类比推理协处理器设计中的加速策略

分析了实现高效的嵌入式类比推理协处理器系统ARC(Analogical Reasoning Coprocessor)所面临的困难,在软件模拟、测试、验证的基础上给出了提高ARC效率的解决方案.由于ARC采用了符合类比推理机制的处理器体系结构和加速策略,推理速度有了大幅度的提高.     

模拟成形性的计算机预测

运用人工神经网络,对板料基本成形性(单向拉伸、平面应变等基本试验的参数)与模拟成形性(拉深、杯突、扩孔、福井等模拟试验指标)二者的相关性进行了研究.在大量试验数据和反向传播算法的基础上,建立了描述相关性的B-P网络模型.通过该模型,对已知基本成形性参数的板料的模拟成形性指标进行了计算机预测,预测结果与试验结果比较接近.本文的研究方法和结果表明,人工神经网络是研究板料的模拟成形性的一条有效途径.     

人工智能可解释性评估研究综述CSCD

近年来,可解释人工智能(XAI)发展迅速,成为当前人工智能领域的研究热点,已出现多种人工智能解释方法。如何量化评估XAI的可解释性以及解释方法的效果,对研究XAI具有重要意义。XAI的可解释性评估涉及主、客观因素,是一个复杂且有挑战性的工作。综述了XAI的可解释性评估方法,首先,介绍了XAI的可解释性及其评估的概念和分类;其次,总结和梳理了一些可解释性的特性;在此基础上,从可解释性评估方法和可解释性评估框架两方面,综述和分析了当前可解释性评估工作;最后,总结了当前人工智能可解释性评估研究的不足,并展望了其未来发展方向。     

战术飞行实时轨迹优化系统设计

介绍了在所开发的“战术飞行轨迹优化系统”中采用的轨迹优化方法－启发式搜索算法的改进方案。为了加快搜索速度，建立了专家系统，介绍了专家系统的规则。为了验证方法的有效性，建立了基于局域网的地面实时仿真系统，详细介绍了专家系统的设计。仿真计算结果表明，所开发的飞行轨迹优化系统是可行的。     

OODA智能赋能技术发展思考

随着科学技术的飞速发展,信息化支持下的体系作战将是未来战争的一种主要样式,"基于感知-判断-决策-行动（OODA）以快吃慢"成为未来战争的重要制胜机理。由于战场环境日趋复杂、对抗多域多维,从战场态势到作战策略的映射关系复杂,给OODA环快速解算带来了新的挑战。为确保OODA环解算满足任务需求,将人工智能（AI）技术赋能OODA各环节,驱动各环节高效运行,缩短环路解算时间,为打赢战争提供关键支撑。首先综述了人工智能在军事领域的应用进展,分析了导弹OODA智能化赋能面临的挑战,初步提出了智能赋能OODA环涉及的相关技术的思考,以支撑导弹智能化的发展。     

在轨服务软体机器人应用展望

软体机器人以其安全性高、功能多样、易于驱动等独特的优势,近些年来受到了广泛的关注。对软体机器人应用于未来空间在轨服务任务的设想,首先从现有用于在轨服务任务的空间机器人抓捕装置入手,分析了软体机器人用于在轨服务任务的可行性与优势,然后以软体抓捕装置为例,介绍了软体机器人的发展现状,最后提出了软体机器人用于在轨服务任务的建议。最终目标是通过将软体机器人引入在轨服务任务,提升我国在轨服务的智能化水平。     

发动机零部件稳态应力计算的状态函数法

An opti mization process is used to redesign blades of a high-pressure compressor.An artificial neural network (ANN) method is coupled to Navier-Stokes solvers and is applied to three different redesigns.A newrotor blade of a transonic compressor is designed by modifying thick, stacking line andinlet angle using a 3Dapproach, with a significant efficiencyi mprovement at the design point.The off-design behavior of this new compressor is also checked afterwards, which shows that the whole performance of the inlet stage is improved over a wide range of mass flow.The losses are reduced, proving the good performance of the opti mum.The whole results indicate that the opti mization method can find i mproved design and can be integrated in a design procedure.      

用结构自适应神经网络预测航空发动机性能趋势

 将航空发动机作为复杂非线性系统考虑,运用神经网络超强的非线性映射能力和非线性时间序列分析的相空间重构理论,建立航空发动机性能趋势预测的神经网络模型,同时,针对神经网络的结构设计困难问题,建立了基于遗传算法的结构自适应神经网络预测模型,实现了神经网络结构的优化。最后,利用三组民航飞机发动机的性能数据进行了预测分析,验证了利用结构自适应神经网络对航空发动机性能趋势进行预测的有效性。     

扰流板式畸变模拟装置的数值计算及人工神经网络建模

数值计算了用于某型空中试车台吊舱的扰流板式畸变模拟装置,应用总压恢复系数、周向畸变指数评价了该装置的畸变效果并与试验数据进行了对比分析,为后续发动机在空台上确定临界畸变指数及敏感系数提供了可用量值的参考.根据部分计算数据,建立了该扰流板式畸变模拟装置的人工神经网络模型,并预估了12个状态的畸变模拟效果,验证了该人工神经网络模型的有效性,为减少试验点数节省试验经费提供了有效的途径.     

某航空设备模拟电路故障状态分类器设计及仿真

采用传统故障诊断方法对复杂模拟电路进行故障诊断,存在诊断速度慢、故障点难以准确定位等缺点,为此提出基于神经网络理论的故障状态分类器设计方法,以某型飞机自动驾驶仪854C放大器为例,对故障状态分类器进行了分析设计和仿真研究.仿真结果显示:所设计的基于神经网络理论的故障状态分类器实现了对此类航空设备模拟电路故障的快速、准确和有效的识别与定位.