考虑温度影响的干摩擦接触分子动力学研究

基于多尺度方法对干摩擦行为进行预测已成为当前研究热点。对于航空发动机等高温机械系统，温度对干摩擦行为影响至关重要。针对高温影响下微动界面摩擦行为开展分子动力学建模与分析，研究不同温度下微凸体的切向碰撞过程；考虑温度的升高使摩擦界面微凸体黏着作用增强，提出不同于赫兹接触理论预测的真实面积计算方法；基于所建的分子动力学模型和G-W接触模型，研究不同温度下接触面的摩擦系数，与实验测量的摩擦系数结果吻合，验证所提方法的正确性。对于在高温环境下接触、摩擦及微动等界面力学问题的研究提供了可借鉴的方法，同时为高温旋转机械动力学多尺度方法提供了可参考的解决手段。     

基于多尺度CNN模型的多时相PolSAR图像作物分类

农作物分类是偏振合成孔径雷达(PolSAR)数据的重要应用之一。由于单时相PolSAR数据获取的信息有限，因此，采用多时相PolSAR数据，其含有农作物生长周期更丰富的特征信息。针对多时相PolSAR数据在极化特征分解时造成的“维数灾难”问题，提出了一种非负性约束稀疏自编码器(NC-SAE)的特征压缩方法，用于对分解后的特征数据进行压缩，以获得分类所需的有效特征。此外，构建了一种多尺度特征分类网络(MSFCN)，该网络可以提高农作物的分类性能，且优于目前传统的卷积神经网络和支持向量机方法。通过使用欧空局提供的数据进行仿真实验，对分类结果进行性能评估，并与传统方法比较。实验结果表明:所提的方法具有很好的农业应用前景。     

基于LCD-ICA的水声信号降噪方法

针对水下目标信号易受噪声影响、信噪分离难的问题,提出一种基于 LCD和 ICA分析相结合的水声信号降噪方法,给出了该方法在水声降噪领域中应用原理和方法步骤；并通过仿真信号,验证了该方法在水声信噪分离中的有效性。结果表明,采用文中所提的方法能够有效降低噪声干扰,提高目标检测的可靠性。     

2.5维树脂基编织复合材料平板固有振动分析

开展2.5维T800碳纤维/BMP350聚酰亚胺树脂编织复合材料平板结构固有振动特性的仿真分析与试验研究。首先，分别采用多尺度分析方法和细观尺度有限元分析方法预测复合材料悬臂平板的固有振动特性。其次，开展了复合材料悬臂平板的模态试验，获取其固有振动特性的实测数据。与试验结果对比，仿真预测固有频率最大误差在10%以内，验证了上述两种固有振动分析方法的有效性，可为后续2.5维树脂基编织复合材料叶片的动力学性能分析与设计研究提供参考。      

基于LMD与AO-PNN的中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承受噪声干扰大、传递路径复杂导致采用传统方法难以进行故障诊断的问题,提出了一种基于局部均值分解（LMD）与相关系数-能量比-峭度准则、结合天鹰座优化算法（AO）优化概率神经网络（PNN）的中介轴承故障诊断方法。使用LMD对传感器采集的振动信号进行分解;利用相关系数-能量比-峭度准则判决筛选分解得到的PF分量,重构筛选后的信号;计算重构信号的多尺度排列熵（MPE）,以构建特征向量;通过AO优化的PNN的平滑因子,将优化后的神经网络用于中介轴承的故障诊断。基于中介轴承故障试验数据对诊断结果进行了分析,结果表明：提出的方法可以有效诊断高背景噪声、复杂路径干扰下的航空发动机中介轴承的典型故障,与粒子群优化的概率神经网络方法（PSO-PNN）和传统的PNN方法相比,其诊断准确率分别提高了3.875%和8.125%,具有较好的全局收敛性和计算鲁棒性。     

氧化硅气凝胶粉体材料力学性能的多尺度模拟

基于氧化硅气凝胶粉体材料内部的微结构特征,建立了能反映其特征结构的多尺度力学模型,利
用分子动力学方法模拟了氧化硅气凝胶的纳米多孔结构和拉伸性能,进一步利用离散元方法模拟了粉体材料
的模压成形和多轴压缩应力-应变曲线。分子动力学模拟表明,气凝胶密度越低,其分形维数越小。此外,离
散元模拟表明,氧化硅气凝胶粉体材料的弹性模量比对应的氧化硅气凝胶弹性模量低,压缩强度比对应气凝胶
的拉伸强度高;随着围压的增加,氧化硅气凝胶粉体材料的压缩强度增加。     

拉伸载荷下正交三向机织复合材料接头失效多尺度渐进损伤分析

针对机械打孔三维机织复合材料耳片接头的单轴拉伸破坏性能，采用多尺度分析方法研究孔边纱线破坏过程。结果表明，正交三向（ORT）机织复合材料接头孔边的连续的经纱出现大量的纵向损伤；纬纱单元出现大量横向损伤，损伤沿着孔边45°方向逐渐扩展，纬纱发生剪切失效，最终接头的损伤形式为剪切破坏。数值模拟和试验结果的误差为1.14％，验证了多尺度有限元仿真方法的正确性。孔边细观区域的纱线损伤从孔边扩展到边接头边缘。孔边纱线的分布位置不同，纱线的破坏形式虽不一样，但是不影响破坏的扩展趋势。     

基于多尺度融合的自适应无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）跟踪过程中目标的尺寸小、尺度变化大和相似物干扰等问题，提出了一种基于多尺度注意力和特征融合的自适应无人机航拍目标跟踪算法。首先，考虑到无人机视角下干扰信息多，构建了深层多样化特征提取网络，提供鲁棒表征目标的语义特征和多样化特征；其次，设计的多尺度注意力模块，抑制干扰信息的同时保留了不同尺度的目标信息；然后特征融合模块将不同层特征进行融合，有效整合了细节信息和语义信息；最后，使用多个基于无锚框策略的区域建议模块自适应感知目标的尺度变化，充分利用整合的特征信息实现对目标的精准定位与稳定跟踪。实验结果表明：该算法在数据集上的成功率和准确率为61.7%和81.5%，速度为40.5 frame/s。该算法对目标的辨别能力、尺度感知能力和抗干扰能力明显增强，能有效应对无人机跟踪过程中的常见挑战。     

风能模型的发展及CFD在风资源开发利用中的应用

风能科学的发展一个很重要的方面就是从大气运动到风力发电机尺度流场的不同时空尺度运动的研究。随着计算能力的发展，计算流体力学（computational fluid dynamics, CFD）已经广泛应用于风能开发领域，使得风能模型从应用于较平坦地形的线性模型，发展到应用于复杂地形、耦合天气过程，考虑风力发电机排布、尾流效应的模型链。本文首先介绍了目前风能评估、微观选址、风功率预测模型的发展，之后详细介绍了在这些风能模型中CFD方法的改进，主要集中在中尺度到微尺度的“降尺度”、尾流模拟和复杂地形风场模拟3个方面，最后对风能模型发展过程中CFD所面临的挑战进行了展望。