铝合金激光超声表面检测中EMAT接收性能对比

在铝合金板材激光电磁超声换能器（Laser-EMAT）瑞利波（RW）检测中，曲折线圈EMAT、线性线圈面内EMAT和线性线圈面外EMAT常被应用于接收超声波，但是这3类EMAT的接收性能和应用场合尚不明确。为此首先建立铝合金Laser-EMAT RW检测过程的有限元模型，分析了3类EMAT配置形式对接收RW、横波和纵波等模式超声波能量的影响；其次研究了表面约束机制对RW幅值及其纯度的影响，探讨了3类EMAT的表面缺陷检测能力；最后制作了3类EMAT探头进行铝合金板材Laser-EMAT的RW检测实验，分析了表面约束机制对3类EMAT接收的各模式超声波幅值和表面缺陷检测能力的影响。结果表明：与线性线圈面内EMAT相比，曲折线圈EMAT和线性线圈面外EMAT接收的RW纯度更高，更适合表面缺陷检测；线性线圈面内EMAT接收到的多模式超声波明显，更适合同时检测表面/内部缺陷；与无表面约束机制相比，采用表面约束机制可将3类EMAT接收到的RW幅值增强2倍以上，其中对曲折线圈EMAT的RW幅值的增强作用最明显，且与无表面约束机制的激光-线性线圈面内EMAT相比，含表面约束机制的激光-线性线圈面外E...     

基于通信的协作型多智能体强化学习算法综述

多智能体系统在许多实际领域中得到了广泛应用，包括机器人技术、分布式控制和多人游戏等。这些领域中的许多复杂任务无法通过预定义的智能体行为来解决，而基于通信的多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)技术是应对这些挑战的有效方法之一。该领域存在2个核心问题：1)如何建立有效的多智能体通信机制，从而提升多智能体系统的整体性能；2)在带宽受限的场景下，如何设计高效的通信调度方案从而压缩通信过程中冗余信息。本文首先对处理这两个核心问题的文献进行了概述并重点介绍具有代表性的一些工作，接着说明其在航天领域的应用前景，最后进行总结。     

一种基于伪影估计的低剂量CT图像降噪方法

低剂量CT(LDCT)包含丰富组织结构、病理信息和分布极其不规律的噪声伪影，这2种信息的幅度值分布规律相似。因此，LDCT降噪任务易出现特征提取不充分、网络对噪声伪影方向特性敏感度不足及降噪结果过度平滑等问题。为此，应用U-Net网络作为去噪网络的基本模型，设计了一种基于伪影估计的LDCT降噪网络。所提网络模型主要包括主特征提取网络和方向敏感注意力子网络2部分。为充分利用不同尺度特征之间的差异性，提高特征提取有效性，在编解码U-Net结构基础上增加了一个稠密特征增强模块；为提高降噪网络对噪声伪影方向特征的敏感度，设计了一个方向敏感注意力子网络；为保障网络训练稳定性，设计了多种损失函数来共同优化网络训练过程。实验结果表明：与目前主流的LDCT降噪方法相比，所提方法降噪结果的视觉效果与量化指标均表现最佳。     

碳纤维增强树脂基复合材料固化残余应力评估方法研究现状

在碳纤维增强树脂基复合材料设计及制备阶段，对成型过程残余应力进行准确的测试、评估，可为结构优化、工艺参数制定、模具参数选择等提供理论依据，也为后续应用阶段残余应力对复合材料构件性能结构稳定性影响研究提供基础。文中概述了碳纤维增强树脂基复合材料固化残余应力的形成机制，介绍了测试方法以及仿真模拟的原理、特点及在碳纤维增强树脂基复合材料残余应力评估中的应用，对仿真所需的主要性能参数的数值、测试方法进行了总结，基于仿真方法的多种优势，认为该方法为残余应力评估重点发展方向，提出该方法未来的研究重点，为进一步优化热物理、力学等性能时变特性模型，提高仿真模型的准确性，并将性能测试方法标准化；建立各类树脂、纤维仿真数据库；进行各类型复合材料构件的残余应力仿真结果准确度的验证研究。     

