基于机器学习的非定常流场网格自适应

现有针对非定常流场数值模拟的网格自适应方法,通常每隔一段时间步就进行一次网格调整,增加了计算复杂度和精度损失。针对这一问题,本文基于间断伽辽金（discontinuity Galerkin, DG）有限元法提出了结合BPNN(backpropagation neural network)和MMPDE(moving mesh partial differential equation)的非定常流场网格自适应方法。该方法首先采用DG有限元法对Navier-Stokes方程进行非定常计算,得到统计意义上的网格间断量;然后以初始网格和间断量训练BPNN回归模型,用于预测任意位置节点的间断量;接着使用MMPDE变分法移动网格节点,使其符合统计意义的间断量分布;最终通过Laplacian网格平滑法保证网格单元质量。圆柱绕流非定常流场算例的验证结果表明,该方法能够在不改变网格拓扑结构和不增加节点数的情况下完成一次性网格自适应,显著提高了非定常流场数值计算的精度和效率。     

多源数据融合与改进注意力机制的轴承智能故障诊断

单一传感器信号不能全面表达机械设备的运行特征且容易受到自身品质、性能的影响,为此本文提出了一种多源数据融合与改进注意力机制相结合的滚动轴承智能诊断方法。采集不同位置的传感器振动信号作为模型的输入向量,每一个传感器信号作为一个通道,将多通道信号同时送入模型特征输入层;引入改进注意力机制建立各通道和空间动态权重参数,随着模型训练,不断增强故障特征、弱化无用特征;运用深度卷积神经网络模型的卷积、池化等操作将多传感器信号进一步融合并提取故障特征,输出诊断结果。在进行滚动轴承故障诊断实验时,该方法诊断准确率达到100%,高于准确率最佳值为97.42%的单传感器。与其他方法相比,本文方法可以自适应融合多传感器数据以满足诊断任务的要求,具有良好的自适应性和鲁棒性,为滚动轴承的故障诊断提供了一种可行的方法。     

基于SAE-SA-1D-CNN-BGRU的涡扇发动机剩余寿命预测

为解决涡扇发动机监测数据维度高和寿命预测准确度低的问题,提出一种基于深度学习的寿命预测方法,开展了利用 神经网络获取涡扇发动机剩余寿命的研究。利用堆叠自编码（SAE）网络从高维传感器数据中提取健康因子（HI）,采用1维卷积神 经网络-双向门控循环单元（1D-CNN-BGRU）方法捕捉HI序列中的空间和时间特征,并引入自注意（SA）机制对捕捉的特征分配 权重,使用全连接层输出涡扇发动机剩余使用寿命（RUL）,以此构建复合神经网络进行面向涡扇发动机高维数据的寿命预测。结 果表明：利用NASA官方网站提供的涡扇发动机寿命试验公开数据集C-MAPSS对该方法进行验证,取得了均方根误差16.22和评 分函数225的结果。证明了基于SAE-SA-1D-CNN-BGRU的寿命预测方法可实现涡扇发动机寿命的有效预测,能为涡扇发动机 维修保障及健康管理提供有效决策支撑。     

基于改进Yolov3 算法的舰船目标检测识别系统

针对复杂战场环境下对海目标检测识别的需求,设计了一种基于改进Yolov3 算法的海面舰船目标实 时检测识别系统。使用微调分类网络、增加训练尺度、聚类目标边框维度、二级特征分类等方法对Yolov3 检 测识别网络模型进行了优化,在提高识别精度的同时有效降低了漏检率和虚警率。实验结果表明,优化后的网 络模型在自建的舰船图像数据库中将检测识别平均准确率提高到了79.3%,对真实海上航拍视频中舰船目标识 别的平均准确率达到了81% 以上。     

自主空战连续决策方法

未来空战正朝着无人化、自主化方向发展,自主空战决策方法是未来空战的重要支撑手段之一。传统空战决策方法由于维度限制,存在无法处理连续动作与远视决策的问题。基于Actor-Critic 方法提出空战连续决策的统一架构,依据空战训练经验对状态空间、动作空间、奖励及训练科目进行合理设计,测试多种连续动作空间强化学习算法在高不确定性空战场景下的学习效果并进行可视化验证。结果表明：基于本文提出的方法架构,可以实现连续动作下的远视价值寻优,智能体可以在复杂空战态势下做出最优决策,对随机机动飞行目标有较高的击杀率,且空战机动轨迹具有较高的合理性。     

轴流压气机试验若干异常气动现象表征与机理分析

在梳理某压气机试验器开展的历次压气机性能试验结果基础上,分析了试验系统发生的若干典型异常气动物理现象,通过试验数据表征分析与抑制方法试验验证,初步揭示了压气机试验异常气动现象的形成机制.研究结果表明:进口局部导叶角度失调会对下游流场产生扰动,导致压气机性能与稳定性出现恶化;转子顶部容腔通道逆流是导致压气机转子前外壁静压测量值偏高的原因,通过抑制容腔逆流可以改善压气机气动性能;改变进口节流比观察换算流量是否发生变化,是判定压气机试验进气系统漏气问题的有效方法.研究结果对于指导压气机性能试验故障诊断和提高试验分析能力具有重要作用.      

鼓包前缘静叶在跨声速压气机中应用初探

为减小静叶吸力面表面的流动分离,提高压气机气动性能,对跨声速压气机的静子叶片进行鼓包前缘造型,研究鼓包前缘设计参数的影响。数值模拟结果表明:鼓包前缘使静叶表面静压重新分布,改善了流场结构;鼓包波峰产生的对涡结构能够抑制静叶吸力面附面层分离,减小分离区范围;50%叶高以下范围提高效率和总压比较为显著,50%叶高以上范围效率和总压比反而略有降低;在不降低压气机气动稳定性的前提下,效率和总压比分别提升约2%和0.5%,表明鼓包前缘静叶可提高压气机气动性能。     

神经网络和模糊控制在军事上的应用

给出模糊系统的应用实例，并且阐明两种模糊规则。介绍神经网络与模糊控制在军事上的应用，通过坦克和装甲车分类器工作原理的论述，说明模糊控制与人工神经网络的联合使用其效果比单独使用的效果更好。最后介绍两种神经网络的实现方法。     

一类不确定非线性系统的回馈递推滑模鲁棒控制器设计

针对一类多输入多输出不确定非线性系统，用一个RBF神经网络获得未建模动态和外来扰动的估计值，将回馈递推思想与滑模控制相结合，逐步回馈递推，设计了鲁捧控制器。将这种方案用于某型侧滑转弯导弹的飞行控制系统设计。其中，为克服导弹作动器的位置饱和、速率饱和问题，改进了滑动面的符号函数，并采用模糊逻辑对滑动面的斜率进行实时调整。仿真表明了该控制方法的有效性。     

脉冲多普勒雷达回波信号数据压缩处理方法

为降低脉冲多普勒雷达测量高速目标时数据处理的难度，在分析目标多普勒频率和回波带宽的基础上，提出对经快速傅里叶变换（FW）后的采集数据进行压缩处理的方法，并阐述了其基本原理。研究表明，利用汉明窗可有效荻取多普勒频率，并在频域上进行数据压缩，既可保留目标的全部信息，又能获得较高的压缩比。