太阳活动突发过程对临近空间大气影响的模拟

空间天气对地球及近地空间具有重要影响,大的空间天气事件对中上层大气动力学和成分具有不同的影响。利用全大气耦合模式WACCM,针对太阳耀斑、太阳质子、地磁暴三类事件,以太阳活动平静期2015年5月10-14日的GEOS-5数据为模式背景场,通过F_10.7、离子产生率、Kp及Ap指数设置,分别模拟三类事件对临近空间大气温度、密度和臭氧的影响。结果表明耀斑事件在三类事件中对临近空间大气温度和密度的影响最为显著。平流层大气温度增加是由耀斑辐射增强引起平流层臭氧吸收紫外辐射发生的光化学反应所致,耀斑事件引起平流层和低热层温度增加约为2～3 K,低热层大气相对密度增加在6%以内;太阳质子事件及磁暴事件主要影响低热层,但太阳质子事件和磁暴事件对低热层温度扰动不大于1 K。     

航天发射特征事件综合和弹道融合策略优化研究与应用

特征事件综合和弹道融合是航天发射过程中最为重要的一项工作,通过特征事件发生时间和火箭飞行弹道可直观地反映出运载火箭的飞行状态。因此,为了进一步提高特征事件综合和弹道融合效果,基于遥、外测量信息,分别对参与特征事件综合和弹道融合的信息源进行分类及其影响因素进行分析,并提出了相应的信息融合策略。通过采用优化的融合策略,可进一步提高特征事件时间解算的准确性和实效性,提升弹道融合的效果,满足航天发射飞行态势显示和安全控制的任务需求。     

基于特征优化与改进KNN的航空发动机故障诊断

为有效解决航空发动机气路故障诊断难题,建立了基于特征优化与改进KNN的航空发动机气路故障诊断模型。利用特征优化算法对发动机故障特征进行处理,包括特征增维与近邻成分分析算法;将特征优化后的特征输入改进KNN算法,建立基于特征优化与改进KNN算法的故障诊断模型;为验证所建立故障诊断模型的准确性,在四台CFM56-7FB发动机数据上进行实验验证,结果表明：基于特征优化与改进KNN算法的故障诊断模型的准确率可达98%以上,能够达到智能诊断的目的。     

低数据率与低阵元数时LCMV和LCEC波束形成算法研究

研究了低数据率与低阵元数条件下应用线性约束最小方差算法(LCMV)算法和线性约束特征干扰相消器(LCEC)算法的相控阵雷达系统对干扰抑制和旁瓣压低性能。建立了均匀线阵接收信号模型,给出了LCMV,LCEC两种算法的原理,用仿真方法讨论了不同数据率和阵元数时LCMV,LCEC算法不同到达方向上的干扰与旁瓣抑制性能。结果表明:与LCMV算法相比,高数据率、低阵元数时LCEC算法在两个相隔角度小于1个主波束宽带的干扰来波方向上形成的零陷更准确;低数据率、低阵元数时LCEC算法的角度分辨率更高;低数据率、高阵元数时LCEC算法的副瓣电平抑制能力更强,高阵元数时LCEC算法保持了静态方向图的特征。     

用于识别双星故障的RAIM算法

由于传统的基于识别门限的卫星故障识别算法存在漏检和误警致使识别率较低,为此提出一种可用于识别双星故障的接收机自主完好性监测算法.该算法通过构造新的奇偶矢量与故障特征平面,利用奇偶矢量与故障特征平面之间的几何关系来识别卫星故障,使得算法不再受限于识别门限的影响,从而有效地避免了由于识别门限引起的识别效率较低的问题.计算机仿真结果表明:改进后的算法与传统的基于识别门限的算法相比,双星故障正确识别的性能有显著的提高,正确识别率可达到90%.同时,与基于门限识别的重构最优奇偶矢量法相比,计算量可减少约61.2%以上.     

运用神经网络进行冷挤压工艺设计的特征编码技术

将人工神经网络引入冷挤压工艺规划的基础和关键是将冷挤压零件的几何信息和工艺信息转换成人工神经网络所能辨识的数据信息。本文介绍的将模式性知识引入到冷挤压工艺设计过程中,对零件进行特征编码完成信息转换的方法可以有效地解决这个问题。     

自适应融合 RGB图像特征的稀疏深度修复

深度修复的目的是从稀疏深度图像中恢复出稠密的深度图像。现有方法通常是以稀疏深度图像及其对应的 RGB图像为输入,通过 1个卷积神经网络恢复出密集深度图像。然而,普通的卷积层在处理稀疏且不规则的深度信息时有较大的局限性,同时,RGB图像特征和深度图像特征属于不同的模态。针对这些问题,文章提出了自适应稀疏不变模块,根据输入像素的有效性来处理稀疏深度,并提出了结合注意力机制的多尺度特征融合模块,在关注有效特征的同时,抑制不必要的特征,进一步提高深度修复性能。文章在 NYUv2数据集上进行了一系列实验,实验结果表明了所提出算法和模块的有效性。     

基于决策树的涡轴发动机气路健康评估方法

为解决涡轴发动机退化模式多、故障样本大、分类困难的问题,将梯度提升决策树(GB?DT)算法应用于涡轴发动机气路健康评估.首先对涡轴发动机故障标签进行了拆解,针对每一类标签设计了一个分类器.通过特征重要度排序筛选了6个分类标签的输入特征,有效降低模型复杂度.通过遍历确定树的最优数量和深度,确保了分类的准确性.仿真结果表明...     

太平机场雷暴分析预报

本文根据能量天气学原理，利用数理统计方法，对哈尔滨太平国际机场1995－1997年的资料进行综合分析，建立了雷暴预报的AmK模式、总温度模式和经验预报模式，在此基础上建立了一个雷暴集成预报模式，并在计算机上实现了自动分析、处理和预报，经回报检验和试报，效果较好。     

高斯模糊下舰船图像的矩特征

针对舰船目标图像受到自身运动、环境和图像预处理的影响出现模糊,丢失轮廓信息,造成像素点阵模糊和矩特征变化的问题,在高斯模糊低阶矩特征分析的基础上,提出并证明了Hu矩、仿射不变矩特征在高斯模糊作用下的变化定理;通过2个仿真实验验证了定理的正确性;为了保证舰船目标的识别效率,提出了建立多尺度特征库的建议。