BACKGROUND KNOWLEDGE AND SECONDARY KNOWLEDGE BASES IN LEARNINGS YSTEMS

讨论了背景知识和领域理论在学习过程中的作用，强调了学习系统中背景知识的重要性。文中介绍了一个以领域理论为主知识库、以背景知识为二级知识库的基于解释的学习系统，说明基于解释的学习系统如何利用背景知识克服不完全的领域理论带来的问题，使其能通过纯演绎的方法实现知识级的学习。最后，本文还简单讨论了学习系统中背景知识的获取方法。     

铝锂合金激光焊试验研究

研究国产8090铝锂合金YAG激光焊。试验表明：在合理的焊接工艺参数下可得到优良的焊接接头，接头表面平整、光洁。单面焊能焊厚度不大于0.70mm板，双面焊能焊不大于1.4mm板。金相分析表明接头结合良好、焊缝为细晶组织、焊缝窄，热影响区小，电子探针微区域分析表明焊缝及热影响区成分几乎无变化。8090铝锂合金易产生焊接热裂纹，并易产生延迟裂纹，焊后应进行去应力处理。     

索—拱杂交结构线性稳定性初探

本文应用有限单元法对索-拱杂交结构平面内线性稳定性研究。利用Lanczos向量的直接叠加法对索-拱杂交结构的特征值分析研究，考虑不同荷载、不同索拱截面比值、不同边界条件下索-拱杂交结构的线性稳定性分析，从中获得对索-拱杂交结构设计有参考价值的结论。     

含间隙铰链的非线性动力学建模及数值分析

针对空间可展开机构中的含间隙铰链,建立非线性动力学模型,研究其非线性动力学特性。将含间隙铰链实体等效为"T"字型梁模型,针对两侧端部的径向碰撞和侧向碰撞,首次提出了碰撞点的检测算法。针对不同的碰撞类型,建立相应的非线性接触力和摩擦力分析模型,将碰撞点处的作用力等效施加到"T"字型梁模型上。进行"T"字型梁模型在轴向冲击载荷下的动力学特性分析,并与ANSYS软件的分析结果进行比较,验证了含间隙铰链非线性动力学模型的有效性。分析了有多个含间隙铰链的可展开桁架动力学响应特性,研究含间隙铰链对桁架响应的影响机理。结果表明:采用含间隙铰链的动力学模型,可以更加精确地分析可展开桁架结构的非线性动力学响应,为可展开桁架结构的动力学设计提供支撑。     

基于信源信道联合编码的遥感图像传输

针对遥感应用对图像质量日益提高的需要,提出了一种基于层次树的集合分割算法（SPIHT）和低密度校验（LDPC）码联合编码的遥感图像高质量传输方案。此方案充分利用SPIHT编码后数据流按重要性排序,以及LDPC码的误码率性能与码率和迭代次数密切相关的特性,克服了SPIHT压缩数据流对噪声敏感的缺陷。高斯信道仿真结果表明,在码元噪谱密度比（Eb/N0）较低的情况下,利用此传输方案获得的图像恢复峰值信噪比（PSNR）,比传统的分离编码高7dB以上。     

双基地MIMO雷达收发角和径向速度联合估计

在双基地MIMO雷达信号模型基础上,提出一种新的目标收发角和径向速度联合估计方法。该方法首先将三参数估计问题转化为非对称联合对角化问题,然后采用最小二乘循环算法对其求解,估计收发导向矩阵和速度矩阵,最后利用谱分析算法恢复收发角和径向速度。同时采用截断高阶奇异值分解(THOSVD)对数据进行压缩处理,减小运算量。该方法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需二维谱峰搜索,每次循环均可得到精确的闭式解。与基于并行因子(PARAFAC)分析的方法相比,该方法可获得更高的参数估计精度,且三参数自动配对。仿真表明了方法的有效性。     

2205/1Cr18Ni9Ti钎焊接头组织结构及扩散过程分析

对新型双相不锈钢2205与奥氏体不锈钢1Cr18Ni9Ti进行钎焊性试验。通过设计波纹板结构模盒,模盒爆破强度试验,开展钎焊接头微观组织结构分析,钎焊接头元素扩散行为及其影响分析,钎焊接头元素扩散能力计算分析,结果认为2205与1Cr18Ni9Ti钎焊可形成结合强度优良的钎焊接头。     

挠性陀螺接头角刚度测量

介绍了一种挠性陀螺接头自动测量系统,该系统测量方便、迅速、测量重复精度优于±１％     

2024-T351铝合金搅拌摩擦搭接焊接头疲劳性能与寿命预测

通过实验观察2024-T351铝合金搅拌摩擦搭接焊接头焊缝附近区域的焊缝横截面形貌及金相组织。观察表明搅拌摩擦搭接焊接头前进侧与后退侧存在形状不对称的钩状缺陷。将搅拌摩擦搭接焊接头在MTS材料实验机上进行恒幅疲劳加载,得到名义应力幅S-N曲线。根据实验结果建立搭接接头的弹塑性有限元模型,利用SWT疲劳损伤公式和应力集中区域循环应力应变有限元分析结果数据,预测搭接接头疲劳寿命,并将寿命预测结果与实验结果进行对比。结果表明:在低周疲劳寿命范围内,采用SWT疲劳损伤公式对搅拌摩擦搭接焊接头的预测结果与实验结果接近,误差均在2个因子内,但对高周疲劳寿命的预测结果存在较大误差。分析表明,搭接接头的应力集中程度比有效厚度对疲劳寿命的影响更大。     

基于深度神经网络的航天器姿态控制系统故障诊断与容错控制研究

针对传统航天姿控系统故障诊断与容错控制诊断精度及控制分配效率较低的问题,提出了一种基于深度神经网络的航天器姿态控制系统故障诊断与容错控制方法。以控制力矩陀螺为执行机构的航天器发生执行机构故障工况时,所提出的方法可保证鲁棒的姿态控制。首先,利用三个异构深度神经网络实现传统容错控制器的故障诊断、姿态控制和力矩分配等功能,建立了全神经网络的智能自适应容错控制器架构。然后,对三个神经网络的网络层数、神经元数目和激活函数等参数进行优化调整,对比分析了神经网络参数对控制器性能的影响。最后,对所提出的新型控制器在控制力矩陀螺发生故障时的控制精度和鲁棒性进行了仿真验证。仿真结果表明,对于具有冗余控制力矩陀螺的航天器,提出的方法不仅能在单一陀螺故障下实现高精度的容错控制,也能在发生多陀螺故障时保证一定的姿态稳定控制。