复杂电磁环境下频谱智能管控技术探讨

作为国土空间的重要组成,电磁频谱空间呈现出环境错综复杂、目标类型多样、用频行为多变等新挑战,导致频谱安全问题日益严峻。面向复杂电磁环境下频谱秩序安全、频谱对抗安全和频谱共享安全等需求,基于人工智能的频谱管控成为电磁频谱领域的重要研究方向,存在着具有挑战性的基础理论问题和关键技术难题。首先,调研了复杂电磁环境下频谱智能管控的国家战略需求,然后,提炼了智能频谱管控的科学意义与技术挑战,进一步从频谱管控模型机理、频谱态势感知、频谱行为推理、频谱安全决策和频谱管控应用系统等5个方面梳理国内外研究现状,并分析了相关发展动态及研究趋势。     

含连续／离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题，本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合，用于求解含连续／离散设计变量的工程结构优化问题，较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明，该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出，最后求出整体最优解。     

航空薄壁结构有限元建模的智能化求解模型研究

介绍了利用CAD、网络自动剖分和人工智能技术相结合进行航空薄壁结构有限元建模的问题求解框架，着重论述了建模过程中模型演变的四个不同阶段的任务，提出了适应于建模各阶段的整体式知识表达模型，并对采用黑板机制来组织知识推理和算法任务调度的过程求解模型做了描述。该问题求解框架有助于构造高效实用的复杂薄壁结构有限元建模专家系统。     

SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究

现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障，故障诊断对保证飞行安全十分重要，本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射（Self-organizing map,SOM）人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布，且无需知道样本的概率分布的先验知识，兼具函数逼近功能。本文将SOM引入这一领域，用于计算飞机零部件发生故障的概率，以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合，实际应用说明了该方法的可行性。     

IDSS中数据仓库和数据挖掘的研究与实现

讨论了数据仓库、数据库知识发现和分布式对象的概念和技术,提出了一种集成化的IDSS(Intelligence Decision Support Systems)的开发环境,将传统的DSS四库结构与数据仓库相结合,把数据挖掘作为一种特殊的模型应用于数据库中的知识发现.同时,在系统实现上采用分布式对象技术,实现接口规范和应用程序相分离.最后进一步对数据仓库的设计与实现及数据库知识发现的设计与实现进行了介绍.     

丁羟推进剂加速老化中动态弹性模量与力学性能的变化

高固体含量丁羟推进剂在加速老化实验中,用动态粘弹谱仪测得的弹性模量变化与单向拉伸力学性能的变化规律基本相同。根据对三个不同配方的研究表明,利用粘弹谱仪研究推进剂老化和筛选防老剂,方法简便,数据可靠。     

航空航天结构复合材料湿热老化机理的研究

通过研究T300／5405和T300／NT9200复合材料以及基体树脂5405和NY9200的浇注料在80℃水浸中的吸水动力学，红外光谱，动态力学性能和表达形态的变化，分析了复合材料的湿热老化机理，结果表明：在80℃水浸的加速湿热老化条件下，两种复合材料的老化机理主要是吸入水分对基体的塑化／溶胀作用以及因树脂与纤维湿膨胀的不匹配所产生的内应力引起的微观开裂。     

基于人工蜂群算法与NURBS的吸附式叶型优化设计

为提高轴流压气机吸附式叶型优化设计的质量,设计了一套基于人工蜂群(ABC)算法和非均匀有理B样条(NURBS)的自动优化设计系统.对人工蜂群算法的运行机制进行了深入分析,并与目前广泛使用的遗传算法(GA)进行了对比.对比发现人工蜂群算法可以更好地逼近全局最优值且收敛效率提高50%.使用NURBS对叶型进行参数化,并研究了参数化过程中的畸变问题.将抽吸参数与叶栅参数同时作为优化变量,使用该系统对一吸附式叶栅进行了优化.结果显示:抽吸槽设置在58.44%轴向弦长位置处流动损失下降明显,与优化前未抽吸叶型相比流动损失降低64.8%,气流分离得到有效抑制.     

基于人工免疫算法的载人登月任务地月转移双脉冲中止策略研究彭 坤,果琳丽,向开恒,王 平,杨 雷

载人登月任务中,任务中止策略设计是确保航天员安全返回的重要基础。首先结合"星座"计划飞行方案分析了载人登月任务各飞行阶段的中止策略;其次针对地月转移巡航段进行了双脉冲中止策略设计,以速度增量数值、方位角以及变轨时间间隔为控制变量,加入轨道同向、近地点高度、偏心率以及飞行时间约束,提出双脉冲变轨计算流程;最后采用人工免疫算法对该问题进行了求解和优化。仿真算例表明,双脉冲中止策略存在多组解,其全局分布特性为:飞行时间越短速度增量需求越大;飞行时间相近时,大偏心率中止轨道对应的速度增量小;故障点离地月加速点越近,所需速度增量越小。同时也验证了人工免疫算法求解双脉冲中止策略问题的有效性。     

采用基于神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法开发高载荷透平动叶片

为了提高透平的内效率及降低制造成本，采用基于神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法，开发了一种高载荷动叶片。该叶片是以5个截面的重心沿径向积叠而成。每个截面的内背弧是以基于叶型中弧线的Bezier曲线来构造。三维流动分析表明，新叶片提高效率0．5％。通过减少叶片数约15％，新开发的高载荷动叶片不仅有效地提高了透平的内效率，同时降低了透平重量和制造成本。