基于热力学的涡扇发动机神经网络建模方法

由于无法掌握不同发动机的真实部件特性，传统热力学模型对在翼涡扇发动机的建模存在较大的建模误差；同时，热力学模型在特性图边界线附近迭代时，容易迭代到特性图之外，造成迭代过程的不收敛。针对上述问题，本论文提出基于热力学过程的涡扇发动机神经网络建模方法，在神经网络模型的训练过程中充分考虑对部件共同工作热力学约束的优化，提高发动机建模的准确性。通过构建部件级网络结构、部件共同工作损失函数及融合训练过程，将基于部件特性图的传统热力学模型迭代过程转化为部件级神经网络的多目标优化与训练过程，提高了模型的收敛性及建模准确性。模型在26 970条发动机实际飞行数据上进行了训练及测试，结果表明，在相当宽松的准稳态数据下，论文提出的建模方法最大误差可以达到7%左右，比基于部件特性图的热力学模型低5%左右。     

网络营销VS传统营销

网络营销是网络信息时代新的营销方式,是在传统营销基础上的进一步发展,与传统营销相比,它更能超越空间约束和时间限制,直接对接最终消费者,优势立显,在很大程度上冲击着传统营销。而传统营销的大批量生产、强行推销等观念又影响和制约了网络营销的发展。两种营销模式不能相互替代,它们是在同一经济环境下的两种营销方式,并将在很长一段时间里并存,最终走向融合。     

视觉与惯性融合的多旋翼飞行机器人室内定位技术

随着人工智能技术的发展，无人机的应用场景趋向多元，人们对无人机的需求也不仅仅满足于简单的飞行任务，而是赋予其飞行机器人的角色，对其自主导航、复杂环境下的定位以及智能协同方面提出了更高的要求。针对室内场景下的定位需求，融合视觉与惯性数据实现了多旋翼飞行机器人的室内定位。在视觉前端加入图像增强算法以提高图像灰度对比度，减少了光流跟踪的误匹配点数。提出了一种基于图像信息的特征点提取和图像帧发布策略提高了定位精度，解决了室内环境下的定位漂移问题。针对飞行机器人室内自主跟踪及降落任务，设计了基于视觉定位的飞行机器人自主降落系统。在Gazebo中搭建飞行机器人模型仿真验证自主降落系统有效性，在EuRoC数据集下对定位算法进行对比评估，搭建飞行机器人平台在真实场景下进行室内定位实验，完成了室内场景下平台自主跟踪及降落任务，并采用运动捕捉系统获取的定位真值数据进行了误差分析，结果表明该定位技术满足室内场景下的自主跟踪及降落任务需求。     

四大皆空：那些形形色色的隐身术

具有神秘的东方色彩，主要流行于中国、日本等东亚国家，具有完整的仙道理论体系，善加修炼，成道成仙，即可幻化形容、遁隐不见。     

基于气象告警的ADS-B监视系统实现

为了提高管制员的工作效率,减轻管制员的工作负荷,本文提出了把气象信息和ADS-B监视数据融合处理的系统构架,通过数据服务中心实现数据的获取、归一化处理、存储及共享。而在监视终端,融合了ADS-B数据和气象信息的显示,并根据民航的飞行气象条件和ADS-B监视数据的位置信息,对接近非标准气象区域的飞机向管制员给出告警信息提示,提高了飞行的安全性和空域的利用率。该系统的实现,为空管的智能化发展提供了实践和理论参考,丰富和提升了民航气象服务的方式和效率,具有广泛的应用价值。     

基于神经网络的机械加工信息融合

概述了基于神经网络的信息融合技术在机械加工中的刀具状态监控、加工精度预测、误差补偿等方面的应用,并展望了该技术的应用前景。