基于有限Fourier级数的航天器转移轨迹设计

针对航天器小推力转移轨迹的初始设计问题，利用基于三阶Fourier级数的设计方法实现了航天器小推力的多圈转移。同时，基于有限Fourier级数的形状法，对具有多个约束条件的小推力多圈转移轨迹进行了优化设计。选取了共面同轴同偏心率的初始和末端轨道位置，对所提出的方法进行了仿真验证。结果表明：与改进逆五阶多项式形状法相比，所提出的方法虽然增加了转移时间，但当转移圈数为5圈、有限Fourier级数的项数为10时，可减少将近75%的转移速度增量，同时大大减小了所需的最大推力加速度的值。     

卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望

从卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

麻辣来“席”,“食”不可挡

<正>中国大地上的麻辣鲜师,虽多隐于巴蜀一带,但也不乏在全国各地均有值得称道的"麻辣餐厅",这些餐厅家家户户都有"泼辣"的能手(这里"泼辣"可不是贬义词哦),著不在莱肴里撤上一些麻辣提味,浑身都不自在。烧制好的莱品多半看起来颜色特别红亮,让人食欲大增,入口更是惊奇,麻辣鲜香齐到,麻到你舌颤,辣得你飙汗,让你泪流满面的同时,还大呼过瘾。小编还亲自探访了2家的人气荚食餐厅,这里的麻辣特色莱可谓辣出了最高境界——辣而不死、辣而不燥,且有鲜味哦!     

月球表层采样样品智能确认方法

表层采样是月球采样探测的重要方式，样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程，分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点，模仿有人参与识别过程，提出了层次解耦的月球样品智能识别流程，利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络，完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系，并在月球表层采样地面试验中进行了验证，结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品，具有较好的泛化识别能力，误识别率优于8.1%，平均单幅识别时间约0.7 s。     

基于 Stacking集成学习的飞行模拟器设备故障预判

为精准研判飞行模拟器故障问题,提升飞行模拟器故障应急处理能力,提出了 1种基于 Stacking集成学习的设备故障预判方法。首先,针对设备故障数据具有高维度和时序性的特点,采用正态分布法,对采集的原始故障数据进行缺失值和异常值处理,获取归一化数据,并基于核主成分分析法,提取数据的特征并降低数据维度;然后,构建以 CNN、RF、BP神经网络为基分类器,XGBoost为元分类器的 Stacking集成学习模型,采用交叉验证训练策略,对设备的故障类型作出预判;最后,构架典型案例。仿真结果表明,所提方法可正确有效地识别设备的多种故障状态。     

基于集成学习模型的飞行学员认知负荷研究

在飞行过程中,飞行员需要在短时间内接收大量信息,并做出正确的判断与决策,而过高的认知负荷会影响其感知、判断、决策等认知过程,进而影响飞行安全。首先通过飞行模拟实验获取飞行学员在执行不同飞行任务时的生理数据;然后通过时域、频域分析等方法提取呼吸和心电信号的特征,并通过统计学方法筛选出能够反映认知负荷水平的指标;最后结合支持向量机、K 最邻近、人工神经网络等方法建立集成学习模型,对飞行学员的认知负荷进行评估,并与单一算法进行对比。结果表明：本文建立的集成学习模型具有较高的准确率,能够更好地反映飞行学员认知负荷水平。