商用飞机持续适航事件经济性分析模型

我国某型民用飞机于2015年开始陆续交付运行,积累了大量的持续适航事件和数据,但缺少量化的评价机制用于持续适航事件的经济性分析。通过对民用飞机持续适航事件和数据的收集与分析,结合对主制造商和航空公司的成本和收益损失的计算,提出持续适航事件成本结构;在此基础上,建立单个事件的成本模型和持续适航事件经验曲线模型,进一步提出预测机型成熟期的持续适航事件成本预测模型并进行验证。结果表明：在机队持续适航成本预测模型使用的过程中,飞机停场天数、事件接收到确定措施时间和措施实施时间的取值敏感度高,在后续机队的运行过程中,应尽量减小这三个参数的取值,以降低持续适航事件成本。     

基于LSTM-ResNet模型的时变结构损伤检测

面向火箭结构健康监测,提出了一种基于深度学习的损伤检测方法,直接将多个通道的振动数据作为输入,并基于由长短时记忆网络LSTM(Long Short-Term Memory Networks)和残差卷积神经网络ResNet(Residual Convolutional Neural Networks)组合而成的LSTM-ResNet网络进行损伤识别。其优点在于,首先利用LSTM提取信号的时间依赖特征,减轻了由某些通道信号缺失带来的影响,再利用ResNet在不损耗特征的情况下进一步提取空间特征,提高了训练效率和损伤辨识准确性。通过充液圆筒振动放水实验模拟火箭飞行状态下的燃料消耗,并基于自主构建的数据集和公用数据集对LSTM-ResNet、LSTM、ResNet以及ResNet-LSTM网络进行了训练,训练结果表明,LSTM-ResNet组合网络无论在传感器是否存在故障的情况下都具有更好的性能,损伤检测精度更高。     

大学英语教学与中学英语教学之比较

充分认识中学英语教学与大学英语教学的不同，帮助学生尽快完成从中学到到大学的转变，激发学生的学习热情，调动其学习的主动性，从而提高教学效果。     

基于标杆定位的跨国公司技术学习方式分析

运用标杆定位管理的方法，选取发达国家、发展中国家和中国在技术创新管理领域作出突出贡献的跨国公司，通过对比各公司技术学习的实例与效果，探讨跨国公司技术创新管理的相关原则。     

Relative motion guidance for near-rectilinear lunar orbits with path constraints via actor-critic reinforcement learning

This paper presents a feedback guidance algorithm for proximity operation in cislunar environment based on actor-critic reinforcement learning. The algorithm is lightweight, closed-loop, and capable of taking path constraints into account. The method relies on reinforcement learning to make the well known Zero-Effort-Miss/Zero-Effort-Velocity guidance state dependent and allow for path constraints to be directly embedded. The algorithm is tested in the circular restricted three-body problem (CRTBP) framework for Near Rectilinear Orbits (NRO) in the Earth-Moon system. It shows promising results in terminal guidance error and satisfies path constraints in constraint scenarios comprising spherical constraints and keep-out-spheres with approach corridors. Furthermore, this approach indicates that reinforcement learning can be effectively used to solve constrained relative spacecraft guidance problems in complex environments and thus can be effective for autonomous relative motion operations in the Earth-Moon dynamical environment.     

基于双重注意力机制及S-BiGAN的机电设备故障诊断

标签样本少条件下机电设备的准确故障诊断对于提高复杂机电设备的健康管理能力具有重要意义。针对标签样本少条件下难以建立准确故障诊断模型的问题,在半监督生成对抗网络的基础上,将注意力模块引入生成对抗网络,并利用格拉姆角场将一维数据转换为二维图像;结合双向生成对抗网络特点,提出一种基于双重注意力机制的半监督双向生成对抗网络（S-BIGAN）机电设备故障诊断模型,以轴承数据为例进行验证。结果表明：与CNN-SVM、SGAN 等算法相比,本文提出的模型能够提高样本生成质量和故障分类特征,有效解决标签样本少情况下的故障诊断问题,极大地提高了故障诊断准确率。     

Efficient adaptive Kriging for system reliability analysis with multiple failure modes under random and interval hybrid uncertainty

In the field of the system reliability analysis with multiple failure modes, the advances mainly involve only random uncertainty. The upper bound of the system failure probability with multiple failure modes is usually employed to quantify the safety level under Random and Interval Hybrid Uncertainty(RI-HU). At present, there is a lack of an efficient and accurate method for estimating the upper bound of the system failure probability. This paper proposed an efficient Kriging model based on nume...     

改进的 YOLOv4在飞机蒙皮损伤检测中的应用

针对飞机蒙皮检测中存在的小目标检测欠佳、漏检等问题,提出了 1种基于增强特征融合和 ATSS的 YO. LOv4飞机蒙皮图像目标检测算法。首先,增加用于目标预测的大尺度浅层特征层,以提高模型对小目标的检测效果;其次,增加特征融合网络层数,通过浅层与深层特征层的深度融合,丰富多尺度特征图中的特征信息;然后,通过 K-means++聚类算法对数据集的真实框聚类,获得更具代表性的先验框尺寸,以提高预测框对目标的定位准确度;最后,引入 ATSS对 YOLOv4的样本选择策略进行优化,通过自适应获取最优的 IoU阈值,实现正负样本自动划分,提升模型的检测性能。实验表明,在增加少量计算成本的情况下,算法的检测性能得到有效提升,mAP提升 7.7%,检 测的准确率达到 80%以上。     

基于单视图的非合作航天器三维体素重构算法CSCD

空间对抗态势下,针对非合作航天器的快速高精度智能感知、意图识别与威胁评估等在轨相对导航任务,均依赖精准的目标三维模型先验信息。但星载传感器感知视场有限,传统基于多帧图像的模型重构算法存在流程复杂、实时性差及恢复精度低等问题。为此,提出了一种基于单视图的航天器三维体素重构算法,能够基于单帧图像高效地恢复目标的空间三维信息。首先,针对空间航天器视觉感知任务研究中普遍存在的数据饥饿问题,通过整理航天器三维模型,利用图像渲染技术构建了小规模本地数据集,包括航天器三维模型、对应体素和多视角采样图像三部分。接着,设计了基于单视图的三维重建模型,使用单帧非合作航天器图像作为输入,通过2D-3D混合卷积完成“编码-解码-调优”三个子模块计算,实现对目标三维体素结构的恢复。最后,在本地数据集上进行网络模型的训练和评估,验证了当前模型能够实时精确重建目标航天器三维体素模型,并在现有数据上取得了0.895的MIoU值;同时,网络对不同航天器的重建效果体现了模型具有强大的泛化能力。     

多媒体教学与高职生自主学习能力培养模式

根据新生自主学习能力问卷调查结果,以建构主义为理论依据,探索在多媒体技术手段下培养和切实提高高职学生英语自主学习能力的模式。