多尺度特征和注意力融合的生成对抗壁画修复

针对现有深度学习图像修复算法修复壁画时,存在特征提取不足及细节重构丢失等问题,提出了一种多尺度特征和注意力融合的生成对抗壁画修复深度学习模型。设计多尺度特征金字塔网络提取壁画中不同尺度的特征信息,增强特征关联性;采用自注意力机制及特征融合模块构建多尺度特征生成器,以获取丰富的上下文信息,提升网络的修复能力;引入最小化对抗损失与均方误差促进判别器的残差反馈,从而结合不同尺度的特征信息完成壁画修复。通过对真实敦煌壁画数字化修复的实验结果表明,所提算法能够有效保护壁画图像的边缘和纹理等重要特征信息,并且主观视觉效果及客观评价指标均优于比较算法。     

基于组合优化算法的空面导弹全空域弹道优化

针对空面导弹全空域弹道优化问题,提出基于多岛遗传算法和序列二次规划法的组合优化算法,充分发挥多岛遗传算法对初值不敏感、全局收敛性强及序列二次规划法收敛速度快、精度高等特点。采用代理模型技术,在保证拟合精度的前提下,极大的降低了全空域弹道优化的计算量。算例结果表明：组合优化算法收敛速度较快,可以得到高精度的全局最优解;代理模型拟合精度较高,可以满足工程要求;且优化结果和所建立的代理模型可以为全空域制导律设计提供有力的支撑。     

智能化舰船要害检测、轨迹预测与位姿估计算法

准确检测与打击舰船要害部位可有效提升反舰导弹毁伤效能。针对舰船要害部位检测精度低、导引误差解算精度不足等问题,提出基于深度学习的舰船要害关键点检测、轨迹预测与导引头位姿估计算法。融合深层语义信息与浅层定位信息,采用SoftPool池化保留细粒度特征,提升多角度多尺度舰船要害部位检测精度;将关键点检测结果与舰船空间结构建立映射,解算导引头三维位姿;引入长短期记忆网络挖掘要害打击点时空特征,实现多尺度舰船要害动态轨迹预测。实验结果表明：所提算法对舰船要害部位检测与轨迹预测精度高,导引头位姿估计结果较准确,满足自主突防视角反舰导弹对复杂海战场的态势感知需求。     

旋转惯性液压变换器的能效特性

为探究旋转惯性液压变换器（RIHC）的主要性能及其能量转化机制,针对由等效两位三通快速切换阀驱动的旋转惯性液压变换器构型建立其理论分析模型。通过与传统比例液压系统（CHPS）对比实验,验证所建理论模型并给出两者能效差异。结果表明：所建理论模型可有效预测RIHC的主要性能,可通过系统吸油流量量化旋转惯性效应的大小,稳态吸油流量在有效占空比0.5时达到峰值。脉宽调制信号有效占空比控制模式下,随着飞轮转速、负载压力的增加,测得阀口节流损失与系统效率线性化增加。实验表明：负载压力在0～4 MPa范围内,RIHC相较于CHPS最高可减少89%的阀口节流损失,系统效率提升15.7%。     

基于多智能体强化学习的无人艇集群集结方法

为解决数量不定的同构水面无人艇(USV)集群以期望队形协同集结的问题,提出一种基于多智能体强化学习（MARL）的分布式集群集结控制方法。针对USV通信感知能力约束,建立集群的动态交互图,通过引入二维网格状态特征编码的方法,构建维度不变的智能体观测空间;采用集中式训练和分布式执行的多智能体近端策略优化(MAPPO)强化学习架构,分别设计策略网络和价值网络的状态空间和动作空间,定义收益函数;构建编队集结仿真环境,经过训练,所提方法能有效收敛。仿真结果表明：所提方法在不同期望队形、不同集群数量和部分智能体失效等场景中,均能成功实现快速集结,其灵活性和鲁棒性得到验证。     

疲劳多裂纹扩展随机模型

建立了含相互干扰多裂纹结构的裂纹扩展随机模型.提出了远源裂纹、近源裂纹、概率寿命曲面等概念.给出了相互干扰多裂纹扩展随机微分方程的统一表达形式.在工程基本假设的基础上简化了相互干扰多裂纹扩展过程的计算.在此基础上可进一步分析含相互干扰多裂纹结构的可靠性,可直接应用于工程实践.     

互联网上计算机时间传递系统设计方案及实验结果分析

计算机互联网的发展,使信息的传递更加方便、快捷。在时间频率用户中,中、低准确度的用户占很大比例,计算机互联网时间传递已经成为一个重要的手段。中国的网络授时系统从２０００年１月开通以来,近万人访问了授时网站ｈｔｔｐ：／／ｋｘｚｈ．ｓｘｓｏ．ａｃ．ｃｎ或其镜像站点ｈｔｔｐ：／／Ｂｅｉｊｉｎｇｔｉｍｅ．１２６．ｃｏｍ。介绍了国家授时中心网络授时系统的设计要点,给出了网络授时传递时间准确度的测量方法,分析了网络授时实验结果。     

适用于Ad hoc网络的EIGamal型门限数字签名方案

现有ElGamal型门限数字签名方案在签名前签名各方需要协商生成一个随机数,该过程计算量与通信量比较大,不能满足Ad hoc网络的需求.将组合公钥的思想引入到ElGamal型门限数字签名的随机数生成中,为Ad hoc网络提出一种门限数字签名的改进方案.方案由密钥初始化和门限签名两部分组成.密钥初始化时,签名各方使用分布式密钥生成协议协商出系统公/私钥对和一个随机数矩阵,每个节点掌握部分私钥和部分随机数矩阵;门限签名时,每个签名方使用相同的算法在掌握的部分随机数矩阵中选择随机数进行部分签名;最后将部分签名合成整体签名.对提出的方案在随机预言(RO, Random Oracle)模型中进行了安全性证明.实用性分析表明:方案计算复杂度低,交互次数少,通信量小,有很好的执行效率与签名成功率.     

多点源诱偏系统对抗反辐射导弹效能分析

基于有源诱偏系统对抗反辐射导弹(ARM,Anti-Radiation Missile)的理论,导出诱偏误差公式,以3种典型布局方案(三点源布局1、三点源布局2及四点源布局)为例,对误差公式进行简化处理,通过数值计算得到诱偏误差曲线,分析不同布局方案下辐射源功率比对诱偏误差的影响;同时分析ARM的实际攻击过程,引入ARM机动修正,通过仿真分析得到ARM落点图和雷达保护概率曲线,对比不同布局方案下的诱偏效果,结果表明四点源布局为最优方案,对研究多点源诱偏系统对抗ARM的作战效能具有指导意义.     

无人机舵面负载模拟系统的小脑模型控制

为解决无人机舵面负载模拟系统中非线性和多余力矩扰动问题,利用小脑模型神经网络非线性逼近能力强、结构简单、适于实时控制等特点,采用小脑模型和传统PD(Proportional-Derivative)控制结合的复合控制策略,由小脑模型实现前馈控制,PD控制实现反馈控制,以保证在系统运行各阶段的控制精度.分析讨论了复合控制的不稳定性问题,研究了基于可信度分配和学习率自适应调整的改进型小脑模型的应用情况,提出一种适用于单输入单输出系统的简化小脑模型复合控制设计方法.仿真结果表明该方法有效地解决了小脑模型和PD复合控制的不稳定问题,改善了系统动态加载性能,并具有很好的抗干扰性能.