罗莱睡眠专家打造全方位深度睡眠空间

被芯篇TIPS:人体不同部位的保暖系数需求不同,奢华型分区鹅绒被按照人体分区方式设计,颈部和胸腔应相应减薄以减轻对心肺的压迫,使呼吸更顺畅;腹腔部填充较厚,保护五     

基于灰色神经网络的APU维修成本预测研究

对APU的维修工作进行分析,提出APU维修成本的结构组成,利用APU在翼性能参数与维修成本的映射关系确定预测参数,在传统灰色预测方法的基础上融合BP神经网络,构建了基于灰色神经网络的APU维修成本预测模型。以某航空公司APS3200型APU维修数据为样本,运用MATLAB对影响参数进行关联分析,并对所建立的模型进行拟合和验证分析。该模型具有样本少、训练快、预测精度高等特点,实现了对APU维修成本的准确预测,可为航空公司年度APU维修预算制定、维修合同谈判、经济性拆发等提供决策支持。     

液池深度对水滴撞击水面后形态特征影响的实验研究

用实验方法对液滴撞击液面后的形态特征及其机理进行了研究。用高速摄像机记录了不同液池深度下的液滴撞击液面过程,总结出了在不同阶段出现的液坑、液冠、中心射流和次生液滴等特征现象。基于计算机视觉算法开发了图像处理程序,实现了特征几何参数的自动提取。讨论了液池深度、韦伯数、初始液滴直径和液滴下落高度等因素对特征运动形态的影响。结果表明：在韦伯数一定的情况下,当液池深度跨越某个临界值时,液坑、液冠、中心射流和次生液滴等特征现象发生显著变化;液冠–液坑高度比随韦伯数的增大在一定范围内增大;中心射流能否分离出次生液滴与液池深度和初始液滴直径有密切的关系。     

基于图像识别的机械振动信号特征提取与寿命预测方法研究

滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。     

基于高光谱和LiDAR的黄河口湿地植被分类方法

利用无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）高光谱影像（Hyper-spectral Imaging, HSI）和激光雷达（Light Detection and Ranging, LiDAR）数据开展黄河口湿地植被分类方法研究。由于高空间分辨率HSI光谱变异性强,以及LiDAR点云密度不均匀,分类结果呈现出“椒盐”现象。为了解决这些问题,本文提出了一种结合空谱特征融合和通道注意力机制的双分支卷积神经网络（SSF-C-DBCNN）。光谱注意力机制通过为每个波段分配不同的权重来减少光谱变异性的影响。空间注意力机制侧重于学习和强调特征表达能力强的密集点云区域空间信息,从而减轻LiDAR点云密度不均匀对结果的影响。最后,在双分支融合特征后引入通道注意力机制来提取更深层次的特征。利用UAV采集的HSI和LiDAR数据进行实验验证,结果表明,本文提出方法的性能优于随机森林和五种深度学习方法,分类结果更为贴合实际土地覆盖,有效地抑制了“椒盐”现象。     

多航天器协同探测效能影响参数不确定性分析

为解决传统基于蒙特卡洛仿真的探测效能不确定性分析评价方法中时间效率低,参数关系映射单一的问题,提出一种基于神经网络的不确定性分析方法,利用人工神经网络在拟合回归分析上的非线性特性,设计了能够替代复杂系统的神经网络结构,能够通过少量仿真计算结果作为训练样本实现模型的收敛并能有效反映被替代系统的原有特性。选择以一个多航天器的天文观测任务作为典型用例,建立了仿真分析模型,并与蒙特卡洛仿真方法结果进行了对比,验证了此方法的准确性和计算效率。     

前沿光学技术的新发展

近几十年,光学这门古老的学科得到了迅速发展。文章从近几年诺贝尔化学奖和物理奖的获奖课题谈起,介绍了光学技术的发展脉络,梳理了纳米光学、超表面、压缩感知、深度学习、太赫兹、光学自由曲面等光学前沿新技术的发展情况。文章最后指出,从事科研研究不能从文章到文章,要与社会的需求相结合,科研只有服务于企业、服务于社会,才能将技术的发展落实到实处。     

基于BP神经网络的冰形特征参数预测

机翼结冰影响了飞机飞行的气动特性,严重时将会引起事故,对冰形特征参数进行预测对翼型气动特性研究以及后续防除冰措施具有重要的意义.本文利用BP神经网络,建立翼型冰形特征参数预测模型,并采用k折交叉验证进行网络结构选择,以气象与飞行条件作为输入,结冰极限、冰角高度和角度等冰形特征参数作为输出.结果表明:预测的冰形特征参数(...     

一种新的极值搜索算法及其在航空发动机燃烧主动控制中的应用

 针对航空发动机存在的不稳定燃烧控制问题,推导出当发动机不稳定燃烧时,燃烧室内的振荡压力与平均燃空比值之间的函数模型,此函数模型构建了压力振荡变化的幅值与平均燃空比值之间的极值关系。提出了一种新颖的退火递归神经网络极值搜索算法,可以自适应地搜寻出极值模型中最优的平均燃空比值,实现对燃烧室内压力振荡变化的最小幅值控制,并有效地抑制了燃烧室的不稳定燃烧现象。通过仿真对比,验证了方法的有效性。     

小波神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

针对某型航空发动机构建了转子-滚动轴承动力学仿真模型,并利用该模型构造了三种发动机故障样本.研究中采用松散型的小波神经网络,先对构造的三种故障信号进行小波包特征分析,提取其能量特征向量作为神经网络的输入,再采用改进的BP神经网络分类器进行发动机故障模式识别.仿真结果表明,基于小波神经网络的信息融合技术用于发动机的故障诊断是可行的和有效的.