复合材料结构健康主动监测中激励信号的优化

利用L am b波频散方程及其数值求解得到的频散曲线,对L am b波模式及激励信号中心频率范围进行预测。建立了试验测试系统,利用集成在复合材料层合板上的PZT压电陶瓷片作为驱动器和传感器,激励并接收结构中激发的L am b波信号。对具有不同函数形式、中心频率和波峰数的信号激励,结构中传播的L am b波模式进行试验研究,为激励信号的选择与优化提供依据。利用H ilbert-Huang变换及H ilbert谱提取传感器信号特征,提出了L am b波信号在结构中传播时的能量衰减率和损伤敏感度两个考察指标,并据此对激励信号进行优化。实验结果表明,优化后的激励信号在结构中能激发出单一模式的L am b波(S0模式),有效地抑制了多模式现象的出现。同时,激发出的L am b波具有最低的能量衰减和最高的损伤灵敏度,响应信号特征明显,便于损伤识别。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

基于深度学习的发动机叶片故障检测技术

为了解决航空发动机叶片故障检测中存在的检测精度欠佳、检测效率不高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测方法。针对小样本数据集检测精度低、模型训练速度慢等问题,对Faster R-CNN目标检测算法进行结构优化,引入Res2Net结构,通过分割串联的策略强化残差模块的卷积学习能力,搭建了细粒级的多尺度残差模型Res2Net-50,以提升模型的特征提取能力。同时,在网络的训练过程中,采用多次余弦退火衰减法对学习率进行调整,以加快模型的训练速度,提升模型的训练质量。针对航空发动机叶片裂纹和缺损2种故障类型进行网络训练与检测试验,试验结果表明：优化后的模型识别准确率提高了0.7%,模型的平均检测精度提高了1.8%,训练时间缩短了5.56%,取得了比较好的检测效果。     

微重力对拟南芥长势影响的代谢网络流平衡分析

微重力作为典型的空间环境因素,对植物生长发育的影响机制是空间生命科学的研究热点。微重力环境直接或间接影响植物代谢,并引起许多生理适应。 随着系统生物学的发展,代谢网络模型使微重力环境下的植物代谢建模成为可能。采用流平衡分析方法对模式植物拟南芥不同组织的代谢网络进行分析,研究微重力对拟南芥生长发育的影响机制。通过比较空间与地面条件下拟南芥的生物质产量,发现空间条件下拟南芥黄化幼苗、幼苗、芽、根、下胚轴的生物量分别下降了33.00%,51.52%,6.89%,12.53%,11.70%,与空间环境下拟南芥的长势变化趋势一致。代谢通路富集分析发现,微重力使得拟南芥的碳固定等通路下调,而磷酸戊糖途径上调,初步解析了微重力对拟南芥生长发育的影响机制,也验证了流平衡方法用于微重力生物学效应研究中的可行性。     

基于GAN网络的红外图像生成技术

当将人工智能技术应用于军事领域中的目标识别任务时,针对由红外图片采集的局限性而造成的训练数据不足的问题,提出了基于生成对抗网络以生成红外图像的方法,实现了数据集的扩充。对基本的生成对抗网络进行了改进,将网络的输入由随机噪声变为真实图片,使之实现了图片到图片的风格转换,即彩色图片转变为红外图片。经过网络模型的搭建和训练,实验结果表明,该方法能够有效生成清晰和高质量的红外图片,解决了由红外数据不足而造成的网络训练不充分的问题。     

基于选星预处理的改进随机抽样一致性RAIM方法

多星座导航能够增加可视卫星数量,改善卫星几何构型,已成为卫星导航定位领域发展的重要方向之一。多星座导航接收机自主完好性监测（RAIM）技术对提高导航系统的完好性具有重要作用。面向多星座导航的完好性监测需求,分析了传统随机抽样一致性（RANSAC）故障检测方法的不足,提出了一种基于最小样本集选星预处理的改进RANSAC RAIM算法。该算法基于最大四面体积法和GDOP值贡献度的选星方法选取具有较好构型的卫星构成卫星子集,取代了传统RANSAC RAIM方法通过遍历构成卫星子集,可有效避免卫星子集中存在较差卫星几何构型的情况,减少子集数量,提升故障检测的准确率。静态和动态仿真实验表明,改进的RANSAC RAIM算法在检测效率和检测准确率等方面明显优于传统方法。     

你会心理死亡吗

进入网络办公通讯时代以来,高效率和快节奏成了现代办公的主要特点。电脑为人们的体力减轻了负担,但也给人们的心理增加了负担。不少长期面对电脑的人,呈现出一种心身的亚健康状态——早衰综合症。这种亚健康状态还有个恐怖的名字"心理死亡"。     

RNSS网络监控实验系统的建设研究

RNSS网络监控管理系统代表了目前安防行业的领先技术，它不仅具备常规网络监控系统的功能和优点，而且在使用功能上新增了矢量电子地图、预览组、集群技术、预案引擎、流媒体转发、集中网络存储及下载等快捷高效的实用功能，这些功能非常适合应用于高校的楼宇智能化实验室的建设，文章以广西机电职业技术学院RNSS开放型网络实验系统建设为...     

陆地观测卫星监测马来西亚洪灾

<正>2014年底,中国资源卫星应用中心接到中国国家航天局转来的马来西亚洪灾监测请求后,立即启动应急响应机制,紧急调动高分一号、资源三号等多颗卫星对灾区进行动态监测,并于第一时间通过应急共享通道提供了环境一号卫星灾区监测影像3景。截至1月4日,中国资源卫星应用中心向马来西亚提供洪