多导弹分布式自适应协同制导方法

针对多导弹的齐射攻击问题,提出了一种具有异构"领弹-被领弹"的分布式自适应协同制导方法.该方法在局部通信和传统比例导引基础上,基于分布式网络同步原理设计了领弹和被领弹的分布式协同制导律.领弹的分布协同制导基于固定系数的比例导引律,而被领弹的分布协同制导则基于自适应可变系数的比例导引律,并设计了被领弹比例导引系数的分布式自适应调节规律.给出了5枚导弹协同目标攻击的仿真结果,验证了该自适应分布式协同制导算法的有效性.     

基于LIME的恶意代码对抗样本生成技术

基于机器学习检测恶意代码技术的研究和分析,针对机器学习模型对抗样本的生成提出一种基于模型无关的局部可解释（LIME）的黑盒对抗样本生成方法。该方法可以对任意黑盒的恶意代码分类器生成对抗样本,绕过机器学习模型检测。使用简单模型模拟目标分类器的局部表现,获取特征权重;通过扰动算法生成扰动,根据生成的扰动对原恶意代码进行修改后生成对抗样本;基于2015年微软公布的常见恶意样本数据集和收集的来自50多个供应商的良性样本数据对所提方法进行实验,参照常见恶意代码分类器实现了18个基于不同算法或特征的目标分类器,使用所提方法对目标分类器进行攻击,使分类器的真阳性率均降低到接近0。此外,对MalGAN和ZOO两个先进的黑盒对抗样本生成方法与所提方法进行对比,实验结果表明:所提方法能够有效生成对抗样本,且方法本身具有适用范围广泛、能灵活控制扰动和健全性的优点。      

发动机机匣低循环疲劳寿命的预测

本文介绍了一种基于局部应力应变法的发动机机匣低循环疲劳寿命预测方法。文中提出了确定机匣载荷谱的建议,论述了在多向应力状态下应如何确定等效应变,使在单向应力状态下确定的应变幅-疲劳寿命曲线可适用于多向应力状态。根据飞行的特点,提出了确定发动机机匣可靠性寿命的计算方法,最后通过实例,证明了所介绍的方法具有较好的精度。本方法比较简便,是一种很有前途的预测法。     

基于非均匀数据细分曲面重建的数据测量技术研究

为了提高细分曲面重建质量和效率，在对非均匀数据细分曲面重建算法研究的基础上，根据算法对数据的需求，给出了一种针对非均匀数据细分曲面重建算法的数据测量方法，并采用该方法对某型摩托车进行了测量重建。     

混沌行为预测：一种变型的码本预测方法

利用混沌周期点之全体在其不变集中稠及其不变集的几何结构呈一定程度的自相似性性质,提出了一种变形的码本预测方法,对带和不带观测噪声的混沌时间序列进行预测.在保证精度的前提下,克服了全局非线性化模型和局部线性化模型对噪声敏感及预测时间短的缺点.     

带压力梯度的非平行流边界层稳定性研究

发展高精度的高阶谱方法,通过抛物化稳定性方程及其局部法,研究在压力梯度作用下的非平行流边界层稳定性问题。与经典的平行流边界层稳定性结果相比,显示了在某些条件下非平行性对稳定性的关键作用。提出了压力梯度对临界雷诺数的影响研究,探讨了不同压力场对流动稳定性作用的规律性。     

多模式高概率量子搜索算法

量子搜索问题是发展量子神经网络必须要解决的问题之一.本文在分析了Grover量子算法基础上,针对量子神经网络要处理多模式问题提出了一个多模式高概率量子搜索算法,它通过一系列的么正操作能在模式集中以较高的概率搜索目标,并且该算法在搜索目标模式时能在一次算法的执行中就找到目标,所以它远比经典的搜索方法要快,而且随着模式集和目标数的增多,它运行效果越好,最后验证了算法的可行性和有效性.     

飞机舵机作动器局部应力与疲劳寿命分析

通过有限元分析软件ANSYS Workbench对飞机舵机作动器进行了力学分析建模,通过引入非线性接触设置模拟了作动器筒体的实际工作的接触效应,分析了结构在复杂工作状态下的局部应力分布,并且根据第四强度理论校核了结构的静强度设计;然后,在静力分析的基础上,根据第一强度理论确定结构的疲劳危险点,并结合名义应力法和线性累积损伤理论估算了结构在设计疲劳谱下的疲劳寿命。本文的分析流程可以给工程设计单位在处理类似复杂航空结构的静强度与安全寿命设计问题方面提供参考。     

轴压铆接加筋板局部屈曲弹性支持分析方法

考虑铆钉连接对筋条扭转弹性支持作用的影响,利用三角函数构造筋条在铆钉连接情况下的扭转支持刚度,采用里兹能量法建立轴压铆接加筋平板蒙皮局部屈曲问题的弹性支持理论分析模型及分析方法。分别采用试验方法、有限元方法、工程简化分析方法和本文分析方法对典型轴压金属Z形铆接加筋平板的蒙皮局部屈曲临界应力进行算例分析,验证了本文分析方法的合理性。在此基础上进一步研究了不同的铆钉间距和铆钉连接方式对加筋板蒙皮局部屈曲临界应力的影响。结果表明：在Z形加筋板结构形式、尺寸、铆钉间距皆为工程常用范围的前提之下,若铆钉连接方式不变,改变铆钉间距对屈曲临界应力影响不足1%;若铆钉间距不变,单排连接改为双排或者交错排可以提高屈曲临界应力约11%。     

遮荫条件下光伏发电最大功率的智能跟踪方法综述

局部遮荫条件下光伏发电将会产生多峰值输出功率,可能导致最大功率点跟踪失效从而造成能量损失。本文对两类最大功率智能跟踪方法进行归纳和评述,第一类方法是传统的控制算法,如粒子群算法等;第二类方法是混合算法,如粒子群和电导增量混合算法等。结果表明:尽管第一类方法能对光伏发电中复杂的非线性、多峰值功率进行寻优,但收敛时间较长和收敛精度不够高;第二类方法可以扬长避短,有效地发挥各算法的优点,提高搜索性能;如粒子群与电导增量混合算法,在0.25 s附近跟踪到最大功率点,其精度达到98.2%;电导增量法在0.29 s附近跟踪到最大功率点,其精度仅为88.5%;而粒子群算法在0.27 s跟踪到最大功率点,其精度仅为95.9%。该综述对未来全局最大功率点跟踪技术的发展提供了指导。