由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

某型直升机旋翼轴销出现凹坑问题的探讨

直升机旋翼轴销是极为关键的零件,如果飞行中轴销断裂,旋翼就会甩出,导致机毁人亡。某机在飞行600小时后,进行了定检,当取下旋翼轴销时,发现轴销表面出现大量凹坑,我们对此进行了研究。 一、凹坑在轴销表面上的分布 旋翼轴销共有8个,每个轴销表面都出现大量凹坑,凹坑集中区域呈条带状,这些     

美国军用直升机发动机计划进展

美国陆军近年来先后启动了5项未来直升机发动机预研计划,它们为陆军发展下一代先进涡轴发动机打下坚实技术基础。     

A salient edges detection algorithm of multi-sensor images and its rapid calculation based on PFCM kernel clustering

Multi-sensor image matching based on salient edges has broad prospect in applications, but it is difficult to extract salient edges of real multi-sensor images with noises fast and accurately by using common algorithms. According to the analysis of the features of salient edges, a novel salient edges detection algorithm and its rapid calculation are proposed based on possibility fuzzy C-means （PFCM） kernel clustering using two-dimensional vectors composed of the values of gray and texture. PFCM clustering can overcome the shortcomings that fuzzy C-means （FCM） cluster- ing is sensitive to noises and possibility C-means （PCM） clustering tends to find identical clusters. On this basis, a method is proposed to improve real-time performance by compressing data sets based on the idea of data reduction in the field of mathematical analysis. In addition, the idea that kernel-space is linearly separable is used to enhance robustness further. Experimental results show that this method extracts salient edges for real multi-sensor images with noises more accurately than the algorithm based on force fields and the FCM algorithm; and the proposed method is on average about 56 times faster than the PFCM algorithm in real time and has better robustness.     

基于模块度的复杂网络社团结构聚类新算法

针对传统的分裂聚类算法删除连边会影响节点划分的问题,结合K-means算法的思想并加以改进,提出了一种以邻居节点为聚类备选集,所有社团中心节点同时聚类的同步聚类算法。该算法根据节点中心度和最短路变化率确定社团中心节点集,然后以中心节点为社团中心,以邻居节点为聚类备选集合进行聚类,完成社团的划分。将算法应用到Zachary网络中并与GN算法、Top Leader算法进行比较,仿真结果表明该算法对网络有较好的划分。     

TC11钛合金微动疲劳裂纹萌生预测分析

针对航空发动机叶片与盘榫连接结构简化模型的微动失效形式,建立了基于临界平面法预测微动疲劳裂纹萌生的控制模型。该模型引入综合考虑多种微动疲劳影响因素的微动损伤参量CSE(微动综合损伤参量),建立了微动疲劳特性的分析流程,对微动疲劳裂纹的萌生方向、位置和寿命进行了估算。应用CSE控制模型,对失效的TC11钛合金微动疲劳试件的裂纹萌生进行预测,通过比较不同损伤参量的预测结果,验证了CSE预测裂纹萌生的有效性。     

基于模糊聚类分析的步枪作战效能评估

为了评估步枪的战术效能,科学地构建步枪作战效能评估体系,运用模糊聚类分析方法对步枪作战效能进行评估,最后通过算例验证了所建模型是合理、可行的。     

基于UG的蒙皮成形模设计

飞机蒙皮拉形工艺中，材料选取、热处理规范及拉形工艺参数影响蒙皮拉形成形质量。该蒙皮零件呈马鞍形，在成形过程中极易出现质量问题，如零件易发生破裂，板料中间不贴模等，严重影响零件尺寸精度和表面质量。为解决该问题，对零件进行了相应工艺研究和试验。     

轴编C/C复合材料组分材料有效性能

利用光学显微镜观测和测量轴编C/C复合材料细观编织结构及其尺寸,建立轴编C/C复合材料有限元模型,通过给出组分材料有效性能的变化区间,构造组分材料性能与轴编C/C复合材料宏观有效性能的对应关系,利用径向基函数(RBF)人工神经网络(ANN)方法,对该高度非线性的对应关系进行训练,通过轴编C/C复合材料宏观实验结果,预报其组分材料的有效性能。结果表明,轴编C/C复合材料面内弹性性能基本相同,在测量时可忽略面内纤维束铺设方向的影响;人工神经网络对训练样本有一定的依赖性,但通过多次随机构造样本训练网络,可得到理想的预测结果,且人工神经网络方法具有很好的容错性,能很好地预报轴编C/C复合材料组分材料的有效性能。     

带管槽的静子叶片强度、振动分析

介绍了一种带管槽的静子叶片的强度，振动分析方法。该方法是通过改变单元的材料特性，用较简单的几何模型模拟较复杂的几何模型，来进行强度，振动分析，大大减沲前处理的时间，提高了工人效率。