非单调语义网络中继承的信任理论

描述了一种新的具有例外的多继承语义网络推理方法--继承的信任理论,这是一种很具有吸引力的可废止继承方法.它应用于非循环语义网络的继承的分析,能够产生适合于继承直觉的非多义性结论.文中还讨论了Etherington的基于缺省逻辑的继承理论,提出了继承信任理论和继承信任缺省逻辑.给出了继承信任逻辑的性质,并且证明了构造继承信任缺省逻辑理论的唯一扩张是递推过程.信任理论的扩张能够快速求解.这种快速推理算法可以应用于专家系统推理.     

非结构网格上新型的NND有限元格式

张涵信发展的ＮＮＤ差分格式是由中心差分格式,二阶迎风格式和一阶迎风格式混合组成的杂交型格式。众所周知,和中心差分格式相对应的是Ｇａｌｅｒｋｉｎ有限元格式。通过对中心型有限元格式加修正项的方法本文成功地构造出二阶迎风型有限元格式和一阶迎风型有限元格式。     

非均匀流等溢流角设计高超侧压进气道

工作在前体附面层内的高超侧壁压缩进气道,来流的非均匀性应该是进气道设计的一个重要依据。按经典的附面层理论和等溢流角设计准则设计了侧壁压缩角为６°,前缘型线为圆弧的变后掠角高超侧压式进气道模型,在Ｍａ５．３／Ｍａ４风洞中利用风洞壁面自然发展的附面层进行非均匀来流下进气道性能试验。试验发现,在相同的来流附面层条件下,圆弧前缘进气道相对于直前缘进气道喉道处的压力畸变小、进气道总压恢复高。     

Jameson有限体积法对非结构网格推广的改进

本文将Ｄｅｌａｕｎａｙ法用于复杂物形的非线性结构网格生成,并利用黄明格提出的布点原理避免边界穿透。绕流的计算采用Ｅｕｌｅｒ方程和Ｊａｍｅｓｏｎ的有限体积法。本文对三维问题提出新的激波敏感器,对方法做了改进,并用于ＡＧＡＲＤ Ｍ６机冀、导弹模型和飞机模型的绕流计算。     

任意平面域的三角形网络和混合网络生成

本文以阵面推进法为基础,给出了一种可对任意平面域进行三角形网络和混合网络自动生成的方法。该方法包括了易于生成与调控的矩形背景网络技术,简便的外形输入和初始陈面划分技术,加速查寻的数据结构,以及节点松驰和基于Ｄｅｌａｕｎａｙ准则的对角线交换技术。网格生成的实例表明,方法能快速可靠地生成任意平面域的高质量用角形网格和适于粘性计算的三角形／四边形混合网络,具有较好的通用性与实用性。     

某型涡扇发动机地面最优加速控制规律研究

针对某型涡扇发动机非线性数学模型 ,利用非线性规划理论中的序列二次规划方法 (SQP方法 ) ,对该型发动机进行了基于约束的最优加速程序设计。用此方法所优化出的控制序列 ,代入该型涡扇发动机模型进行动态仿真计算。结果表明 ,加速时间较为明显 ,加速性有较大提高。     

非球曲面超精密车削过程中的轮廓补偿控制方法

介绍了一种可提高非球曲面超精密加工机床的轮廓跟踪精度的误差补偿控制方法。该轮廓补偿控制器是机床轮廓位置伺服系统的一部分,它以二次曲线代替原微直线段来逼近给定轮廓,可提高系统的轮廓逼近精度,并减小插补数据不连续对伺服系统的冲击,从而最终提高轮廓的加工精度。     

基于深度学习的航天器位姿估计研究进展

从在轨应用角度出发,对近年来基于深度学习的航天器位姿估计相关研究成果进行了综述。首先,对基于传统特征提取方法的航天器位姿估计研究进展与局限性进行了归纳梳理。在此基础上,引出基于深度学习的航天器位姿估计的重要意义,并聚焦公开比赛、数据集、姿态估计方法、开源模型等方面阐述基于深度学习方法在当前和未来的关键问题与解决途径。最后,从数据集逼真度、模型可部署、多任务域适应3个维度给出了相应关键技术后续发展的方向与思路。     

基于计算博弈的脉冲作用下航天器追逃策略

本文研究了地球高阶引力模型中,基于脉冲作用的航天器轨道追逃问题。针对该问题,将航天器轨道追逃问题定义为两选手计算博弈,其中以博弈双方的距离和燃料消耗设计了性能指标函数,并以速度增量大小和方向构建容许控制集。此外,为了保证纳什均衡解的求解效率,引入了快速搜索(ARS)算法,并设计了一种数据剪枝方法用于优化搜索空间,最终实现了基于计算博弈的控制策略的快速求解。仿真结果表明:该方法能够有效解决脉冲作用下航天器的追逃难题,与传统方法相比,该方法能同时满足脱靶量精度和燃料消耗要求,具有一定的可行性和有效性。     

基于YOLOv6框架实现典型通信信号调制快速识别方法

随着战场通信侦察对抗系统的快速发展,通信信号体制变得非常复杂,给非合作接收条件下的通信信号检测、调制识别及信号辐射源个体识别带来困难。为了全面掌握信号先验信息,对复杂多样的通信信号体制进行盲检与识别,本文提出基于时频图分析和深度神经网络的多种通信信号自动调制识别方法。首先,利用时频分析将不同典型通信信号转换为时频图像,再将标注后的时频图输入基于深度学习的YOLOv6（目标检测模型）网络中进行特征学习;然后,通过设计YOLOv6更高效的网络结构,使其能够对信号的时频图进行快速识别;最后,将训练后的网络权重对典型通信交叠信号进行测试,对提取的特征向量进行分类识别,完成6种调制方式识别与位置的快速确定,实现在非合作接收条件下的多个典型通信信号调制方式的检测和识别。