基于改进狼群算法的多无人机协同多目标分配CSCD

针对现代空战多无人机协同多目标任务分配问题,结合标准狼群算法,提出了一种改进狼群算法的多目标任务分配方法。根据狼群的不同分工以及搜索属性,建立了基于自主游走机制的头狼产生规则、基于多策略知识库的探狼游走机制和基于自适应步长的猛狼奔袭及围攻方式,从而对传统狼群算法的随机性进行智能化约束与控制,以解决多无人机协同多目标任务分配问题。数值仿真结果表明,该方法能够快速有效获得任务分配方案,避免陷入局部最优。     

自适应短文本关键词生成模型

关键词抽取对文本处理影响较大，其识别的准确度及流畅程度是任务的关键。为有效缓解短文本关键词提取过程中词划分不准确、关键词与文本主题不匹配、多语言混合等难题，提出了一种基于图到序列学习模型的自适应短文本关键词生成模型ADGCN。模型采用图神经网络与注意力机制相结合的方式作为对文本信息特征提取的编码框架，针对词的位置特征和语境特征编码，解决了短文本结构不规律和词之间存在关联复杂信息的问题。同时采用了一种线性解码方案，生成了可解释的关键词。在解决问题的过程中，从某社交平台收集并公布了一个标签数据集，其包括社交平台发文文本和话题标签。实验中，从用户需求角度出发对模型结果的相关性、信息量、连贯性进行评估和分析，所提模型不仅可以生成符合短文本主题的关键词，还可以有效缓解数据扰动对模型的影响。所提模型在公开数据集KP20k上仍表现良好，具有较好的可移植性      

叶尖小翼对跨声速压气机级稳定工作裕度的影响

为了揭示叶尖小翼对跨声速压气机级气动性能的影响机制，利用数值方法研究了压气机级转子叶片上加装不同宽度压力面/吸力面叶尖小翼的作用效果和扩稳机制。同时，提出一种更加系统的叶尖小翼结构设计方法以优化叶尖小翼技术在压气机上的应用，使压气机级压比和绝热效率基本保持不变的前提下提升其稳定工作裕度。研究结果表明：随着压力面小翼宽度的增加，压气机级的稳定工作裕度分别增加了6.01%、9.90%、10.76%、11.43%，压力面叶尖小翼改变了转子叶顶气流偏转角，抑制了叶顶泄漏流的产生和泄漏涡破碎，提升了压气机级的流通能力，同时减弱了静子叶片吸力侧的分离损失。     

基于SUDFA的航空安全监察与法定自查融合机制研究

运用问卷调查法对民航行政机关、民航监管机关、民航生产经营单位进行安全监察与法定自查融合现状的调查，针对“察查”融合过程中存在的问题，基于SUDFA模型提出一种“察查”融合机制措施，即提高互适应融合意识、剖析内涵式理解需求、培育渗透性融合机制、评估问题性有效反馈、提升有效性自适应整改等。     

具有欺骗攻击的主从神经网络混合 事件触发同步控制

文章提出了一种针对受到欺骗攻击的主从神经网络的混合事件触发同步控制方法。所提出的方法采用以伯努利分布为特征的混合事件触发方案，通过仅在必要时传输数据来减轻通信负担并处理不可预测的网络环境。记忆事件触发机制可以在系统响应状态的峰值和低谷期间传输更多的数据。通过考虑实际情况中的不确定性，将网络诱导时滞和随机发生的欺骗攻击纳入一个统一的框架，并构建了相应的李雅普诺夫泛函。其次，使用李雅普诺夫理论，推导出一个稳定性判据。最后，通过数值算例验证了所提出方法的有效性。