基于模型的载人航天器研制方法研究与实践

载人航天器具有系统规模大、技术难度高、单件小批量、无法通过多次飞行持续完善设计、可靠性要求高等特点。当前载人航天器研制中仍存在着参数化和模型化程度不高、基于模型的系统综合仿真验证不足、研制各环节缺乏数字化集成等问题，传统基于文本的系统工程方法已无法满足研制需求，亟需采用基于模型的系统工程方法。本文针对载人航天器的研制现状和应用需求，提出了面向载人航天器全生命周期的模型体系，定义了需求模型、功能模型、产品模型、工程模型、制造模型、实做模型等六类模型，提出了基于模型的研制流程，包含系统设计闭环验证、产品设计闭环验证、实做产品闭环验证3个验证环节，并深入探索了各研制环节中不同模型间的传递与关联关系。以某型号载人航天器为应用基础，系统地验证了提出的方法。     

会计学专业实践教学体系创新研究

高等工科院校会计学专业实践教学体系的构建应充分体现“强化应用、重视实践、突出创新”的人才培养思路，科学地设计出实践教学的各个环节，使实践教学体系整体贯通，在时间上全程化，在结构上层次化，在形式上多元化。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

《电子CAD与电装实习》的实践教学改革探索

电子类学科是一个对实践能力要求非常高的专业,要培养学生理论与实践相结合的能力,就必须形成较完善的实践教学体系。本文从电子类学科实践教学的重要性入手,将《电子CAD与电装实习》实践教学中存在的问题进行了分析,提出了实践能力培养过程的改革策略,倡导＂厚基础,重实践,务实际＂的教学改革。     

Vision-based bio-inspired guidance law for small aerial vehicle

During predation, a flying insect can form a stealth flight path. This behavior is called motion camouflage. Based on the study results of this behavior, the perception and neurology of flying insects, a novel bio-inspired guidance law is proposed for the terminal guidance for small aerial vehicle with charge-coupled device imaging seekers. The kinematics relationship between a small aerial vehicle and target is analyzed, and a two-dimensional guidance law model is established by using artificial neural networks. To compare with the proportional guidance law, the numerical simulations are carried out in the vertical plane and in the horizontal plane respectively. The simulation results show that the ballistic of the small aerial vehicle is straighter and the normal acceleration is smaller by using the bio-inspired guidance law than by using the proportional guidance law. That is to say, the bio-inspired guidance law just uses the information of the target from the imaging seeker,but the performance of it can be better than that of the proportional guidance law.     

一种星-箭连接动态界面力的深度学习反演方法

针对于星-箭连接动态界面力无法通过力传感器直接测量,且典型时域动载反演方法难以准确计算界面力的时域变化等难点,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络的星-箭界面力深度学习反演方法。首先通过卫星地面测试试验得到数据依据,以卫星主体结构的加速度测量数据为输入层,以星-箭界面力测量数据为输出层,利用LSTM神经网络建立输入和输出间的反演映射关系模型,实现卫星在发射过程中较高精度的界面力反演。进而,设计并开展了某典型卫星结构的正弦扫频和随机振动实验,测试LSTM界面力反演方法的可行性。结果分析可知,所提出的基于LSTM深度学习反演方法能够精确地获得动态界面力时程数据,两项性能指标均优于目前典型的载荷反演方法。     

改进PointNetLK的点云智能配准与位姿图优化方法

针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题,提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先,通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取,以消除背景数据等杂乱信息;其次,改进PointNetLK神经网络点云配准算法,将提取后的点云数据作为输入,从而获得初步配准结果,解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题;最后,建立基于位姿图的优化模型,以降低配准误差,提高配准精度。实验结果表明,与传统迭代最近点(ICP)算法相比,配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约 72.81% 单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM ICP等其他算法相比,也具有一定的优势。     

基于GA-ELM的飞行载荷参数识别

针对用复杂飞行数据识别飞行载荷时的精度低、速度慢等问题,提出一种结合遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)的GA-ELM模型。该模型使用ELM神经网络作为计算核心,用遗传算法产生ELM网络输入层到隐含层的权值矩阵和隐含层偏移量;用GA-ELM模型对飞行数据进行识别,并与BP神经网络和原始ELM神经网络的识别结果进行对比。结果表明:GA-ELM模型是一种有效且高精度的飞行载荷参数识别方法。     

MBD环境下计算机辅助零件分类技术

针对MBD环境下的零件分类问题，研究MBD信息提取、零件编码转换和深度学习分类算法技术，并创建MBD-计算机辅助零件分类系统（MBD-CAPC），实现从输入MBD模型到输出零件分类结果的自动化。     

试析马克思理论体系的两个思想资源

除了常说的三大理论来源以外,马克思的理论体系的形成还有很多丰富的思想资源,其中,基督教和《圣经》传统、古希腊神话和西方文学作品对马克思科学世界观、人生观、价值观的形成产生了深刻影响,马克思对他们采取了批判的借鉴的态度,从中汲取了丰富的营养,成为马克思理论体系重要的思想资源。