基于监督流形学习的航空发动机振动故障诊断方法

航空发动机故障诊断中一个有挑战性的难题就是如何处理具有高维数、非线性化特点的故障数据,传统模式识别方法很难发现这类数据集的真实结构,导致故障诊断准确性不高。针对这一问题,将一种新兴的非线性维数约简技术——流形学习引入航空发动机振动故障诊断,提出基于监督流形学习理论的航空发动机特征提取与识别方法。该方法首先采用最近兴起的监督局部线性嵌入流形学习算法对蕴含在高维振动故障数据中不同故障的流形特征进行学习,映射到低维嵌入空间以实现故障的特征提取,在降维后的流形特征空间中构造分类器实现故障识别。利用航空发动机转子故障数据对方法的有效性进行了验证,结果表明,该方法显著提高了故障诊断性能,克服了传统的模式识别方法PCA和LDA的不足,并且在训练样本数为每类100的条件下,该方法的平均故障诊断正确率比PCA和LDA分别高出2.93%和7.20%。     

SiC/SiBCN-Si3N4复合材料力学性能研究

为了深入了解SiC/SiBCN-Si₃N₄材料微观形貌与高温力学行为,建立科学可靠的定量表征方法,本文使用多种表征手段对SiC/SiBCN-Si₃N₄材料进行定量观测,首先进行材料孔隙率及密度的测试,随后进行材料高温原位力学性能测试并对材料损伤机理进行了分析,最后基于试验数据构建了一种可解释的深度学习模型,实现了材料高温非线性本构关系预测。样件力学性能分析结果表明：平均应力预测误差为0.27%~0.59%、平均应变预测误差为1.96%~3.41%;同时通过量化分析明确了影响力学性能的因素依次为温度、偏轴角度、孔隙率及密度。本文实现了不同环境温度、偏轴角度与外载荷作用下SiC/SiBCN-Si₃N₄宏观力学性能的预测,可为陶瓷基复合材料高温本构模型的建立提供新思路。     

基于深度学习和动态变阵的迈克尔逊干涉成像方法

干涉成像为突破衍射极限成像带来了可能,然而目前干涉成像系统的子孔径阵列通常固定不变,导致图像频谱获取不足、灵活性差,阻碍了成像系统性能的提升。此外,干涉图像的复原方法面临复原速度慢、复原品质差等难题。文章利用动态变阵的方法解决迈克尔逊干涉成像由于孔径稀疏且固定导致的频谱获取不足、灵活性差的问题,进而进一步地利用深度学习的方法,设计了一种干涉成像的图像复原算法,提高图像复原品质和速度。实验结果表明：动态变阵可有效提高稀疏孔径迈克尔逊干涉成像的频谱获取能力,基于深度学习的网络模型可以显著提高图像的复原品质,复原图像峰值信噪比提升5 dB,复原时间提升两个数量级。总之,文章所提的变阵方案和基于深度学习的图像复原方法可以获得高品质的复原图像,在成像领域具有一定的应用潜力。     

如何给学习者一个全新的学习环境

通过对传统学习环境概念的阐释以及对一些有代表意义的建构主义学习环境定义的分析，提出关于建构主义学习环境的概念及其基本特点，论述了建构主义学习环境设计与教学设计之间的区别，建构主义学习环境的本质和设计过程中应注意的问题。     

对中国高校“服务学习”现状的认识与反思

澄清了服务学习认识方面的两个误区,阐述了中国高校服务学习的具体分类及其在中国高校的发展现状。研究显示,中国高校服务学习在实践中存在以下问题:专业教师欠缺;组织不规范;学校与社会的联系不够紧密,服务对象的范围狭窄。基于此,提出加强专业教师的培养、健全组织管理、加强与社会各界的沟通与合作等建议。     

基于模糊神经网络的飞机智能故障诊断技术研究

随着科技的进步和各种智能故障诊断技术的应用,传统的飞机维修方法已经不能满足现代战争的需求.无论是传统的视情维修还是预防性维修都有其内在的缺点,传统的视情维修主要是依靠维护人员的经验以及规程对装备进行检测,容易造成漏检;而预防性维修以预防为主,容易造成不必要的拆装,不仅增加了维护人员的工作量,还会影响装备的使用寿命.     

基于BOWA小脑模型的高精度稳定 电动加载系统

 随着电动加载系统的不断发展,对控制精度、动态特性和稳定性提出了更高的要求,常规的小脑模型(CMAC)和PD控制相结合的复合控制策略难以满足加载指标要求。针对无人机舵机电动加载系统的控制需求,提出了一种基于平衡学习、最优权值和自适应学习率的新型小脑模型(BOWA-CMAC)复合控制策略,它在保留小脑模型算法正常学习过程的同时,避免了算法的过学习现象,保证了系统的稳定,同时提高了跟踪精度和动态特性。仿真和实验结果表明,BOWA-CMAC复合控制策略具有很强的鲁棒性,抑制了加载系统的多余力矩,保证了系统的稳定性,有效提高了系统的跟踪精度和动态特性,非常适合于实时控制。     

一种多属性主客观对比评价模型及应用

提出了一种多属性主客观对比评价模型,用以分析被评价者对自身(主观)评价与专家(客观)评价的异同,以期提升评价的效能。首先针对所有被评价数据集,依托于聚类分析方法,提出了一种典型样本选取策略。然后应用优势粗糙集理论对典型样本集进行了专家知识学习,形成决策规则集,并将规则应用于分析所有的数据,获得客观评价结果,与主观评价结果进行比较分析。最后应用该模型对研究生学习能力进行了分析,证明了模型的有效性。     

合作学习在高职高专大学英语课堂教学中的运用

合作学习是目前世界上许多国家都普遍采用的一种富有创新意义和实效的教学理论与策略。在《高职高专教育英语课程教学基本要求》中,倡导合作型的教学模式,让学生在教师的教导下,通过感知、体验、实践、参与和合作等方式,实现任务目标,提高学生的学习兴趣。     

一种结合全局和局部相似性的小样本分割方法

针对小样本分割中如何提取支持图像和查询图像共性信息的问题,提出一种新的小样本分割模型,同时结合了全局相似性和局部相似性,实现了更具泛化能力的小样本分割。具体地,根据支持图像和查询图像全局特征和局部特征之间的相似性,提出了一种新型注意力谱生成器,进而实现查询图像的注意力谱生成和区域分割。所提注意力谱生成器包含2个级联模块:全局引导器和局部引导器。在全局引导器中,提出了一种新的基于指数函数的全局相似性度量,对查询图像特征和支持图像的全局特征进行关系建模,输出前景增强的查询图像特征。在局部引导器中,通过引入局部关系矩阵对支持图像特征和查询图像特征之间的局部相似性进行建模,得到与类别无关的注意力谱。在Pascal-5i数据集上做了大量的实验,在1-shot设定下mIoU达到了59.9%,5-shot设定下mIoU达到了61.9%,均优于现有方法。