网络环境下大学英语自主学习监控体系的构建

网络环境下的大学英语自主学习是大学英语教学改革的一项重要内容。为保障自主学习效果,本文提出构建多层次监控体系,即教师对学生的监控、软件对学生的监控、学生间相互监控和学生自我监控,并阐述监控效果及可能的发展方向。     

基于深度图推理的卫星背板部件检测方法

在轨加注是一种典型的在轨服务操作,它对于降低空间运输成本和任务风险起着重要的作用,视觉感知系统可以感知操作任务周围环境并提供给控制系统。目前在轨加注依赖于人,在人员监控下完成或通过遥操作完成,缺乏自主性。本文围绕未来高自主性的基于深度强化学习的在轨加注方法,对基于深度学习的视觉感知方法展开了研究,针对基于深度学习的方法对相似实例的检测存在精确率低、对光照变化敏感等缺点,提出了基于深度图推理的卫星背板部件检测方法。提出的方法可以有效地检测复杂形状的目标,不依赖于手工设计的特征;提高了复杂光照环境下部件的检测正确率;可以有效区分外形相似的不同部件;其有效性在数学仿真和物理仿真中均得到了验证。     

基于机器学习的管材数控弯曲质量预测

在管材数控（NC）弯曲过程中,可能出现起皱、过度减薄的质量缺陷,同时会不可避免地发生回弹,都将严重影响成形质量。为了对数控弯曲成形质量进行预测,提出了使用有限元模拟与机器学习相结合的方法,并建立了快速的成形质量预测方法。首先,建立了有效的管材数控弯曲的参数化有限元模型,在工艺参数取值范围中随机选择进行大量的模拟实验作为样本,完成学习数据的挖掘。随后,基于径向基函数（RBF）神经网络建立壁厚减薄与回弹程度的预测模型并使用支持向量机（SVM）建立管材起皱的预测模型。最后,使用模型对新的实例进行预测,并利用模拟与数控弯曲实验对预测模型进行验证。 该方法可以对大直径薄壁管材数控弯曲质量进行有效的预测,提高弯曲管件零件设计效率。      

Ground maneuver for front-wheel drive aircraft via deep reinforcement learning

The maneuvering time on the ground accounts for 10%–30% of their flight time, and it always exceeds 50% for short-haul aircraft when the ground traffic is congested. Aircraft also contribute significantly to emissions, fuel burn, and noise when taxiing on the ground at airports. There is an urgent need to reduce aircraft taxiing time on the ground. However, it is too expensive for airports and aircraft carriers to build and maintain more runways, and it is space-limited to tow the aircraft fast using tractors. Autonomous drive capability is currently the best solution for aircraft, which can save the maneuver time for aircraft. An idea is proposed that the wheels are driven by APU-powered (auxiliary power unit) motors, APU is working on its efficient point; consequently, the emissions, fuel burn, and noise will be reduced significantly. For Front-wheel drive aircraft, the front wheel must provide longitudinal force to tow the plane forward and lateral force to help the aircraft make a turn. Forward traction effects the aircraft’s maximum turning ability, which is difficult to be modeled to guide the controller design. Deep reinforcement learning provides a powerful tool to help us design controllers for black-box models; however, the models of related works are always simplified, fixed, or not easily modified, but that is what we care about most. Only with complex models can the trained controller be intelligent. High-fidelity models that can easily modified are necessary for aircraft ground maneuver controller design. This paper focuses on the maneuvering problem of front-wheel drive aircraft, a high-fidelity aircraft taxiing dynamic model is established, including the 6-DOF airframe, landing gears, and nonlinear tire force model. A deep reinforcement learning based controller was designed to improve the maneuver performance of front-wheel drive aircraft. It is proved that in some conditions, the DRL based controller outperformed conventional look-ahead controllers.     

基于神经网络的体视PIV空间标定模型

体视粒子图像测速（SPIV）中的空间标定精度对SPIV的测试结果精度有较大影响。为研究标定模型对输入误差的处理能力,定义了一个无量纲参数——误差衰减系数,来评判空间标定模型对误差的响应。在此基础上针对SPIV两相机空间标定的误差产生和传播特性,发展了一种基于神经网络的且具有联合标定能力的SPIV空间标定模型。使用仿真实验手段,证实了该神经网络模型在很大的参数空间内均具有对输入误差的抑制能力,而传统的多项式模型或小孔模型并不具备这一能力;此外,神经网络模型在高光学畸变情况下的表现也优于多项式模型及小孔模型。因此,神经网络具备替换传统空间标定模型的能力,有助于提高SPIV的测量精度。最后在实验中证实了神经网络标定模型的空间定位误差仅为传统模型的1/4。     

基于启发强化学习的大规模ADR任务优化方法

随着航天事业的蓬勃发展,空间碎片尤其是低轨碎片已成为航天任务不可忽视的威胁。考虑到碎片清除的紧迫性和成本,低轨多碎片主动清除（ADR）技术成为缓解现状的必要手段。针对大规模多碎片主动清除任务规划问题,首先,基于任务规划的最大收益模型,提出一种强化学习（RL）优化方法,并依照强化学习框架定义了该问题的状态、动作以及收益函数;其次,基于高效启发因子,提出一种专用的改进蒙特卡罗树搜索（MCTS）算法,该算法使用MCTS算法作为内核,加入高效启发算子以及强化学习迭代过程;最后,在铱星33碎片云的全数据集中检验了所提算法有效性。与相关MCTS变体方法以及贪婪启发算法对比,所提方法能在测试数据集上更高效地获得较优规划结果,较好地平衡了探索与利用。     

大直径框环拉弯模设计及应用

阐述了大直径框环成形原理,介绍了新型拉弯机并选定其工作状态。文章还分析了拉弯模具的受力情况和结构,并解决了大直径框环拉弯回弹值的选取问题及新型拉弯机与模具的接口问题。     

基于空谱融合特征主动学习的高光谱图像分类

针对高光谱图像分类过程中存在的样本量少和分类精度低的问题,提出一种基于空谱融合特征主动学习的高光谱图像分类方法。主要包括构造三通道图像,全卷积网络提取空间特征,空谱特征结合,主动学习方法选择训练样本几个部分。通过结合像素的光谱特性和相邻像素间的空间关联,提取出可以反映像素空谱联合特性的综合特征,提高了像素特征的表达能力。为克服高光谱图像标注数据少、缺乏训练样本的问题,应用主动学习算法,充分选择更具有代表性的样本进行训练,达到少样本情况下较高的分类正确率。通过在标准数据集上进行实验,结果表明:该方法可以达到在总样本数1%作训练样本的情况下,分类正确率达到99.79%,优于传统的高光谱分类算法。     

基于深度学习的语义分割算法综述

图像的语义分割是对图像中的每个像素标注其所属的类别。在航天领域,语义分割技术可用于定位航天器及其零部件,为航天器故障排除、部件维修、太空垃圾清理等在轨服务创造条件。近几年,全部或部分使用深度学习时,语义分割的效果获得了很大的提升。本文对基于深度学习的语义分割算法进行综述。首先介绍常用的数据集和通用的深度神经网络,随后对两类具有重大实用意义的分割算法:编码器-解码器算法和整合上下文信息算法进行总结。最后对语义分割的发展进行了展望。