基于抽象汇编指令的恶意软件家族分类方法

恶意软件变体的大量出现对网络安全造成巨大威胁。针对基于汇编指令的恶意软件家族分类方法中，操作数语义与运行环境密切相关而难以提取，导致指令语义缺失，难以正确分类恶意软件变体的问题。提出了一种基于抽象汇编指令的恶意软件家族分类方法。通过抽象出操作数类型重构指令，使操作数语义脱离运行环境的约束；利用词注意力机制与双向门循环单元（Bi-GRU）构建指令嵌入网络以捕获指令行为语义，并结合双向循环神经网络（Bi-RNN）学习恶意软件家族共性指令序列，以减小变体技术对指令序列的干扰；融合原始指令和家族共性指令序列构建特征图像，并通过卷积神经网络实现恶意软件家族分类。公开数据集上的实验结果表明:所提方法能够有效提取操作数信息，抵抗恶意软件变体中无关指令的干扰，实现恶意软件变体的家族分类。      

VR-Forces中发射与毁伤仿真机制

VR-Forces是当前较为成熟的计算机生成兵力仿真平台,使用该平台实现仿真实体间对抗及毁伤是关键技术之一。针对该平台中发射与毁伤仿真机制,分析了对象参数数据库组织结构、发射武器配置方法、弹药选择列表构成和命中概率表的原理,阐述了毁伤机制、毁伤概率表组成以及毁伤执行器的配置方法。结合某飞机发射反舰导弹对敌方舰船突防的作战仿真实验案例,实现了红蓝双方的突防和防空仿真对抗。研究成果对基于 VR-Forces的作战仿真开发和开发类似系统有一定的技术参考价值。     

DD6单晶高温合金模拟薄壁试样超高频振动疲劳

以具有空心气冷结构涡轮叶片用第二代镍基单晶高温合金DD6为研究对象，研究试样厚度对其超高周疲劳性能的影响。基于有限元方法结合实测设计了工作段厚度为0.5 mm的超高频振动疲劳薄壁试样，实测一弯共振频率达到1425 Hz左右，采用电磁振动台开展超高周疲劳实验，获取最高至10⁹周次的疲劳S-N曲线，并开展与标准旋转弯曲疲劳、标准振动疲劳实验数据的对比分析。结果表明：DD6单晶高温合金的疲劳强度在10⁷～10⁹周次范围内下降约25%，薄壁试样高周疲劳强度和同材料标准旋弯疲劳强度基本一致，略低于标准振动疲劳强度；薄壁试样的裂纹在危险截面的表面萌生，呈线源特征，疲劳扩展区存在两个扩展平面，呈现类解理特征。     

多尺度特征和注意力融合的生成对抗壁画修复

针对现有深度学习图像修复算法修复壁画时，存在特征提取不足及细节重构丢失等问题，提出了一种多尺度特征和注意力融合的生成对抗壁画修复深度学习模型。设计多尺度特征金字塔网络提取壁画中不同尺度的特征信息，增强特征关联性；采用自注意力机制及特征融合模块构建多尺度特征生成器，以获取丰富的上下文信息，提升网络的修复能力；引入最小化对抗损失与均方误差促进判别器的残差反馈，从而结合不同尺度的特征信息完成壁画修复。通过对真实敦煌壁画数字化修复的实验结果表明，所提算法能够有效保护壁画图像的边缘和纹理等重要特征信息，并且主观视觉效果及客观评价指标均优于比较算法。     

