原子传感用垂直腔面发射激光器研究进展

垂直腔面发射激光器(Vertical-cavity Surface-emitting Laser,VCSEL)是半导体激光器家族中的最重要成员之一,因其具有单纵模、低功耗、光束易整形等一系列独特优势,是多种微型化原子传感器的理想光源。围绕原子传感这一应用需求,国内外多个科研机构和企业对Rb原子和Cs原子传感用VCSEL开展了不同层次的研究,主要对其中的代表性研究进展进行综述。     

民机机载系统网络安保适航政策分析

随着信息化、网络化技术的不断发展,机上互连接口的数量和种类越来越多,在带来性能提升的同时也引入了安保风险,给民机安全性带来了挑战。梳理了新一代民机内部网络域、外部网络域的接口类型,总结了国际民航组织、美国联邦航空局、欧洲航空安全局等各机构针对网络安保问题的审定政策,分析机载网络安保相关的工业标准及审定要求,给出了在实际审定中的审定要素和要求。本研究可为我国民机机载系统网络的适航审定提供理论支撑。     

模块化永磁直线游标电机等效磁网络及漏磁分析

在模块化永磁直线游标电机的初始设计及优化设计中,使用有限元方法(FEM)计算漏磁系数时需要耗费大量的建模和计算时间。针对这一问题,建立该种电机的等效磁网络模型,在建模期间,考虑气隙中的边缘效应,并计算永磁体组与定子齿在不同相对位置时的等效磁导,得到该种电机在一个周期内不同相对位置时的漏磁磁导和漏磁系数的数学解析表达式。采用FEM验证了该数学解析表达式的准确性。研究结果为模块化永磁直线游标电机的设计提供了理论依据。     

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

燃气轮机燃烧室预混喷嘴排放性能的试验和数值研究

为了研究当量比、值班燃料量和压力对燃气轮机燃烧室预混喷嘴排放指标的影响,在环境压力下按照等速模化原理进行了燃烧室预混喷嘴的燃烧试验,基于化学反应网络法构建了污染物预测模型,开展了试验和数值对比研究。结果表明:在带值班燃料的情况下该预混喷嘴当量比φ在0.35～0.5时可满足国标排放要求,但是值班燃料量增大会使NO_x排放升高;在φ0.4时,压力对纯预混燃烧NO_x生成无影响,φ0.4时,NO_x会随压力升高而增多;带有值班燃料的预混燃烧时,NO_x对压力变化敏感,压力升高导致NO_x增多;该预混喷嘴混合性能对空气流速不敏感、燃料兼容性强,排放达标当量比范围宽,经进一步设计开发后有潜力应用于燃气轮机低排放燃烧室中。该化学反应器网络模型依赖经验较少,当值班燃料比例≤0.17时,对污染物预测与试验数据符合较好。     

嵌入式大气数据传感系统研究进展

大气数据的精确测量对飞行器的导航与控制至关重要。相较于传统的探针式大气数据测量系统,嵌入式大气数据传感系统更适用于隐身性能要求、大迎角飞行要求的飞行器或高超声速飞行器。回顾了嵌入式大气数据传感系统的发展历程,介绍了该系统完整的组成部分及其工作原理,并指出该系统在应用时的四项关键技术(测压孔布局、气动模型及求解算法、校正算法、故障检测及管理技术),结合国外多种飞行器上该系统不同的应用方案,分别对比分析四项关键技术不同应用方式的优缺点;指出了该系统的四项关键技术均会影响系统精度及可靠性,实际应用中需综合考虑选择其应用方式;最后展望了该系统在未来航空航天领域的应用。     

机载核心处理平台与网络技术的应用前景

微电子技术的高速发展,为机载核心处理平台的技术进步提供了强有力的支撑。本文从机载核心处理平台及网络的“随需安装”、多核处理器技术应用、高安全操作系统技术、机载信息安全技术、可重构计算技术、机载网络技术以及新型散热技术等方面,探讨了机载机载核心处理平台与网络技术的应用前景。     

基于复杂网络的舰艇编队信息关系结构评估

通过引入复杂网络中的网络分析模型,建立了一个用于评价舰艇编队信息关系结构的模型,并从网络拓扑结构的角度对舰艇编队信息关系结构进行了实例分析。所建立的模型可以从多个角度对舰艇编队信息关系结构进行评价,这为海上舰艇编队通信组网提供了一种新的评价思路。     

基于Kohonen网络的动目标实时定位融合算法

为完成对动目标的实时定位测量,有效减小测控装备组网测量实时跟踪定位误差,在建立多定位子系统组网混合式融合结构模型的基础上,利用Kohonen网络的自组织特征映射模型特点,确定各组交会数据的权值,并将其输入1个Kohonen网络进行在线竞争、融合求得目标的位置信息,增强了目标实时位置信息的连续性、完整性,减小了实时定位误差。     

基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究

以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。