SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

考虑吸气影响的层流翼型梯度优化设计

针对层流翼优化设计问题,推导考虑吸气影响的层流-湍流转捩耦合伴随方程,并结合链式求导法则、自动微分技术及CK(Coupled Krylov)算法实现耦合伴随方程的高效求解,构建基于离散伴随理论的混合层流(HLF)翼梯度优化设计系统。转捩预测采用基于扰动放大因子模型(AFM)的e^N方法。层流飞行试验结果表明,基于AFM的转捩预测方法能够有效捕捉吸气控制影响下T-S(Tollmien-Schlichting)扰动波失稳诱导的转捩现象。利用构建的梯度优化系统开展层流翼型多点设计,并与非梯度优化方法的优化结果进行对比。自然层流设计结果对比显示,不同优化方法得到的设计结果呈现出较强的一致性。混合层流翼型多点设计结果显示,混合层流优化具有比自然层流优化更强的减阻能力。相比于自然层流优化翼型,混合层流优化翼型分别减阻6.1%、5.9%、33.3%、9.5%。本文构建的基于离散伴随的层流翼梯度优化方法能使混合层流机翼的气动性能得到大幅提升,可为未来混合层流机翼减阻设计提供方法支撑。     

模拟月壤铺粉过程DEM数值仿真

空基激光选区熔化（SLM）技术与原位资源利用（ISRU）概念结合,有望解决地外大规模基地建设的工程难题。SLM铺粉过程对成形件性能和质量有重要影响。基于非球形粒子叠加球模型方法,建立模拟月壤颗粒几何模型;基于线性弹簧-阻尼接触作用模型、Hamaker理论及牛顿运动定律,建立颗粒动力学模型;采用三维离散单元方法（DEM）及软球模型,进行不同工况下模拟月壤在铺粉过程中的流变特性研究。结果显示:所提模型和方法能开展指定工况和环境参数的模拟月壤颗粒系统流动性和堆积行为数值仿真研究;月面低重力环境导致粉床表面粗糙度变大、堆积密度和平均配位数变小;通过降低铺粉速度和优化刮刀型面,可以有效改善月基铺粉的粉床质量,获得更密实和均匀的粉床结构。      

基于Richardson插值法的CFD验证和确认方法的研究

针对典型高超声速流动问题(T2-97模型),利用Richardson插值法,研究了多套连续变化网格下数值解的空间离散误差、收敛性。通过网格收敛性研究,完成了CFD的验证过程。利用不确定度分析方法,结合实验数据,开展了该问题的确认。研究表明:针对所选问题,在现有实验数据及计算条件下,该问题的CFD得到了验证与确认。     

幂等自映射的Nielsen数(4)

本文利用粘接等方法证明了一类拓朴空间上的幂等自映射的Ｎｉｅｌｓｅｎ数不超过１。     

输出误差函数的交-交矩阵变换器数字PWM调制技术

针对矩阵变换器调制方式的特点，提出了基于输出电压误差函数分析的矩阵变换器离散调制技术，推导了基于时间离散和差分原理的电路方程。根据最小误差函数确定矩阵变换器开关模式，实现了系统闭环控制时开关状态的优化组合。利用α-β平面内的空间矢量描述开关组合状态，使得误差函数的计算工作量小、过程简单，易于实现。数字仿真和实验结果验证了时间离散调制技术的正确性和控制方法的可行性。     

一种基于语义的Ontology映射方法

O n to logy映射是实现异构O n to logy互操作的有效方法,目前的O n to logy映射主要采用句法方法,而很少采用语义方法。本文提出了一种基于语义的O n to logy映射方法,该方法考虑了O n to logy中的概念属性,采用概念名称相似性、概念属性集合相似性、相关概念集合相似性等确定O n to logy之间的语义映射关系;采用语义半径提高了语义映射方法的灵活性。试验分析表明:该方法得到的映射的准确率和查全率在90%以上,准确率和查全率均优于S-M atch方法。该方法已在基于知识需求的主动式知识系统原型中实现,并在某研究所得到了应用。     

含连续／离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题，本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合，用于求解含连续／离散设计变量的工程结构优化问题，较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明，该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出，最后求出整体最优解。     

基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法

高动态范围（HDR）图像相比低动态范围（LDR）图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络（CGAN）的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。      

基于GMF方法的捕风一号风速反演分析

全球尺度高时空分辨率海面风场探测是当前全球气象研究及预报预测领域的关注热点之一,传统海面风场探测技术存在测量区域有限,且受天气环境限制明显等问题.基于全球导航卫星系统-反射(GNSS-R)测量技术风速反演原理,以捕风一号1级数据产品为输入,欧洲中期天气预报中心再分析风速数据为参考风速,采用地球物理模型函数(GMF)方法...