一种对飞行参数选取的自适应方法

飞参数据的典型选取问题是单机寿命监控以及飞行品质分析中压缩数据的储存空间关键。针对飞参数据的特征,提出了一种基于ELM极限学习机的飞参数据选取的模型。利用极限学习机ELM神经网络、文化基因算法MAS优化的方式,克服了算法中存在早熟收敛和局部极小的问题。实现了对飞机不同部位载荷自适应选取不同飞行参数的效果,有效获得评估出飞参数据的重要度。验证结果表明,优化后的ELM-M模型比传统选取飞参模型的精度得到了极大提高,泛化能力增强,说明了方法的可行性、有效性。     

论大学英语教学中的形成性评价与终结性评价

大学英语教学中应用于学生的评价体系主要有两种:形成性评价,终结性评价。传统教学评价通常采用终结性评价的方式,而在教学评价体系中引入形成性评价是对过去单一采用终结性评价的有益补充。基于此,探讨了对大学英语教学中形成性评价和终结性评价相结合的必要性以及具体实施措施。     

空中交通管制员疲劳检测与管理综述

我国民航事业的发展需要依靠大型运输客机的自主研发和高效的空中交通管理体系两大软硬实力的支撑。空中交通管制员作为空中交通管理的核心要素,其疲劳状态的检测与管理对于航空安全具有重要作用。本文首先从传统主观量表评定和客观评定方法两个方面详细阐述了国内外疲劳检测的研究成果,分析其优缺点;然后介绍了基于语音分析的管制员疲劳特征提取与检测算法,并且着重介绍了基于深度学习模型的语音疲劳状态识别算法;最后阐述了管制员疲劳检测成果对管制运行安全和效率提升的应用前景。研究成果可为从事管制员疲劳检测与管理的研究人员提供参考和借鉴。     

基于注意力模型的视觉/惯性组合里程计算法研究

由于外界环境的干扰和传感器精度的限制,视觉/惯性组合里程计的输入数据存在一定的噪声,这会增加里程计的解算误差,而且误差会随着时间积累。针对以上问题,设计了一种基于注意力模型的视觉/惯性组合里程计算法。该算法使用卷积神经网络和长短时记忆网络分别构建了视觉特征提取器与惯导信息特征提取器,同时引入了两种注意力模型:加权组合网络以及开关组合网络,对视觉特征信息和惯导特征信息的融合噪声进行降噪处理。通过在组合里程计算法中添加闭环校正环节,有效地抑制了里程计误差随时间的积累。对比实验结果表明,设计的组合里程计算法与其他算法相比,无论在性能上还是在精度上都有明显的提升。     

激光选区熔化增材制造缺陷智能监测与过程控制综述

激光选区熔化（SLM）技术被认为是最有应用前景的增材制造技术之一,已应用于航空航天、医疗器械等领域。然而,如何确保构件质量的可靠性和制造的可重复性是SLM面临的最大挑战,已被认为是限制SLM及其他金属增材制造技术发展和工业应用的最大壁垒。其中,主要原因是SLM过程中会产生难以控制的缺陷。因此,对SLM进行过程监测和实时反馈控制是解决这一挑战的重要研究方向,也已成为学术界和工业界的研究热点之一。通过对近十年该领域的文献调研,综述了金属激光增材制造中常见的冶金缺陷及其产生机理,对金属增材制造过程产生的信号及其监测手段,如声信号、光信号及热信号等进行了详细描述;总结了信号数据的处理方法,包括传统的统计处理方法和新兴的基于机器学习的智能监测方法;随后,综述了金属增材制造过程的质量控制方法,包括非闭环控制和闭环控制,并对全文进行了总结,展望了未来SLM智能监测和控制领域值得深入的研究方向。     

基于ISM参数偏差阶梯式变化的ARAIM可用性

针对双频多星座全球卫星导航系统提供垂直引导服务的先进接收机端完好性监测技术(ARAIM)是当前完好性研究的重要热点之一,完好性支持信息(ISM)是实现ARAIM可用性的核心内容。为了探讨ARAIM可用性对ISM参数偏差的敏感度,在梳理ISM各参数和ARAIM性能关系的基础上,研究了基于阶梯式变化的ISM参数偏差对ARAIM可用性的影响情况。研究结果表明,ARAIM算法的四种可用性判据对ISM参数偏差表现出不同的耐受性,ISM各参数偏差对ARAIM可用性影响差异较大,且ISM参数中的用户测距精度(URA)对ARAIM可用性的影响最为明显,可造成大于10%的严重影响。     

超燃冲压发动机燃烧流场纹影图像无监督分割方法

超燃冲压发动机燃烧室流场纹影图像常存在大量噪声信号,如何高效、准确提取燃烧流场图像的主要波系结构成为当前亟需探索的问题。以超燃冲压发动机燃烧室内冷流到氢燃料点火阶段流场为研究对象,基于深度神经网络方法,发展一种燃烧室内流场的关键波系结构快速识别方法。首先,采用基于图论的超像素分割方法对纹影图像进行聚类分割,为语义信息明显相同区域分配伪标签;其次,设计了一种全卷积特征提取神经网络,并使用残差结构对各个通道进行加权,提取纹影图像高级语义特征;最后,使用交叉熵目标函数优化网络模型,并通过阈值滤波操作去除噪声像素点,提升语义分割效果。结果表明：与K-means及自适应高斯阈值方法相比,本文提出方法在准确率、召回率、F1分数和交并比指标性能明显是最优的,能够准确完成燃烧流场纹影图像语义分割任务,可以更加清晰地反应流场内的主要波系和剪切层结构     

人工智能可解释性评估研究综述CSCD

近年来,可解释人工智能(XAI)发展迅速,成为当前人工智能领域的研究热点,已出现多种人工智能解释方法。如何量化评估XAI的可解释性以及解释方法的效果,对研究XAI具有重要意义。XAI的可解释性评估涉及主、客观因素,是一个复杂且有挑战性的工作。综述了XAI的可解释性评估方法,首先,介绍了XAI的可解释性及其评估的概念和分类;其次,总结和梳理了一些可解释性的特性;在此基础上,从可解释性评估方法和可解释性评估框架两方面,综述和分析了当前可解释性评估工作;最后,总结了当前人工智能可解释性评估研究的不足,并展望了其未来发展方向。     

一种卫星天文自主定轨定姿方法研究

利用安装在卫星上的太阳敏感器和紫外敏感器测量出的卫星—太阳、卫星—地球和卫星一月球方向矢量，并利用雷达测高仪测出的地心距作为观测量，提出采用广义卡尔曼滤波方法实时地确定卫星绕地球飞行的轨道，同时确定出卫星的对地姿态．对自主定轨进行了数学仿真，分析比较了采样周期、轨道倾角、轨道偏心率和轨道高度等因素对定轨精度的影响．总结了其变化规律，该方法可用于提高卫星自主定轨精度．     

模糊诊断规则自学习中规则条件优选技术研究

规则条件优选技术是模糊诊断规则自学习方法的重要环节之一.针对条件优选问题,提出了一种基于面积计算的模糊贴近度函数,并采用该函数对各规则条件的可区分程度做出评估,然后根据得到的评估矩阵设计了规则条件和测点的优选算法.仿真证明,通过条件优选可以大量减少规则中条件的数量,减少了规则学习的计算量,提高了学习的效率;同时,所研究的测点优选技术还可为自动测试程序的设计提供参考.