基于太阳黑子群数据的多模态太阳耀斑预报模型

当前的太阳耀斑预报模型主要通过统计关系建立,直接将从太阳黑子群磁图中提取的特征参量作为模型输入,系统的自主性低,导致图像数据中包含的与太阳耀斑相关的高阶抽象信息难以被充分利用,进而限制模型预报的精度。为解决当前太阳耀斑预报中数据利用不充分的问题,文章将海量太阳观测数据与先进的人工智能技术结合,综合利用太阳活动区磁场观测图、磁场特征参量和对应的耀斑事件标签,并借助全连接神经网络高精确率以及卷积神经网络高召回率和可有效提取高层语义信息的优点,构建基于深度学习的多模态太阳耀斑预报模型。实验证明该模型的主要评价指标结果比其他模型至少提高7.8%。     

智能诊断的定量推理机制和最优推理环境

描述和分析了一种新的基于智能信息处理的故障检诊方法,可以处理复杂动态系统故障检诊面临的复杂故障组合模式和时间特性。从推理机制的量化和推理环境的优选两方面完善了该理论,使其诊断能力、实时性和适用范围都得到提高。推理机制的量化是通过引入概率信息实现的。考虑到诊断过程中可能出现新的故障。又进一步引入了候选项集合扩张机制描述该现象,并提供了相关的概率计算公式。推理机制定量化使得诊断结果可以精确度量,检诊过程也可精确控制。推理环境优选则是通过引入熵信息实现的,由此提高了诊断效率。     

基于人工神经网络的停机坪安全预警研究

停机坪是机场的重要组成部分,停机坪安全是机场安全关注的重点。影响停机坪安全作业的要素有很多,通过对这些要素进行监控和预警,可以减少停机坪的安全隐患,保证机场正常运行。根据济南遥墙机场的主要数据,运用因子分析法对影响停机坪安全的主要因素进行分类,提取公共因子。并运用人工神经网络（ANN）方法,对这些公共因子进行神经网络训练和预测分析,最终得到遥墙机场停机坪的安全情况。     

低雷诺数下小展弦比机翼的气动力优化设计

以固定翼式微型飞行器为研究背景,针对小展弦比机翼,将遗传算法与Navier-Stokes方程数值解法相结合,提出了一种以实数编码为基础的数值优化模型.流场数值模拟采用人工压缩方法,遗传算法采用锦标赛选择、自适应交叉和变异操作算子,对微型飞行器机翼选取五个设计点分别进行了升阻比优化设计.优化结果表明,本文的优化模型具有较高的搜索效率和显著的优化效果,五个设计点机翼的升阻比均提高30%以上.优化后的翼面接近椭圆形状,翼型前缘钝厚,尾缘向上拱起,这种形状能大大增加升力,降低诱导阻力,从而显著提高机翼的气动性能.     

基于知识推理的航天器自主故障诊断方法

面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效.     

由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展,昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展,可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出,呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为,具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系,以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵;论述了类脑导航技术研究进展,包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航;分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势;最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

基于量子行为鸽群优化的无人机紧密编队控制

随着军事、民用需求的提高和相关领域的技术推动,无人机编队协同作业已成为当今人们逐渐关注的焦点。无人机紧密编队是指无人机间侧向距离在1~2倍翼展内的编队,因其可有效改善编队中无人机的气动性能而备受瞩目。基于无人机紧密编队条件下的气动耦合效应,建立三维空间下的状态空间方程描述双机相对运动,并推导了紧密编队条件下的双机最优编队构型,在此构型下将人工势场法和编队控制相结合作为控制系统中的间接控制环,并针对基本鸽群优化算法的寻优缺陷利用量子行为规则对其进行改进,将改进后的鸽群优化算法和无人机控制量结合作为控制系统中的直接控制环,最后通过仿真对比验证了此控制系统对于紧密编队控制的有效性。     

联合应用现代优化方法与S2流面计算进行多级涡轮的气动设计

本文联合应用S2流面正问题计算和多级局部优化设计对某三级涡轮进行多级气动优化设计。优化联合采用人工神经网络和遗传算法,流场计算采用全三维粘性流N-S方程求解,计算网格采用H-O-H型网格,即入口段、出口段采用H型网格,叶片区域采用O型网格。通过优化,总效率提高1.1%,总体性能提高,达到设计要求。     

地外二氧化碳转化利用技术研究现状与展望

为有效解决未来长期载人地外生存面临的物资供给等关键问题,获得更高的氧回收率、能量转化效率和更低的应用成本,亟须发展更高效的地外二氧化碳转化利用技术。文章总结了地外二氧化碳利用的发展现状并分析了近期的研究进展,发现不同技术之间差异大,在航天应用过程中,需充分考虑地外环境限制因素,以选用更合适的技术。空间站上已搭载的Sabatier装置和火星车上的MOXIE装置初步实现了地外二氧化碳还原。以“地外人工光合成”为代表的常温二氧化碳转化技术可为地外环控生保提供新路线。其不仅能够实现地外氧气供给,还可获得甲酸、乙烯和甲烷等有机分子作为燃料或生物转化原料。随着相关基础研究的不断发展,有望实现二氧化碳的高效转化和高附加值有机物、甚至碳糖食物的生产。地外二氧化碳转化利用技术的发展,将实现地外密闭环境下的废弃资源利用与物质循环,降低载人空间站、载人深空飞船的物资供应需求,也将为原位资源利用火星大气中的二氧化碳提供创新思路,以支撑未来可承受、可持续的地外生存任务。