和优劣性,同时验证了SAG重力仪的测量精度。     

粉末床激光成形熔池辐射强度信号的机器学习

粉末床熔融成形（PBF）的过程监测和质量识别是保障其制造质量的关键技术。在监测信号中,熔池辐射强度信号蕴含了丰富的熔池特征信息,但监测信号与材料科学现象的直接联系尚不明确,适合利用机器学习算法开展深入研究。首先,通过设置不同的工艺参数（部分偏离工艺窗口）实施316L不锈钢成形实验,成形过程中采集熔池辐射强度信号。然后,通过数据分割、特征提取和特征选择对信号数据进行预处理,构建了用于机器学习的数据集。最后,使用21种不同的机器学习算法,一是将熔池辐射强度数据按照工艺参数（如激光功率高、中、低）进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别异常（辐射强度异常、代表激光功率和扫描速度偏离最佳状态）;二是将熔池辐射强度数据按最终成形块体的质量（密度、表面粗糙度）进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别质量。结果表明：对于熔池辐射强度的异常识别,二次支持向量机算法的分类效果最好,准确度达到96.4%以上;对于密度和表面粗糙度预测,由于样件质量与数据样本之间的复杂关系,预测结果呈现不同的分布情况,但预测准确度均达96.0%以上。     

忧郁的河

草原不管有多么辽阔和健康,它的河流,都是郁郁的。有一种无法说清的忧愁。这条河的水面,还算宽阔;一石头扔过去,总到不了对岸。水也深沉,你亲眼见过有此摆渡还没挂好链子,一辆载重卡车就往     

《花又开好了》,馥郁芬芳

S.H.E是台湾的一个女子流行演唱团体,由任家萱(Selina)、田馥甄(Hebe)、陈嘉桦(Ella)三位女生组成,2000年成军并秘密训练一年,2001年9月11日正式出道,已跨足音乐、戏剧、主持、广告、书籍、配音等方面,各类获奖、代言无数,唱片总销量超过1500万张,红遍全世界华人地区及许多国家,享有"亚洲女子天团"之美誉。     

基于划分检测模型的终端区异常轨迹检测方法

针对异常轨迹对轨迹聚类效果的影响以及给进离场程序管制适用性的量化分析提供分析数据的考虑,在结合数据挖掘中异常检测理论的基础上,利用划分检测框架及将距离和密度结合起来,设计了一种有效检测算法,运用到终端区飞行轨迹的异常检测当中,检测出飞行轨迹中的异常轨迹,从而改善轨迹的聚类效果。实例仿真结果表明：方法可以准确地检测出异常轨迹。     

面向空间威胁自主规避的航天器资源调度方法

针对航天器遭遇空间非合作目标异常接近的场景,考虑航天器软硬件资源的约束,提出一种面向空间异常接近规避过程的航天器有限资源调度方法,以特定任务下的空间态势信息作为输入,输出动态变化的航天器资源配置.首先,建立威胁规避场景的动力学模型和航天器有限软硬件资源模型,分析威胁规避过程中的信息流;在此基础上,引入“精英保留”和“劣种淘汰”策略设计基于遗传算法的航天器资源调度方法,以加快遗传算法收敛速率.仿真结果表明,相比随机调度策略,本文所提方法寻找的调度策略有效提升了资源约束条件下对非合作目标的定轨收敛速率,更快到达预定位置,同时节约了速度增量消耗.     

基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术

运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。