统一硬化模型在复杂加载条件下的应用

超固结土模型是能够描述土的剪缩、剪胀、硬化、软化和应力路径依赖性等特性的简单、实用的模型,与剑桥模型相比,仅增加了一个材料参数(Hvorslev面斜率).采用基于SMP(Specialy Mobilized Plane)强度准则的变换应力方法对模型实现了三维化.在模型中应用加卸载准则来反映复杂加载条件下土体的应力应变特性,模拟了随着循环次数的增加,土体会逐渐变硬,剪切模量逐渐增大、孔隙比减小、超固结程度不断增大等趋势.由循环加载以及真三轴试验数据和预测结果的基本吻合表明了模型能够合理地反映复杂加载条件下土的变形特性.      

基于点线关系的透视图消隐算法

准确获取建筑物的三维形体信息,在军事和民用上都有非常重要的意义.针对建筑物三维形体获取过程中的消隐问题,提出了一种基于点线关系的三维透视图消隐算法.结合后向面判别法和光线投射算法,利用三维表面模型中点、线、面的遮挡关系和视平面域上的包含性规则,进行边界线段的显、隐程度检查,实现对模型的消隐处理.实验结果表明,该算法数据结构简单,建立的透视投影计算模型正确且消隐算法有效,为地形地物透视图的消隐提供了一种新的方法与支持手段.     

基于路径相关本构模型的大型薄壁曲面复合材料零件固化变形分析

大型薄壁曲面复合材料零件多采用热压罐工艺成型,在固化过程以及脱模过程会产生变形,导致零件变形超差,部件装配困难。针对此问题,本文首先采用路径相关本构模型对其固化成型过程进行分析,然后进行热压罐成型试验验证理论分析结果,就此采用反向补偿法修正模具型面。仿真结果表明,某大型薄壁曲面复合材料零件成型后最大位移为11.121 mm,最小位移为0.171 mm,分别发生在对称轴方向短边的边角点和靠近对称轴方向短边的边角点;零件在变形较大的两侧边和短边处残余应力较大,与变形较小的长边相差7 MPa左右。仿真结果与试验结果吻合良好,固化变形平均误差为8.6%。使用补偿后的模具再次进行固化变形仿真,使该零件的最大固化变形降低了70.8%。     

热防护系统损伤容限分析

建立了含初始矩形损伤的热防护系统(Thermal protection system,TPS)气动热分析的CFD数值模型,分析结果表明损伤区域侧壁出现了很高的热流密度峰值,并且迎风面侧壁峰值高于背风面,而损伤区域底部热流密度却很低。利用分析获得的热流密度建立了含损伤和无损伤TPS的有限元传热分析模型。分析结果表明:损伤的存在导致防热瓦最高温度急剧上升,超过其材料能承受的极限温度(1 500℃),防热瓦首先失效,而损伤对机体最高温度影响较小。最后进行了TPS损伤容限分析,在防热瓦极限温度约束下,外部热流密度最大值从100kW/m2增加到140kW/m2,矩形损伤宽度最大容许值从22.7mm减小到12.6mm,而弧形损伤宽度最大容许值从34.6mm减小到25.1mm,即随着外部热流密度最大值增加,损伤宽度的最大容许值降低,并且相同外部热流密度水平下弧形损伤宽度的最大容许值大于矩形损伤。     

空间载荷机柜热控设计的仿真研究

空间站主动热控系统的作用是提供和保持航天员、仪器设备和结构部件所要求的温度、湿度和风速等热环境。本文以空间载荷机柜为热控系统的基本单元,建立了以单相流体循环回路为基础、采用液冷结合风冷的冷却方式的载荷机柜数学模型;介绍了模糊增量控制算法的工作原理;提出了采用模糊增量控制算法,以液冷支路进出口温差和风冷支路冷却量占总冷却量的比值为控制目标的反馈控制策略。同时文章采用数值模拟方法研究了控制系统的动态响应效果。仿真结果显示,模糊增量控制算法具有响应迅速、超调量小、无静态误差的特点,控制策略满足有效性、稳定性和高精确度的要求。     

基于飞行资源分离的航班延误传播研究

在航班串设计及机组排班过程中,经常涉及飞行资源(飞机、机组)分离的问题。而延误航班的飞行资源分离将导致共享资源的衔接航班发生延误,并传播至后续航班串。本文考虑带有飞行资源分离的航班串,利用基于贝叶斯网络的比例风险回归模型,对资源分离后的航班离港延误进行分析。对比两种不同时刻飞机与机组资源分离方案下,各延误因素对衔接航班离港延误,以及整个后续航班串延误时间的影响,结果表明,不同时刻分离方案会造成不同的延误传播效果。本文为飞机、机组资源分离时刻的选择提供了定量分析方法,结果表明,资源分离时刻的不同对衔接航班的离港延误,以及整个后续航班串延误波及时间的影响都不同。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。     

散射对高温气体-碳黑颗粒混合物辐射传输的影响

基于全光谱k分布(Full spectrum k distribution,FSK)模型、MIE理论和有限体积法(Finite volume method,FVM),构建了均温、均质辐射参与性气体-碳黑颗粒混合物介质热辐射传输模型,并分析了碳黑不同尺寸、不同体积浓度以及介质不同路径长度和不同温度条件下,因忽略碳黑颗粒散射所导致的介质热辐射传输特性(如辐射热流、辐射源项)的计算误差。研究结果表明:体积分数不变,增大粒径,计算误差呈现出先增大后减小的趋势;数密度不变,增大粒径,或者粒径不变,增大体积分数,均将使得计算误差相应增大;粒径、体积分数不变,增大路径长度,或者升高介质温度,均将增大计算误差。通常对于含有大颗粒、高碳黑浓度的辐射参与性气体-碳黑颗粒混合物介质,碳黑颗粒散射不能忽略。     

联邦学习安全与隐私保护综述

联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。     

变体辅助的无人机栖落机动模糊控制设计

无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）的栖落机动是一种大幅度的俯仰运动,易引起升降舵操纵力矩饱和。本文以变体方式增强无人机的俯仰操纵能力,并研究其对应的控制设计方法。首先对栖落机动建立了纵向动力学模型,并通过采用轨迹线性化和张量积变换方法转换得到T-S模糊模型。基于Lyapunov稳定理论和平方和方法,设计了满足控制输入约束的栖落机动多项式模糊控制器。对非变体与变体下的栖落机动控制过程进行了仿真,结果验证了控制律的有效性,并且表明变体辅助的无人机具有更强的操纵性能,能提高栖落机动中升降舵的抗饱和能力。