基于随机网络编码的无线报文重传最优策略

网络编码技术为无线报文重传问题研究提供了新思路.分析并证明了完全无线报文重传问题最优策略所需重传报文数量等于节点请求报文数量的最大值;基于随机网络编码技术提出了最优重传策略RNCOPT(Random Network Coding based OPTimal Scheme),其编码系数从某选定有限域中随机选取(0除外);利用网络编码矩阵重新生成机制以保证100%解码成功率;描述了RNCOPT组合报文结构及发送节点操作过程.仿真表明:当接收节点数量为30而报文总数为30时,RNCOPT相对于传统非网络编码方案节省重传报文数量可达32%,而此时现有某典型策略CliqueNC却无明显效果.     

基于BP神经网络的飞行绩效评价模型

为实现飞行绩效的客观评价,利用眼动数据,建立了拓扑结构为6-14-3型的BP(Back Propagation)神经网络模型.已有的实验数据和随机插值法得到的数据作为建模的数据来源,数据分为训练集和测试集并归一化.基于Matlab的神经网络工具箱,利用经验公式和实验比较法确定了BP网络模型的隐含层节点数;对BP算法的各种改进算法进行了优化选择;将训练集数据和测试集数据先后输入网络模型进行学习训练和仿真测试;对3个技术水平的飞行员的飞行绩效进行了预测和评价.研究表明,眼动数据的BP神经网络模型可以较为准确地评价飞行绩效,评价方法可以为飞行训练提供参考.     

大型客机飞行员操作程序综合评价

机组对飞机的成功操作很大程度上依赖于一套精心编制的飞行员操作程序,不合理或不合逻辑的操作程序可能导致飞行员的违规操作,进而引发飞行事故.参考波音737NG飞行机组操作手册,分析进近和着陆阶段的任务功能流程后确定了评价指标体系的层次结构;采用德尔菲法对现役飞行员进行两轮咨询,建立了基于安全性的进近和着陆阶段飞行员操作程序综合评价指标体系;对飞行员进行咨询,采用序关系分析法确定了各指标的权重系数;应用模糊综合评价法对飞行员操作程序进行综合评价,得到了飞行员操作程序的评价等级和评价值.提出了一种将功能流程图法、德尔菲法、序关系分析法和模糊综合评价法相结合的飞行员操作程序综合评价方法,并应用于波音737NG飞机进近和着陆阶段的操作程序评价.评价结果说明了该综合评价方法的合理性.     

无拖曳卫星推力器动态模型研究

无拖曳技术能够有效地抵消卫星的非保守力,适用于未来的空间探测任务.这种技术的实现对推力器提出很高的要求.在广泛调研的基础上,归纳无拖曳卫星中微推力器的工作原理及特点,并介绍其应用情况.根据中国无拖曳技术的发展要求,针对无拖曳冷气微推力器中比例阀的流量控制过程,建立其动态模型进行仿真,并在此基础上设计模糊自适应PID控制器,改善了系统的动态性能.     

基于信息融合的网络安全态势量化评估方法

针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法。首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源。然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果。使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识。最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性。      

基于模糊逻辑的预测再入制导方法

在研究再入飞行器预测制导基础上,针对实时性要求,提出了一种基于模糊逻辑系统的模糊预测制导方法.首先研究分析了再入飞行器落点纵程与飞行高度、弹道倾角三者之间的联系;设计了以再入飞行器落点偏差和飞行高度为输入,弹道倾角角速度为输出的模糊逻辑系统;并在此基础上根据专家经验制定模糊规则,设计模糊预测制导算法.该方法避免了一般预测制导在形成弹道倾角修正指令时所需要的大量迭代运算,有效减小了预测制导指令的解算时间,为再入飞行器在再入过程中全程使用预测制导提供了可能.仿真结果表明:该方法实时性好,落点精度高,抗干扰能力强,且具有一定的工程实用价值.      

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。     

一个识别零件几何与工艺特征的自动分类系统

提出了一种在成组技术中应用模糊综合评判理论识别零件几何与工艺特征、进行计算机辅助零件分类的新方法，据此设计了自动分类软件。本法是根据零件本身间的相似性自动分类，不需建立一套分类用编码系统，也不需事先设定假想零件。对不同的分类要求，修改各种输入信息很方便，具有柔性。本文对２３００个航空附件回转类零件作了试验分析，讨论了特征抽取，目标类别，权级、权重分配，模糊关系矩阵计算，及自动分类应用软件设计．本软件是在ＩＢＭ－ＰＣ微型计算机上用Ｆｏｒｔｒａｎ－７７语言实现的，分类结果满意，自动分类正确率达９０％以上。本软件设计方法也适用于设计管理部门．     

智能材料结构的研究进展

智能材料结构是当前国内外研究的热门课题，进展很快。它的兴起将冲击材料研究部门，并引起了结构设计部门的变革。本文主要介绍埋入传感元件、驱动元件并采用人工神经网络、图形特征识别及新型声发射系统的三种强度自诊断智能结构，埋入形状记忆合金丝的大面积强度自适应结构，以及预报材料疲劳寿命、减振降噪、无舵面机翼和光电红外隐身等智能结构的研究进展。     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能