毒品炸药探测器

随着国内外环境的变化及科学技术的发展，机场的安全检查手段也在不断的改进和提高，机场安检措施越来越严格，在此，介绍安全检查中的利器——毒品炸药探测器。     

基于状态检测的防火墙系统研究

重点讨论了基于状态检测防火墙系统的模型。通过对包过滤机制加入状态检测模块,将状态信息的保留机制与过滤机制结合起来,应用状态迁移分析技术设计状态检测模块,使系统对IP包的转发效率有了较大的提高,并且对于包过滤模型中存在的先天性安全漏洞做了较为完善的弥补。     

基于云计算的航天器控制系统自组织体系结构

针对目前航天器控制系统中计算单元冗余备份过多但系统动态效能不足的问题,提出一种航天器控制系统自组织体系结构,通过高速对等网络将系统建立在云计算的基础上,取消单节点的冗余备份,以系统整体能力为单个节点做备份,当出现节点故障时动态迁移其程序和数据到其他正常节点以继续其功能,从而实现系统在故障时计算体系的动态聚合重构.     

基于多源迁移学习的变位姿刀尖点模态参数预测

切削颤振会导致被加工工件表面质量变差、材料去除率降低以及刀具磨损增加等问题。刀尖点模态参数是构建稳定性叶瓣图、选取无颤振加工参数必不可少的输入。然而在加工过程中刀尖点模态参数随刀具位姿而变化且刀具更换频繁,经典锤击试验方法效率低、成本高,如何准确高效地预测变位姿下的刀尖模态参数成为切削加工中亟待解决的问题。本文结合迁移学习思想,提出一种基于多源迁移学习的变位姿刀尖点模态参数预测方法。当更换新刀具后,仅需通过锤击试验获取少量位姿下的刀尖点模态参数,再结合已有多把刀具的模态参数数据进行多源迁移得到新刀具的刀尖点模态参数预测模型。最后,在实际五轴机床上进行试验,试验表明所提方法是有效的。     

基于迁移学习的四旋翼无人机性能驱动的故障检测

致力于解决四旋翼无人机的故障检测问题.考虑到无人机模型是一个非线性强耦合的模型,提出一种基于神经网络的性能驱动故障检测方法.然而,当无人机进入新的重力场时,已建立的故障检测系统无法适用.为了解决这个问题,进一步提出一种基于迁移学习的故障检测方法.通过子空间迁移方法和布雷格曼散度度量方式,将源域与目标域对齐,并实现了神经网络的参数迁移以及阈值设定.在四旋翼无人机系统中验证了本文所提出的方法的有效性.     

基于迁移学习方法的安全运行状态评估综述

迁移学习是利用其他相关领域已有的知识解决给定领域问题的一种方法,能够有效抑制数据缺失对 准确建立状态评估模型的影响,从而为设备安全可靠运行以及维护决策等方面奠定基础。本文总结了航空航 天领域相关设备产品数据缺失条件下利用迁移学习实现运行状态评估的研究现状,探讨了迁移学习方法在状 态评估领域未来的研究方向,为航空航天领域相关研究人员提供了最新参考,以便对实际问题进行分析并据此 寻找可能的解决方案。     

连续相位调制信号的相位迁移轨迹研究

本文介绍了连续相位调制信号及其相位迁移轨迹。首先，讨论了连续相位调制CPM的数学模型，然后在此基础上分析了连续相位调制CPM的特例－CPFSK的相位迁移轨迹，最后给出了最小频移键控调制MSK与时频调制相位迁移轨迹。     

基于半监督迁移学习的轴承故障诊断方法

针对航空发动机轴承故障诊断过程中预测精度不足以及过拟合的问题,提出基于迁移学习的半监督集成学习器（SSIT）用以发动机轴承故障预测。首先,训练改进的基于迁移学习的极限学习机（TELM）以及基于迁移学习的支持向量机（TSVM）,分别迁移不同目标空间的高相似度样本加入到源样本空间进行训练。然后,与对应的基学习器集成同簇学习器来识别未标记样本,构成半监督学习器不断调整初始基学习器权重,并继续集成半监督基学习器的识别结果到SSIT中。通过此学习机识别提取特征后的,用以故障识别。实验结果清楚地表明:此种方法可以有效降低迁移学习中的负迁移效果,提升迁移精度10%左右,降低机器学习中的过拟合效果,提高半监督学习稳定性,与现有的预测方法相比可以提高精度9%以上。      

一种动态环境下空间机器人的快速路径规划方法

针对动态环境下空间机器人采用深度强化学习进行路径规划时存在的收敛速度慢问题,采用迁移学习算法设计了一种适应动态环境的快速路径规划器.首先,综合考虑空间机器人运动过程中存在的避障、时间和扰动约束,在静态环境下对深度神经网络进行预训练.其次,将上述训练后的权值作为动态环境下深度神经网络的初始权值,再经过动态环境下的训练进行参数微调.最后,以平面五自由度空间机器人为例对所设计的方法进行了验证,并与直接训练方法进行了比较.实验结果表明,该方法能够将训练收敛时间从1033回合缩短到450回合,在保证规划路径准确率的前提下,提高训练的收敛速度.     

组分迁移对NEPE推进剂界面粘接性能的影响

根据70℃下加速老化试验中粘接性能的变化和界面区域迁移组分含量的变化,研究了NEPE推进剂中硝酸酯、功能助剂的迁移对粘接性能的影响。结果表明,随着衬层粘合剂的极性增大,推进剂中硝酸酯和功能助剂AD1、AD2向衬层的迁移量增加;AD1、AD2的迁移对界面粘接性能有显著影响。