基于星载毫米波顺轨-交轨InISAR的空间运动目标三维成像技术研究

研究了低信噪比情况下的星载毫米波顺轨/交轨In\|ISAR空间目标三维成像问题。由于传统的RD成像算法在目标尺寸较大和分辨率要求较高时不能取得较好的成像效果,故将波数域成像算法引入运动目标成像处理以获得高分辨率的二维图像,继而将顺轨/交轨三天线ISAR图像分别进行干涉处理,获得了目标上各散射点的三维位置。作为二维成像、图像配准等重要环节的基础参数,对低信噪比下的目标检测和三维运动参数估计进行了研究,分析了速度估计精度要求。最后,仿真结果表明了顺轨/交轨In-ISAR系统的有效性。     

一种RS码变换或译码算法及关键方程的讨论

提出了ＲＳ系统码的一种变换域译码的算法，该算法不用球错误位置多项式的根和错误值，运算结构规则：用Ｇｒｏｅｂｎｅｒ基理论分析证明了关键方程的解是在〈ｒ＝ｌ－ｍ意义下解集合Ｍ中的最小元素。     

创新一号微小卫星电源分系统

介绍了我国第一颗微小卫星创新一号(CX-1)电源分系统的性能、组成、工作原理,以及太阳电池阵、镉镍电池组和电源控制器等的设计和相应参数。分析了设计中采用的三域控制统一母线调节、高效三结砷化镓太阳电池发电和充电V-T曲线智能化控制管理等关键技术。飞行试验结果表明,CX-1卫星电源分系统的性能优良、工作可靠,达到了设计要求。     

复杂工况下的直升机行星传动轮系故障诊断

行星传动轮系是直升机动力传动系统的核心部件,是直升机健康和使用监测系统重要的监测对象。针对复杂工况下直升机行星传动轮系的故障诊断难题,提出了结合域对抗与深度编码网络的自适应域对抗深度迁移故障诊断方法。方法输入归一化频谱数据,基于堆栈收缩自动编码网络建立训练负载与测试负载编码网络,从训练域数据进行有监督学习提取高质量深度故障特征,并结合参数迁移和对抗学习策略,通过测试域数据无监督自适应优化测试域深度故障特征提取网络,以适应负载条件变化引起的样本数据分布差异以及恶劣噪声环境引起的样本数据波动的影响。方法在直升机行星传动轮系实验平台上通过故障注入试验进行了对比验证,证明了方法的有效性与健壮性。     

1 000 MW超超临界锅炉结渣特性预测模型

根据1 000 MW超超临界锅炉的实际运行数据,对其结渣特性进行研究和分析。建立了基于煤灰特性的锅炉结渣特性预测模型,包括单一指标和综合指标的各预测模型,这些预测模型能简单、快速地预测锅炉的结渣特性。但对于锅炉燃用煤质不均匀或采用混煤燃烧等情况,这类预测模型的准确性和可靠性将下降。同时根据锅炉运行时的实时监测数据,建立了基于炉膛清洁因子的炉膛结渣特性在线监测模型,通过炉膛出口后各受热面进出口蒸汽温度、流量,以及省煤器出口烟气温度等有关参数,利用反平衡法计算求得此时的炉膛出口烟气温度,然后求出炉膛的平均热有效性系数和炉膛清洁因子,最后根据清洁因子的大小来判断锅炉的结渣特性。该模型不仅能根据锅炉运行实时数据的采集,实现锅炉结渣特性的在线实时监测,而且能对煤质不均匀或采用混煤燃烧等情况的锅炉结渣特性做出较准确的判别。     

跨声轴流压气机弯曲静叶出口三维流场测量

利用小型五孔探针测量了不同工况下单级跨声轴流压气机弯曲静叶出口三维流场。结果表明,静子出口有明显的尾迹特性,其对后排叶片的影响不容忽视。静叶角度调节对静子叶片出口气流角及尾迹形状有较大的影响。弯曲叶片对端壁角区低能流体具有径向迁徙作用,有利于提高压气机扩压能力。叶尖、叶根及静叶吸力面侧尾迹区,是高阻滞、高损失、高涡量区。径向速度在叶根及叶尖呈现较大的周向不均匀度,切向速度、轴向速度在叶根也存在较大的周向不均匀度。     

某型民航客机改公务机应急出口变更适航符合性分析

民航客机改公务机后客座数会大幅降低,原有的应急出口布置存在超出适航要求的可能。研究了某型民航客机改为公务机后,对应急出口设置进行变更的可行性,分析了应急出口变更后对CCAR25.807条款的适航符合性,为今后民航客机改为公务机应急出口设计提供理论支持。     

未来智能跨域弹性防御体系展望及关键技术分析

智能化赋能、全维度攻防、弹性分布式协同已经成为未来攻防对抗作战体系发展的重要方向,面向未来全域立体攻防体系对抗,本文全面分析了未来智能跨域弹性防御作战需求,提出了未来智能跨域弹性防御体系构建思路和发展趋势,分析了智能化跨域弹性防御作战的关键技术,以支持未来智能跨域弹性防御作战体系建设。     

基于多标签协同学习的跨域行人重识别

跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明：在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。     

一种结构化文档自动生成方法的研究与实现

介绍了一种结构化文档的自动生成方法,该方法基于Microsoft Office的COM对象和自定义的word域,便于生成舍有文本、表格、图片、OLE对象等各种文档元素的具有固定公文格式的word文档。为方便读者领会和实践,还给出了以C#语言描述的部分核心代码。