二次奖罚学习自动机

研究了奖罚型学习自动机的一种非线性强化算法。与线性的奖罚模型（ＬＲＰ）不同,新模型的行动选择概率的更新函数为二次的。这使得该模型的学习性能优于ＬＲＰ,且对不同的环境,其具有不同的行为和特点。     

支持系统信息共享的制造信息映射与集成方法

 为解决系统集成中信息结构复杂和结构转换困难的问题,提出了一种异构制造信息的映射转化方法。通过对制造信息内容及信息间关系的分析,建立了包括物料、工艺、零件及资源在内的统一制造信息模型,并对模型支持下的制造信息结构化表达方法进行了研究。通过对制造信息映射情况的分析,总结定义了节点/属性计算单元和条件计算单元两类计算因子,并用一个实例说明了如何应用计算因子的不同组合实现信息的结构转换。提出了一种基于消息中间件的系统集成框架,对信息映射方法在框架中的应用模式进行了讨论。研究成果在某航空企业得到了应用实现,并取得了较好的应用效果,验证了所提方法的可行性。     

基于数字化的飞机柔性装配技术研究

飞机制造技术的数字化,装配技术的柔性化是飞机研制的发展方向。为提高飞机装配质量,加快飞机研发周期,降低飞机生产成本,并结合飞机装配现状,提出了以数字化为基础的飞机柔性装配技术是诸多现有关键技术的集成,论述了柔性装配的数字量协调问题、分离面的划分问题及满足柔性连接、定位和夹紧的标准问题在飞机柔性装配技术推广中的重要性。     

复合材料构件设计、分析、制造一体化

给出了复合材料构件一体化研制环境基本要素和一体化研制流程,并对几项关键技术进行了探讨。复合材料构件数字化定义包括几何建模和材料结构建模,总结了建模过程和数据的组成。根据当前复合材料构件分析无法基于最终真实纤维路径进行的现状,总结了接口数据的内容和组织,探讨了通过纤维路径数据到有限元网格的自动映射实现材料铺放数据的自动传递。研究了设计到自动下料系统和激光投影系统的接口数据和集成方式。     

基于二叉树支持向量机的装备故障诊断研究

本文提出了一种基于二叉树支持向量机的某型装备故障诊断方法,应用该方法构造了多故障分类器,并通过某型装备故障实例验证了该方法故障诊断结果的正确性,证明了该故障诊断方法具有良好的鲁棒性和推广性。     

基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术

复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。     

再入飞行器自适应最优姿态控制

针对再入飞行器姿态控制问题,应用自适应动态规划（ADP）理论设计了姿态控制器。将再入飞行器的姿态控制建模为非线性系统的最优控制问题,提出单网络积分型强化学习（SNIRL）算法进行求解,该算法简化了积分型强化学习（IRL）算法在迭代计算中的执行-评价双网络结构,只需要采用评价网络估计值函数就可以求得最优控制律,其收敛性得到了理论证明。基于SNIRL算法设计了自适应最优控制器,并证明了闭环系统的稳定性。通过数值仿真校验了SNIRL算法比IRL算法计算效率更高,收敛速度更快,并校验了自适应最优姿态控制器的有效性 。     

基于深度学习的组合体航天器模型预测控制

利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明：该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。     

基于DDQN的运载火箭姿态控制器参数设计

探索了利用深度强化学习算法训练智能体,以代替人类工程师进行火箭姿态控制器参数的离线设计方案。建立了多特征秒的火箭频域分析模型,选定了设计参数。选择深度强化学习算法中的双深度Q学习(Double Deep Q Network,DDQN)算法,通过记忆回放和时间差分迭代的方式让智能体在与环境交互过程中不断学习。设计了对应的马尔科夫决策过程模型,进行了智能体的训练和前向测试。结果说明该方法对于运载火箭姿控设计具有一定参考价值。     

面向下一代载荷系统应用的光子集成芯片探索

文章以光子集成技术在未来卫星宽带通信与中继一体化系统应用为出发点,开展光子集成载荷应用需求分析,完成了模拟光处理与数字光处理、模拟片上处理与离散光处理的区别分析及特性梳理。重点介绍了现行的光子载荷搭载验证情况,完成光子载荷与传统射频载荷体积、重量、功耗对比分析。在此基础上,提出一种全芯片架构的光子处理转发载荷系统,并完成相应的功能拆解及业务划分,梳理下一步需要重点攻关的片上关键技术,为构建通用化、小型化、多波束并行的高通量卫星通信载荷系统提供技术支撑。