板材尺寸的合理选择

本文建立了关于板材库存尺寸选择(即库存构成决策)的动态规划模型,根据算法原理开发了板材库存构成决策微型计算机软件,并用例题说明了求解结果。     

一种数据驱动的气动热预示模型

高效、高精度的气动热预示是高超声速飞行器设计的关键。然而，随着高超声速飞行器外形的日益复杂化和设计周期的不断缩紧，现有方法已很难满足高效精准的气动热预示。本文基于边界层理论和支持向量机发展了一种数据驱动的当地化气动热预示建模方法。首先，通过求解Euler方程获得边界层外缘信息，采用RANS方法计算热流分布样本；然后，通过设计的特征选择方法确定边界层外缘特征；最后，利用支持向量机构建气动热预示模型，实现边界层外缘特征与壁面热流的映射。对双椭球和二级压缩面的热流预示结果表明，该模型考虑了非均匀分布壁面温度等边界条件，具有较高的预示精度和良好的外推与泛化性能，典型位置热流预示结果和RANS计算结果的相对误差均小于5%。同时，以双椭球上表面中心线热流预示为例，对比传统POD降阶方法，发现该模型的预示精度更高，外推状态下预示精度较POD方法提升了4倍以上。     

基于多分辨率特征自选择的遮挡物识别算法

光伏组件的遮挡物识别是光伏运维系统中不可或缺的环节，传统识别算法多依赖人工巡检，成本高昂且效率低下。基于卷积神经网络，提出了一种面向光伏组件的遮挡物识别算法PORNet。通过引入特征金字塔，构建多个分辨率下具有丰富语义信息的图像特征，提升对遮挡物尺度和密度的敏感性。通过特征自选择，筛选出语义最具代表性的特征图，以加强物体环境的语义信息表达。用筛选出的特征图完成遮挡物识别，从而提升识别准确率。在自建光伏组件落叶遮挡数据集上进行了实验比较和分析，并对识别性能进行了评估，通过与现有物体识别算法相比，所提算法的准确率和召回率分别提升了9.21%和15.79%。      

基于AHP和灰色局势决策模型的装备 测试资源选择和优化配置

装备系统测试资源选择与配置是系统测试性设计方案的重要组成部分,目前关于这方面 的理论及相关技术文献十分有限,且基本不涉及具体的评估与决策方法。首先考虑了影响装备系 统测试资源选择和配置的主要因素,确立优化目标的因素集;然后借助层次分析法(AHP)获得各 相关因素的重要程度权重;接着利用灰色局势决策模型综合求解选择问题,形成决策结论。最后 结合案例验证,表明该方法可以对测试资源选择和配置问题进行综合有效的权衡分析,为测试资 源的选择提供一条思路。     

基于滚动时域控制的多路径进场航班排序优化

进场航班排序优化是提高进场航班着落效率、减少航班延误的有效方法。基于此，以最大化着落效率为目标，结合多跑道、多航路选择，考虑实际航路点限制，提出了多路径多跑道一体化进场航班排序优化混合整数规划模型。为解决大规模航班排序计算的实时性问题，提出了多航路点滚动时域控制算法。以广州白云国际机场终端区为实例进行验证，采用实际进场航班数据开展计算实验，在尾流安全间隔上，采用RECAT-CN运行标准，计算结果表明：小规模航班架次时（23架），所提模型最大降落时间比先到先服务方法提前55 s，比未优化时提前271 s；大规模航班架次时（104架），仅靠求解器在3 600 s内未找到可行解，所提算法在128.65 s找到解。所提模型和算法有效，可应用于实际航班排序优化。     

聚甲基丙烯酰亚胺(PMI)泡沫研制现状

综述了聚甲基丙烯酰亚胺(PMI)泡沫的性能、制备和运用.PMI 泡沫耐高温、高比强度、高比模量、具有很宽的高频稳定性、100%闭孔,非常适合于制备泡沫夹心结构.配方技术、分子结构控制技术是 PMI泡沫制备的关键技术.泡沫配方与主原料(甲基丙烯睛和甲基丙烯酸)、引发剂、发泡剂、交联剂、阻燃剂和其他添加剂有关,其种类和用量需要通过试验仔细选择.阐述了反应原理.二步法工艺即低温预聚合和高温发泡,适合于PMI泡沫的制备.预期了未来的发展方向.     

基于改进关键帧选择的ORB-SLAM2算法

针对同时定位与建图（SLAM）算法精度不高且跟踪易失败的问题，提出了一种改进关键帧选择的ORB-SLAM2算法。通过ORB-SLAM2算法计算帧间相对位姿；在原有算法的基础上，增加旋转与平移量作为判定依据，决定是否创建新关键帧；针对移动机器人所安装的相机与机器人产生相对运动引发误拍摄，导致劣质关键帧生成的问题，设计了劣质关键帧剔除算法；基于RGB-D数据集与自主研发的移动机器人进行了实验验证。实验结果表明:改进的关键帧选择算法能够准确及时地选择关键帧，最优情况下定位误差约为原误差的51.9%，有效消除了相机与机器人之间相对运动产生的影响，直线误差仅为原误差的82.1%。改进算法能够有效提高定位精度，减少跟踪失败。      

基于故障分辨能力的火箭发动机测量参数选择方法

针对液体火箭发动机测量参数选择这一难题，提出一种基于模型的、提高故障分辨能力和系统可靠性的液体火箭发动机测点选取方法。基于发动机系统非线性静态特性数学模型，建立常见发动机故障下的故障特征库，并采用飞行数据验证其准确性；分别基于凝聚层次聚类算法、蒙特卡洛方法和失效模式影响分析（FMEA）构建了发动机测量特征子集的故障分辨种类数、鲁棒性和系统可靠性3种评价指标，并基于改进的多目标二进制粒子群算法（MOBPSO）开展优化设计。优化后的测点排布，可分辨故障从9种提高到13种，鲁棒性与原排布相当，风险指数略有上升；进一步探究了副系统混合比在故障分辨中的重要作用并分析其机理。本文提出的方法对其他复杂、闭环动力系统测量特征的选择具有较好的应用价值。     

硅基太赫兹频率选择表面制作工艺技术研究

在国家高分对地观测系统发展规划中,研究使用太赫兹冰云天底探测仪检测大气中的冰云特征以增加天气监测的精度,该探测仪中使用的关键部件是5块太赫兹频率选择表面,分别将243 GHz(V)、325 GHz(V)、448 GHz(V)、664 GHz(V)和664 GHz(H)5种不同类型的信号选择出来送入接收机中.其中难度最高的一块为664 GHz(H),该频率选择表面使用3层硅结构,最小厚度为50μm,同时需要在不到2 inches的范围中刻蚀出20000多个周期性结构.研究了在50μm厚的超薄硅晶圆上均匀刻蚀周期性结构,以及使用低温完成超薄硅晶圆键合的相关内容,通过改进晶圆粘接方法和设计键合工装,达到尺寸公差±2μm,在664 GHz频率下测试插入损耗2 dB.