基于Transformer模型的滚动轴承剩余使用寿命预测方法

准确的滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测对保证机械安全运行和减小维修损失起着至关重要的作用。为提高滚动轴承RUL预测准确率，提出一种基于Transformer模型的轴承RUL预测方法，充分利用其自注意力机制与编码器-解码器结构的优势，解决轴承RUL预测中序列过长而导致的记忆力退化问题，挖掘出输入特征与轴承RUL之间复杂映射关系。同时，采用三角函数变换与累积变换来修正输入特征的单调性与趋势性，使其能更好地表征滚动轴承的退化过程。在PHM2012数据集上的实验结果表明：所提方法相比于对比方法平均绝对误差分别降低了9.25%、28.63%、34.14%，平均得分分别提高了2.78%、19.79%、29.38%；在XJTU-SY数据集上的实验结果表明，所提方法相比于对比方法均方根误差降低了17.4%，平均得分提高了18.6%，进一步证明了其可行性与优越性。     

基于回访机制的无人机集群分布式协同区域搜索方法

为高效引导无人机（UAV）集群搜索未知任务区域内的动态目标，同时兼顾最大化覆盖搜索效能，提出一种回访机制驱动的UAV集群分布式协同搜索决策（RM-DCSD）算法。首先，基于栅格化方法构建了包含3种属性的综合态势信息图模型及其更新机理，为UAV进行实时在线搜索决策奠定基础；其次，以最大化搜索效率为优化目标，同时兼顾UAV的飞行安全与能耗代价，建立了UAV搜索效能函数，在此基础上，基于滚动优化思想进一步构建了UAV局部有限时域滚动优化模型；然后，综合考虑动目标的实际搜索需求以及传感器虚警和漏检情况，分别设计了信息素引导的回访机制与权系数动态切换引导的回访机制；接着，借鉴分布式模型预测控制思想，设计了基于信息融合的UAV集群分布式协同搜索决策机制，在确保集群分布式协同最优决策的基础上实现了对UAV成员态势信息图的解耦式更新，进一步增强了系统鲁棒性；最后，通过数值仿真实验对所提算法的有效性进行全面验证。仿真结果表明，RM-DCSD算法对动态未知搜索环境表现出良好的适应性，能够在引导UAV集群对未知区域进行最大化覆盖搜索的同时，通过回访机制驱动，有效兼顾对地面动目标的搜索需求。     

纳米碳/铝复合材料的制备、界面改性与增强机制研究进展

以石墨烯和碳纳米管为代表的纳米碳是发展结构功能一体化铝基复合材料的理想增强材料，但纳米碳分散难、与铝润湿差及不良的界面结合等限制了增强效果。针对此问题，介绍了纳米碳/铝复合材料熔融铸造和粉末冶金制备方法的改进及新发展的制备技术，从表面化学改性、涂层及纳米粒子修饰方面总结了纳米碳表面处理与增强铝基复合材料的研究现状。基于纳米碳/铝的界面结合机制，综述了表面改性前后反应和扩散型界面的形成过程及它们与机械锚结型界面对载荷传递的影响、改善途径；分析了纳米碳/铝复合材料研究中涉及的主要增强机制、影响因素和增强效果，并展望了提升该复合材料结构与功能性能的研究重点。     

喷射成形TiCp/ZA35复合材料热挤压工艺的ANN优化和组织研究

采用人工神经网络(ANN)的方法，研究挤压比、挤压比压、挤压温度和挤压速率对喷射成形TiC_p/ZA35复合材料力学性能的影响，建立了TiC_p/ZA35复合材料热挤压的人工神经网络模型。模型的输入参数为挤压比、挤压比压、挤压温度和挤压速率，输出参数为复合材料的抗拉强度。该模型可以仿真TiC_p/ZA35复合材料在不同热挤压工艺参数下的力学性能，也可以优化热挤压工艺参数，模型结果与实验结果误差小于1.8%，拟合率为0.986。推荐热挤压工艺优化参数为：挤压比22，挤压比压415 MPa，挤压温度315℃，挤压速率8 mm·s^-1，此工艺条件下复合材料的抗拉强度为486.7 MPa。热挤压间接对复合材料进行了时效处理，材料晶内析出晶须状和颗粒状的MnAl6强化相。弥散强化和位错强化作用使热挤压喷射沉积TiCp/ZA35复合材料较未挤压复合材料抗拉强度提高38.3%。