基于神经网络的飞机着陆垂直载荷大诊断技术研究

针对目前基于神经网络的民用飞机重着陆诊断技术研究方面存在的不足,分析了重着陆与着陆垂直载荷大事件的区别,并对着陆垂直载荷大事件进行了详细分析,利用QAR记录的飞行参数,采用BP神经网络建立了着陆垂直载荷大事件的诊断模型;以航空公司真实的B737-800飞机数据为样本对模型进行训练和验证,找到触发该事件的真正原因,为纠正飞行员飞行技术提供了真实可靠而有效的依据。     

一种新的星间链路切换保护算法

 星间链路切换将严重影响卫星网络的通信性能,需要对切换链路加以保护,这方面的研究目前还很欠缺。为此,给出一种新颖的星间链路切换保护(ISLHP)算法,该算法可同时生成业务路径和备份路径,且具有最小的综合费用（包括备份费用和业务费用）。算法采用本地链路保护,为星间链路切换提供快速恢复,并利用星间链路切换的可预测性和备份资源的可共用性,通过降低需要保护的链路数,减少闲置的备份资源,来提高网络资源的利用率。仿真结果表明:该算法具有切换恢复时间短,网络资源利用率高等优点。     

多无人机协同任务分配混合粒子群算法

针对多无人机协同任务分配问题(MTAP),设计了一种综合考虑飞行航程、任务收益以及任务完成时间窗口的混合粒子群任务分配算法。首先,将粒子位置编码为一组任务分配向量,针对同时打击场景可能存在的死锁问题,设计了一种基于多打击任务有向图的死锁检测和修复算法,解码出对应一组可行的任务分配解或方案,实现粒子群算法解的离散化。另外,对于传统粒子群算法(PSO)容易陷入局部收敛的缺点,提出一种基于变邻域搜索算法的跳出局部收敛策略,并建立局部搜索启动概率准则,实现跳出局部收敛和计算开销的平衡。最后,将跳出局部收敛的策略嵌入到粒子群算法中,得到协同任务分配的混合粒子群算法(HPSO)。另外,针对新目标发现导致的初始计划失效问题,设计了一种基于匹配策略的局部任务重分配方法。仿真实验证明,所提出的混合粒子群算法能够有效解决异构多无人机同时打击场景中的任务分配问题。     

医学图像光线投影体绘制中重采样快速算法研究

光线投影算法是体绘制算法中图像效果比较好的方法,但存在运算量大,绘制速度慢的问题,如何提高重采样速度是加速光线投影算法的关键。本利用重采样点在两坐标系中的矩阵变换特性,减少矩阵运算量,同时结合三维数据场在像平面的投影减少光线投影数目;利用包围盒技术避免对空体元的采样,并且通过将Bresenham算法扩展至三维确定每个重采样点所在体元的编号。实验结果表明,本提出的重采样优化算法成像速度比标准光线投射算法快2—3倍,而成像的质量与标准算法基本没有区别。本提出的算法,既能保证绘制质量,又能显减少计算量,提高体绘制的速度。     

弹道学在运载火箭总体设计中的实践与展望

简要介绍了运载火箭弹道学的主要研究内容,从弹道设计的基本方法出发,着重分析了弹道设计对于运载火箭总体设计的重要影响。在回顾我国运载火箭弹道学发展历史的同时,对我国运载火箭弹道学的特点进行了系统总结。最后结合后续我国运载火箭发展的技术需求,对弹道学的未来发展进行展望,提出了若干重点研究方向。     

阿尔法磁谱仪的中国航天元素

在2月下旬落下帷幕的美国科学促进会年会上,由阿尔法磁谱仪项目的首席科学家、麻省理工学院物理学家、诺贝尔奖获得者丁肇中领导的研究团队对外正式宣布,阿尔法磁谱仪发现了弱作用重粒子(WIMP)存在的证据,而这一粒子则是一种暗物质的候选体。物理学或将迎来重大革命,人类认知或将掀开新的篇章。而这其中,深深地印上了中国航天的贡献。前沿探索新奇不断暗物质"面纱"即将揭开?前沿探索领域总是能给世人带来     

重根特征向量导数计算的特殊迭代法

在重根特征向量导数计算方法的发展中，为了从无限个特解中确定出唯一的通解，提出过不同定解条件，但正确定解条件是唯一的。员后公认的定解条件为Z^TMZ Z^TMZ=-Z^TMZ,这里认为Z^TMZ≠Z^TMZ，由此便引出物理短阵(刚度阵和质量阵)的二阶导数。为了避免物理阵二阶导数的计算，本文在满足前述定解条件的前提下，利用一种特殊的迭代格式回避了物理阵二阶导数的引入。同时该迭代过程可直接获得通解，不同于目前流行的做法：先由一个不定支配方程求其特解，然后才由定解条件确定通解。另外，数值表明，动柔度迭代式的精度可与直接迭代式相匹敌，可是动柔度迭代式用于许多特征向量导数计算时，却省时得多。     

透视阅读教学过程中的"三重"现象

概括了当前阅读教学过程中突出存在的三个问题:一是重肢解性分析;二是重标准化诠释;三是重阅读结果展示.并依据现代阅读学原理审视"三重"现象,指出了"三重"源于"三轻":一是轻整体感知;二是轻批判性阅读;三是轻阅读主体的阅读情感体验.     

运载火箭并联双机姿控配平策略研究

运载火箭并联双机是一种常见的发动机推力矢量控制(Thrust Vector Control, TVC)方案,发动机与伺服机构可组合出不同的控制布局。针对液体运载火箭典型的4种并联双机摆发动机控制布局,开展了故障动力学建模仿真研究,基于运载火箭比例微分(Proportional Differential, PD)姿控方法,比对分析了不同故障模式的姿控配平结果,优选了并联双机摆发动机控制布局,最后应用控制重分配技术验证了故障下放宽滚动通道性能策略的有效性,结果表明不同的推力矢量布局故障适应能力不同,姿态重构技术在发动机推力较大故障下仍可保证运载火箭良好的姿控性能与稳定能力。     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先,利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息,分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性,提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理,根据局部区域分割信息,对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割,获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后,通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量,计算损失函数。最后,在测试阶段使用全局特征,并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征,缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试,验证了所提算法的有效性。