基于深度增强学习的卫星姿态控制方法

针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态。具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q Network算法进行卫星自主姿态控制训练,以姿态角速度趋于稳定作为奖励获得离散行为的最优智能输出。仿真试验表明,面向空间卫星姿态控制的深度增强学习算法能够在卫星受到突发随机扰动后稳定卫星姿态,并能有效解决传统PD控制器依赖被控对象质量参数的难题。所提出的方法采用自主学习的方式对卫星姿态进行控制,具有很强的智能性和一定的普适性,在未来卫星执行复杂空间任务中的智能控制方面有着很好的应用潜力。     

TopPixelLoss:类别不均衡的遥感影像语义分割损失函数

针对遥感影像中类别不均衡的小目标分割效果不理想的问题，提出了一种类别不均衡小目标二分类分割的损失函数——TopPixelLoss损失函数。首先计算出每个像素的交叉熵，然后将所有像素的交叉熵按从大到小进行排序，随后确定一个K值作为阈值，筛选出前K个交叉熵最大的像素，最后对于筛选出的K个像素交叉熵取平均，做为损失值。在ISPRS 提供的 Vaihingen 数据集上，使用PSPNet网络与普通交叉熵、FocalLoss、TopPixelLoss三种损失函数分别对车辆进行二分类分割试验。结果表明，不同的K值，使用TopPixelLoss损失函数的平均交并比（MIoU）、F1-score、准确度（ACC）都最高;当K值为5×104时效果最佳，MIoU、F1-score、ACC分别比FocalLoss提高了3.0%、5.0%、0.1%。TopPixelLoss损失函数是一种针对类别不均衡分割非常有效的损失函数     

卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望

从卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

复合材料的智能化修理

<正>嵌入式传感器监控技术正在为复合材料修理带来新变革。随着复合材料结构在各种新机型中所占的比例越来越大、发挥的作用越来越重要,如何保证修理后重新投入运营的复合材料结构的健康状况已经成为维修业必须面对的课题。在研究修理后复合材料结构的原位检测方法时,基于传感器的结构健康监控技术进入了研究人员的视野。位于法国巴黎的GMI Aero公司自成立以来,一直从事复合材料结构修理研究。尽管刚开始主要以设计复合材料制造设备和过程控制设备为主,但后来     

月球表层采样样品智能确认方法

表层采样是月球采样探测的重要方式，样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程，分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点，模仿有人参与识别过程，提出了层次解耦的月球样品智能识别流程，利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络，完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系，并在月球表层采样地面试验中进行了验证，结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品，具有较好的泛化识别能力，误识别率优于8.1%，平均单幅识别时间约0.7 s。     

基于卷积双向长短期记忆网络的轴承故障尺寸估计

基于振动监测数据的航空发动机滚动轴承损伤大小识别,对于研究滚动轴承故障演化、故障预测和故障诊断具有重要意义。针对传统模型对先验知识依赖性高、特征提取不充分、故障尺寸训练类别有限等问题,提出了一种基于深度学习的滚动轴承损伤尺寸预计方法,能够对训练过程中未出现的中间尺寸进行准确识别。在经典模型的基础上,搭建了一种深度卷积网络与长短期记忆网络组合模型,该模型可对轴承振动信号的多维特征与时序特征进行充分提取,实现轴承故障的智能和高效诊断。最后,利用滚动轴承加速疲劳试验机,进行了多种转速与损伤尺寸下的滚动轴承故障试验,基于试验数据进行了方法的比较,结果表明,该组合网络的在正常和加噪的情况下预测精度分别达到99.94%和98.67%,较单独的深度卷积网络、长短期记忆网络及其他模型精度更高,比较结果充分表明了本文所提方法的优越性。     

钛合金TC4的超硬磨料柔性抛光轮数控抛光试验研究

航空发动机叶片钛合金材料在数控磨抛加工中容易发生烧伤及黏附现象,针对常用的TC4材料开展了超硬磨料柔性抛光轮数控抛光试验研究。分析了超硬磨料柔性抛光轮抛光参数中转速、进给速度、预压量及行距对抛光去除深度及抛光后试件表面粗糙度的影响规律并通过正交试验分析了各抛光参数影响的主次关系。确认了钛合金试件抛光表面黏附物质成分,并同时分析了表面黏附物的形成原理。给出了TC4钛合金材料在超硬磨料柔性抛光轮数控抛光过程中工艺参数的选择策略,为TC4材料的航空发动机叶片和整体叶盘在超硬磨料柔性抛光轮数控抛光过程中提供理论依据和技术基础。     

飞机智慧座舱发展技术研究

未来飞机座舱智慧化转型是必然趋势,研究飞机智慧座舱发展技术能够为未来飞机智慧座舱的设计提供参考支撑。本文探讨了智能与智慧的区别,提出了飞机智慧座舱的概念与设计内涵,总结出深度感知与沉浸式交互、类人的认知及开放性与个性化定制服务的智慧座舱功能设计要素;梳理了发展飞机智慧座舱亟需解决的五项关键技术：多维度深度信息感知与融合技术、先进信息显示技术、沉浸式自然交互技术、智能态势认知技术、多智能体自主适应技术。通过关键技术的分析对未来飞机智慧座舱的发展提出了新的思考。