支持语义的图像检索

如何跨越低层视觉特征和高层语义特征的鸿沟，是目前计算机视觉的一个难点。文中首先在低层视觉特征上提取图像的主要颜色，然后利用语义网络建立低层视觉特征和高层语义特征之间的关联，最后，为了提高检索效率，把相关反馈引进到图像检索系统中。实验证明。该方法可以应用到大量的数据库上，取得了较好的检索准确率。     

卫星地面站典型故障分析

卫星地面站故障主要是根据ＣＵ板 (信道板 )上的ＬＥＤ显示及与地面站相连的其它相关设备的工作正常与否来判定的。由于卫星地面站均是以网络形式运行的 ,所以在判断故障的存在源时 ,不仅要理所当然地检查本站的情况 ,还要询问网络控制站的情况及与本站相连的其它站的情况。三方站只要有一方存在问题 ,整个地面站都不能正常工作。另外 ,地面站设备又分为室内设备和室外设备 ,当二者之一出现问题 ,也不可能正常工作。因此在分析地面站故障的来源时 ,要综合考虑各方面的情况 ,这样才能及时准确地解决卫星站所出现的各种故障。笔者在实际工作中…     

SHIPDES ＊ EDI──基于OSI模式的EDI应用系统

论述了ＥＤＩ的构造原理以及应用发展前景，并介绍了一种基于ＯＳＩ模式、建立在Ｃｈｉｎａｐａｃ公共数据交换网基础上，用于船舶货运单证电子数据交换的可进行发送、存贮和接收电子数据的ＥＤＩ应用系统ＳＨＩＰＤＥＳ＊ＥＤＩ。     

宽带高效率E类功放负载网络的设计

依据“参数补偿压缩法”的原理，给出宽带E类功放电路，借助于电路优化理论设计出实际的宽带负载网络，制作出一个工作于30－90MHz，输出功率为7．6－10．2W，总效率为72％－84％的功放电路，实验证明，该宽带负载网络及其设计方法正确且实用。     

基于改进YOLOv4的航空发动机小目标损伤检测研究

智能化的航空发动机损伤检测是飞机故障诊断重要的研究方向,针对现有目标检测模型对航空发动机的小目标损伤检测效果差的问题,提出了一种改进的基于You Only Look Once version 4(YOLOv4)的多尺度目标检测方法。在路径聚合网络（PANet）中构建低层次的特征融合层,将更浅层的特征与深层特征融合,提高网络对小目标损伤的检测性能。为减少网络中的冗余参数,在颈部结构中引入了深度可分离卷积,将标准卷积重构为深度可分离卷积的形式。实验表明：改进后的YOLOv4对小目标损伤的检测精度提升了3.43%,模型大小降低了54.06 MB,同时检测速度提高了31.03%。研究结果表明改进的YOLOv4模型对小目标损伤具有更好的检测性能。     

涡轮级间混合架构的变循环发动机总体性能研究（英文）

为满足军用空优战斗机的超声速巡航和亚声速巡航需求,提出了一种涡轮级间混合的变循环发动机架构,该架构包含两种工作模式和八种变循环特征。首先阐述了本架构设计理念与任务目标;然后建立了部件级实时动态变循环发动机模型;最后,在经过特有的粒子群寻优算法对变循环发动机亚声速巡航油耗寻优,对比第四代涡扇发动机油耗产生了12.75%亚声速巡航收益。此外,即使在超声速巡航点本架构也实现了一定的油耗收益和推力提升。在超声速巡航和亚声速巡航之间,可实现0.29～0.82的涵道比大范围变化。结果表明,该架构有望成为一种适用于下一代空优战斗机的变循环发动机架构。     

基于SAE-SA-1D-CNN-BGRU的涡扇发动机剩余寿命预测

为解决涡扇发动机监测数据维度高和寿命预测准确度低的问题,提出一种基于深度学习的寿命预测方法,开展了利用 神经网络获取涡扇发动机剩余寿命的研究。利用堆叠自编码（SAE）网络从高维传感器数据中提取健康因子（HI）,采用1维卷积神 经网络-双向门控循环单元（1D-CNN-BGRU）方法捕捉HI序列中的空间和时间特征,并引入自注意（SA）机制对捕捉的特征分配 权重,使用全连接层输出涡扇发动机剩余使用寿命（RUL）,以此构建复合神经网络进行面向涡扇发动机高维数据的寿命预测。结 果表明：利用NASA官方网站提供的涡扇发动机寿命试验公开数据集C-MAPSS对该方法进行验证,取得了均方根误差16.22和评 分函数225的结果。证明了基于SAE-SA-1D-CNN-BGRU的寿命预测方法可实现涡扇发动机寿命的有效预测,能为涡扇发动机 维修保障及健康管理提供有效决策支撑。     

基于粒子滤波的结构疲劳裂纹扩展动态贝叶斯推断方法

准确预测结构的疲劳裂纹扩展过程是开展飞机单机寿命监控与剩余寿命估算的基础。提出一种基于动态贝叶斯网络的结构疲劳裂纹扩展预测方法,结合疲劳裂纹扩展的先验知识与后验知识来准确地推断裂纹长度;研究粒子滤波算法中不同粒子数对动态贝叶斯网络推断精度的影响规律;通过对单孔板结构与耳片连接结构件在随机载荷谱下进行裂纹扩展研究。结果表明：动态贝叶斯网络方法可以对复杂结构的疲劳裂纹扩展进行准确预测,预测精度相对于传统方法提高50% 以上。     

弯曲壁面流动分离及再附的尺度解析模拟

为准确预测弯曲壁面发生的流动分离及再附现象,基于模拟应力混合思想构建了新的RANS/LES混合框架,涡黏系数和湍动能耗散项中的长度尺度同步切换、涡解析区动态确定亚过滤尺度模型系数、采用混合过滤尺度匹配动态模型,并据此构造了k-ω基动态应力混合模型。首先利用槽道湍流检验了基准的亚过滤尺度模型和近壁RANS模型,前者解析获得了正确的湍流脉动近壁行为和相干结构,后者以很小代价捕捉到了雷诺应力分量的各向异性和松弛效应。随后利用周期性山算例考核了动态应力混合模型对分离再附湍流的预测精度,并与DDES,IDDES及SAS模型进行了对比。结果表明,三项改进使得动态应力混合模型具有近壁模拟能力且不存在对数律不匹配问题,涡解析能力优于DES类隐含的准代数模型,能够更好地捕捉压力梯度诱导的流动分离和再附,获得更为准确的壁面剪切应力、摩擦系数、压力系数、回流区,分离剪切层相干结构的分辨率更高。     

航空用燃料电池及混合电推进系统发展综述

随着世界范围内碳减排需求的日益增长及长航时飞机的发展需要,高效率的燃料电池航空电推进系统逐渐受到重视,氢能航空的理念被人们所熟知。可使用碳氢燃料的高温燃料电池还可与燃气涡轮组成混合动力系统,发电效率进一步提高至70%。本文首先回顾了燃料电池及燃料电池涡轮混合系统在航空能源、动力系统方向应用概况;接着,概述了几种突破现有涡轮发动机技术瓶颈的新概念混合电推进系统,如发电与推进一体化燃料电池涡轮混合动力系统和无涡轮燃料电池混合推进系统;基于此,本文分析了限制燃料电池混合系统实际应用的关键技术难题,主要体现在混合动力系统功重比较低、大分子碳氢燃料重整技术未突破两方面。