自动钻铆技术在直升机机身总装中的应用研究

针对直升机装配行业的高质量、高效率的自动化装配需求,提出一种直升机机身总装自动钻铆系统。对直升机机身总装自动钻铆系统的功能、结构及关键技术进行了详细说明,此项研究系统可有效缩短直升机的研制周期、降低成本和提高竞争能力。     

多介质气体微小流量标准装置设计探讨CSCD

介绍了气体流量计量发展的特点及需求,提出建立一套多介质气体微小流量标准装置。结合实际装置指标需求,比较分析了常用气体流量标准原理特点,确定采用了PVTt法原理,根据设计指标需求及原理提出了多介质气体微小流量装置整体初步设计方案,并进行了测量不确定度分析。     

TDS600系列数字示波器自动验收系统

ＴＤＳ６００系列数字示波器自动验收系统，采用人机对话的形式，改变了以往的手动操作验收。以ＲＩＣ３８６计算机为中心，以信号源如：ＳＧ５０３正弦波发生器等为标准，通过ＧＰ－１Ｂ接口总线来编程控制数字示波器，并配以打印机及绘图仪打印结果和波形，对示波器各项功能进行验收，检查仪器的各项指标是否在给定极限范围之内。初学者可根据屏幕上的提示，一步步执行，便可自动进行验收，查看结果。     

A comparative study of decision tree,random forest,and convolutional neural network for spread-F identification

Ionospheric spread-F (SF) is a commonly observed phenomenon of electron density perturbation in the F-layer. The ionospheric irregularities structure has an adverse effect on the propagation of electromagnetic waves in the ionosphere. The automatic identification of ionospheric spread-F and statistical study of the formation of spread-F are of great significance to the study of the physical mechanism of ionospheric inhomogeneity and for prediction of ionospheric irregularities. In this paper, we describe and implement three automatic identification methods of spread-F based on machine learning: decision tree, random forest, and convolutional neural network (CNN). The performance of these automatic identification methods was verified using a large set of test data. Results show that the accuracy of all three methods on identifying ionograms with spread-F exceeded 90%. After comparing the results of the three methods, we found that the decision tree method was the simplest and with the structure easiest to be understood, and it required the shortest interpretation time. In terms of the identification results, the random forest method provided better results than the decision tree method, and the CNN method was the best at accurately identifying ionograms with spread-F.     

陀螺寿命试验计算机监测设备

介绍了陀螺寿命试验计算机监测设备的设计方案。此监测设备的研制目的是为了用于在长期、连续工作条件下，自动监控多个单自由度陀螺的运转情况，完成寿命试验。在进行设备可靠性分析的基础上，给出了其硬件实现。     

飞行训练与评定系统简介

介绍了一种基于功能全部由计算机实现的新型飞行模拟研究工具－飞行训练与评定系统，其结构由模拟座舱教员台和计算机系统等部分组成，系统功能覆盖了模拟飞行，理论教学，飞行数据处理和自动评价等方面。该系统具有低成本，高可靠性，功能灵活，载剪性强，良好的开发界面和较理想的逼真度，使用维护方便等优点，可广泛应用于学校，研究机构在飞行力学，飞行控制中的人机闭环研究及学员训练。     

7150数字多用表的自动测试研究

介绍了7150数字万用表的自动化测试技术。为了提高测试工作效率,节约时间和成本,我们运用自动化编程技术,通过GPIB电缆和GPIB-USB数据采集转换卡,将数字多用表7150和多功能标准源4808相连,搭建成自动化测试系统,并采用美国NI公司的Labview软件开发平台,结合VISA(虚拟仪器软件结构)驱动技术,编制相应的自动测试程序。文中给出了测量原理、仪器的设置操作和实际的编程步骤。自动测试系统现已运用到实际工作中,其相对于手动测试,提高了测量速度和效率,测试数据量大,实用性强。     

Evaluation of Characteristics of Non-Metallic Inclusions in P/M Ni-Base Superalloy by Automatic Image Analysis

Non-metallic inclusions,especially the large ones,within P/M Ni-base superalloy have a major influence on fatigue characteristics,but are not directly measurable by routine inspection.In this paper,a method,automatic image analysis,is proposed for estimation of the content,size and amount of non-metallic inclusions in superalloy.The methodology for the practical application of this method is described and the factors affecting the precision of the estimation are discussed.In the experiment,the characteristics of the non-metallic inclusions in Ni-base P/M superalloy are analyzed.     

基于深度学习的ADS-B异常数据检测模型

广播式自动相关监视（ADS-B）是下一代空中交通运输系统的重要组成部分，是新航行系统中非常重要的通信和监视技术，但其协议没有提供相关的信息认证和数据加密，因此极其容易受到欺骗干扰的影响。针对ADS-B报文数据特点，采用深度学习的seq2seq模型对ADS-B报文数据进行重构，通过重构误差来检测异常，并对数据进行特征扩展，使模型能更好的捕捉数据的时间依赖性。实验结果表明，所采用的方法优于传统的机器学习方法，且在数据特征扩展后，模型检测效果提升。相比于现有的欺骗干扰检测方法，该方法不需要改变ADS-B系统的协议，也不需要额外的节点或传感器参与，具有一定的适应性和灵活性。     

线性时变系统的终端关机控制

本文使用状态转移矩阵与积分型级数解表达式,推出了线性时变系统外干扰完全补偿原理表达式,此式简单、精确,便于终端关机方程使用,文中并给出了一组初值t_p,Ψ可变动的伴随函数解析解表达式。