基于韦尔奇功率谱的雷达辐射源信号识别

应用韦尔奇功率谱原理提取信号识别特征参数,根据提取出的参数特点设计信号识别流程模型。从多种信号中检测识别线性调频信号、相位编码信号、频率编码信号。分析了特征的适用范围和信号环境。仿真分析该特征提取算法和识别方法的可行性。     

A330飞机货舱通风系统抽气扇故障分析

介绍了空客A330飞机货舱通风系统原理和货舱通风系统抽气扇的主要故障模式及其影响,对抽气扇不工作典型故障案例的故障隔离与分析进行讨论,针对货舱通风系统抽气扇故障模式展开维修策略工程分析。     

标识码调取参数在A320飞机排故中的应用

对飞机状态监控系统中使用标识码调取参数、解析参数的几种方法进行了介绍,举例说明了标识码调取参数在A320飞机排故中的具体应用。     

基于卷积神经网络的深度学习流场特征识别及应用进展

深度学习架构的出色性能使得机器学习在流体力学中的应用得到新的发展,可以应对流体力学中诸多问题和需求。卷积神经网络（CNN）强大的非线性映射能力以及分层提取信息特征的功能,使其成为当下流场特征研究不容忽视的工具。围绕这一研究前沿与热点问题,概述和归纳了这一研究领域的进展与成果。首先,对深度学习在流体力学中的发展以及卷积神经网络进行了简单的回顾。然后,从卷积神经网络能够识别特征出发,先后介绍了基于卷积的深度学习特征识别在流场预测、流动外形优化、流场可视化精度提升和生成对抗等应用方面的研究进展。最后,对深度学习在流场识别领域的应用进行了展望,为后续的研究提供参考。     

基于脑电和眼动信号的人机交互意图识别

意图识别在人机交互（HCI）领域受到广泛关注,传统人机交互意图识别方法单纯依靠脑电（EEG）或眼动数据,不能很好地利用2种方法优点。为此,提出了一种融合脑电和眼动数据的人机交互意图识别方法,通过采集脑电和眼动信号,进行特征提取,输入机器学习模式识别网络进行意图识别,并基于Dempster-Shafer （D-S）证据理论进行决策层融合得出最终识别结果。招募了20名有效受试者进行交互意图识别实验,结果表明,基于脑电和眼动信号的人机交互意图识别方法识别准确率高于单纯依靠脑电和眼动数据的方法,可为下一步飞行器和武器系统人机交互系统自适应设计提供理论依据和技术支持。     

基于智能特征提取的模糊建模及鲁棒控制

针对航空发动机全包线线性模型难以在线建立问题,提出一种基于智能特征提取的模糊建模方法。设计航空发动机特性表征参数,采用近邻传播算法提取航空发动机特性,将特性提取区域中心稳态工作点作为Takagi-Sugeno （T-S）模糊模型标称点建立全包线T-S模糊状态空间模型。基于该T-S模糊模型结合H_∞控制理论,设计参考模型H_∞控制器并开展仿真验证,仿真结果表明：T-S模糊状态空间模型稳态误差处于10^-3量级,满足模型精度要求且H_∞控制器响应时间小于1s,无稳态误差,具有较好的控制效果。     

长三乙火箭：在改进中飞出新纪录

承担此次嫦娥三号探测器发射任务的长征三号乙改进型运载火箭,为捆绑式三级液体运载火箭。与承担嫦娥二号发射任务的火箭相比,这枚火箭采用了多项新技术,进行了多项技术状态更改,突破了多轨道、窄窗口发射和高精度入轨技术,可靠性和安全性也得到进一步提高。