《航空发动机》征稿简则

1.本刊简介《航空发动机》是由中国航空发动机集团有限公司主管、沈阳发动机研究所主办的科技期刊,定位为行业性、专业化和技术类期刊。办刊宗旨是以及时报道航空发动机与燃气轮机设计、试验、材料、制造、管理等方面的新技术和新成果为重点,宣传科技方针,推广科研成果,开展技术交流,传播科技信息,为航空发动机事业发展和航空工业振兴服务。     

《航空发动机》征稿简则

1 本刊简介《航空发动机》是由中国航空发动机集团有限公司主管、沈阳发动机研究所主办的科技期刊,定位为行业性、专业化和技术类期刊。本刊宗旨是以及时报道航空发动机与燃气轮机设计、试验、材料、制造、管理等方面的新技术和成果为重点,宣传科技方针,推广科研成果,开展技术交流,传播科技信息,为航空发动机事业发展和航空工业振兴服务。     

融合背景图像信息和多特征压缩的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题,提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先,在上下文感知滤波器的基础上,将背景图像信息加入位置滤波器。其次,提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征,使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度,实现两种特征的自适应融合。最后,利用特征降维简化模型的复杂度,实现算法运行速度的提升。实验结果表明,改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性,其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法,并且仍保持了实时性。     

无人水面艇自主导航技术

作为无人水面艇的关键技术之一,自主导航技术决定着无人水面艇自主航行能力的高低。结合无人水面艇在实际航行和作业过程中自主导航所面临的问题,对无人水面艇组合导航及完好性监测技术、协同导航技术、路径规划技术和环境感知技术目前的现状、不足和发展趋势进行了总结和分析。为了更加精确、可靠地进行安全导航定位,即插即用全源导航是无人水面艇可采用的一种导航方式,并在此基础上开展了组合导航完好性监测工作。多目标规划综合最优及基于分层策略的自适应路径规划方法是解决动态时变环境下路径规划问题的有效途径。深度学习、数据挖掘、信息融合等人工智能技术将在提高环境感知信息的本质特征表述、充分挖掘多元异构数据间的有效信息,以及构建信息全面、立体、可靠的三维环境模型方面发挥主导性作用。     

基于聚类的多标记选择性集成

多标记学习和选择性集成是机器学习中的两个热点研究问题。本文利用聚类思想探究多标记学习中的选择性集成, 提出了两种具体的多标记选择性集成算法：基于最小距离的簇中心选择算法（Minimum distance based cluster center selection,MDCCS）和基于K-means的簇中心选择算法（K-means based cluster center selection, KMCCS）。在所提出的算法中,如何度量学习器之间的距离是其能否成功的关键因素。本文首先基于学习器的分类结果对其进行重新表示,在此基础上给出了学习器之间距离的计算方式。此外, 对于算法中的空簇问题给出了两种解决方法。基于Mulan数据库中的多标记数据集和5种评价指标对所提算法进行了详细的分析,实验结果表明了所提算法的有效性。     

阵列宽带集成光电收发模块

文章提出一种应用于光载无线通信系统的阵列集成宽带收发模块,具有宽频带、高线性度、低损耗等优良性能。重点介绍了光收发模块的整体结构设计,包括高频管壳结构设计、微波电路设计、光学结构设计等。基于三维微波电路结构,实现了四通道阵列收发模块的混合集成研制,其级联-3dB带宽均达到18GHz以上,在DC-18GHz带宽内反射损耗均在-10dB以下,输入1dB压缩点达19dBm,无杂散动态范围为110dB·Hz2/3。     

工字型索网的几何与力集成设计方法

反射面的几何与预张力设计对空间可展开天线功能的实现起着重要作用。以空间伞型索网天线中广泛应用的工字型索网为对象,研究了其几何与预张力设计问题,提出了一种适用于工字型索网的几何与力集成设计方法。首先,根据节点平衡条件推导了工字型索网背网面节点坐标与前网面张力及背网面张力水平之间的对应关系;然后,给出了根据前网面节点坐标及背网张力水平迭代求解背网面节点坐标及张力的工字型索网几何与力集成设计方法;最后,对所提方法进行了算例验证。有限元仿真结果证明了所提网面设计方法的正确性。所提方法可有效控制背网面张力值水平,且适用于非对称反射面,具有一定的工程应用价值。     

故障样本量确定与分配一体化设计方案

针对当前测试性验证领域未能考虑故障样本量确定和样本分配2个环节的相互联系,以及现有样本分配方案对影响因子的选择没有统一的框架,导致确定的故障样本量和样本分配不合理的问题,提出了一种故障样本量确定与分配一体化设计方案。首先,以层次Bayes网络模型为框架,融合各节点测试性指标先验信息得到顶层测试性指标的融合分布,并建立故障样本量确定流程;其次,引入结构重要度作为样本分配影响因子,同时结合故障模式影响及危害性分析（FMECA）信息确定节点和故障模式的样本分配影响因子,提出基于节点和故障模式的二次分配框架实施样本分配;最后,通过实际案例进行对比分析。结果表明:相比其他样本分配方案,所提方案能充分考虑系统结构及其先验信息,进而实现了故障样本量确定和分配一体化方案的设计,保证了所确定的故障样本量和分配的合理性,具备更好的工程适用性。      

基于级联注意力机制的孪生网络视觉跟踪算法

针对全卷积孪生网络（SiamFC）在相似物体干扰及目标发生大尺度外观变化时容易跟踪失败的问题,提出了一种基于级联注意力机制的孪生网络视觉跟踪算法。首先,在网络的最后一层加入非局部注意力模块,从空间维度得到关于目标区域的自注意特征图,并与最后一层特征进行相加运算。其次,考虑到不同通道特征对不同目标和各类场景的响应差异,引入通道注意力模块实现对特征通道的重要性选择。为了进一步提高跟踪的鲁棒性,将其与SiamFC算法进行加权融合,得到最终的响应图。最后,将提出的孪生网络模型在GOT10k和VID数据集上进行联合训练,进一步提升模型的表达力与判别力。实验结果表明:所提算法相比于SiamFC,在跟踪精度上提高了9.3%,在成功率上提高了5.4%。      

飞行器实时测控信息融合体制研究

飞行器实时测控系统是一个典型的多传感器系统,其多源信息需要融合处理,融合处理能够有效提高实时测控的准确度、可靠度和智能化水平。本文分析了信息融合技术对飞行器实时测控的作用,初步探讨了飞行器实时测控信息融合的功能定义、结构模型、融合方法等,并提出了工程应用中的关键技术和问题。