基于BP神经网络的GNSS-R海面风速反演

针对GNSS-R进行海面风速反演过程中时频域相关物理量较多，数据耦合性强等问题，提出了基于反向传播（BP）神经网络反演海面风速的方法。建立反演过程中相关观测量与风速的对应关系，选取多观测量作为输入，对输入数据进行处理，设置神经元与激励函数，使用BP神经网络自适应调整拟合参数，将风速作为神经网络输出端的特征量提取。反演结果，风速≤ 20 m/s时，反演均方根误差RMSE=1.21 m/s，风速>20 m/s时反演均方根误差RMSE=2.54 m/s，反演结果优于使用时延相关曲线前沿斜率（LES）和时延多普勒相关功率均值（DDMA）方法得到的反演结果，且迭代次数较少，复杂度较低，证明该方法可以应用于GNSS-R海面风速反演。     

An IPC-based Prolog design pattern for integrating backward chaining inference into applications or embedded systems

Prolog is one of the most important candidates to build expert systems and AI-related programs and has potential applications in embedded systems. However, Prolog is not suitable to develop many kinds of components, such as data acquisition and task scheduling, which are also crucial. To make the best use of the advantages and bypass the disadvantages, it is attractive to integrate Prolog with programs developed by other languages. In this paper, an IPC-based method is used to integrate backward chaining inference implemented by Prolog into applications or embedded systems. A Prolog design pattern is derived from the method for reuse, whose principle and definition are provided in detail. Additionally, the design pattern is applied to a target system, which is free software, to verify its feasibility. The detailed implementation of the application is given to clarify the design pattern. The design pattern can be further applied to wide range applications and embedded systems and the method described in this paper can also be adopted for other logic programming languages.     

复杂高筋薄壁构件旋压-增材复合制造技术发展与展望

复杂高筋薄壁构件在航天飞行器中被广泛应用，整体制造是实现这类构件轻量化的重要途径，也是当前制造领域最具有挑战的工程难题之一，其中旋压-增材复合制造代表了复杂高筋薄壁构件整体制造的前沿。近几年，本文作者研究团队在复杂航天薄壁筒段旋压-增材复合制造方向上开展了较为系统的研究工作。从内筋薄壁筒段旋压成形和等材-增材复合制造两个角度对国内外学者研究工作进行总结；同时，从内筋铝合金筒段旋压断裂机制与组织演变规律、筒壁内增材热力学行为与组织调控、旋压-增材复合制造工艺等方面介绍了当前初步研究成果，并对旋压-增材复合制造技术的发展进行了展望。比较全面地梳理了复杂高筋薄壁筒段复合制造技术现状和发展趋势，为复杂薄壁构件整体制造技术研究提供指导。     

结合颅骨形态特征与神经网络的民族判别

针对颅骨民族判别问题，提出结合颅骨形态特征与神经网络的判别方法，可以推进法医人类学的发展，加快探索民族发展历程。首先，根据颅骨形态学相关研究，提取36个维吾尔族和汉族颅骨数据的几何特征；其次，采用反向传播神经网络（BPNN）对特征向量进行民族判别，并通过Adam算法对网络进行优化，避免陷入局部最优值，添加正则化项保证算法稳定性；最后，分别采用2种网络结构进行对比实验，输入层、隐藏层和输出层的神经元个数分别为36、6、2和36、12、2，并设置不同初始学习率进行对比实验。结果表明:隐藏层神经元个数为12、学习率为0.000 1时，分类精度最高，测试阶段平均准确率最高为97.5%。为了验证所提方法的普适性，生成116例国外颅骨数据进行实验，测试阶段平均准确率为90.96%。相比较于支持向量机（SVM）、决策树、KNN、Fisher等机器学习方法，所提方法学习能力更强且分类精度有明显提升。      

基于BHS-树的定性故障诊断方法

基于定性模型的诊断方法,由于无需系统定量模型,尤其适用于航天器等复杂系统的故障诊断.该方法推理过程包括冲突集的确定及诊断集的生成.基于BHS-树的方法,是一种由冲突集生成诊断集的有效途径,但存在诊断结果冗余及反向递归过程复杂的问题.采取异常/正常特征量相结合的措施,有效地解决了诊断结果冗余的问题,能够准确确定诊断集;同时在系统单故障的假设前提下,对反向递归过程进行适当简化,降低了推理的复杂程度,并通过实例对上述改进进行了验证.     

Ti1300合金带台阶筒形件旋压工艺研究北大核心CSCD

为了解决Ti1300合金筒形件成形难题和提高铸造管坯的机械性能,开展Ti1300合金筒形件旋压成形工艺研究,分析了旋压工艺参数对旋压成形的影响规律.研究表明：Ti1300合金热旋压温度为800～900℃时可以避免旋压缺陷的产生;进给比在不同道次间有所不同,开坯旋压时采用小进给,为0.5～0.8mm/r,终旋道次采用大进给比,为1.2～2.0mm/r;Ti1300合金的极限减薄率可以达到85％左右,单道次减薄率可以实现45％,在开坯旋压时不易采用超过30％的道次减薄率,随着材料旋压加工硬化,能够实现大减薄率.     

变薄旋压旋轮的设计与制造

采用变薄旋压工艺生产大直径薄壁管材，具有经济、实用、加工精度高、模具简单等特点，因此获得广泛的应用。旋轮的设计与制造对旋压成形有重要影响。１旋轮设计下图所示的台阶型旋轮是变薄旋压中最常用的结构之一，适用于中等以上厚度（ｔ０＞１０ｍｍ）毛坯的加工。旋轮...     

直升机涡环状态试验数据处理研究

采用神经网络误差反向传播算法，以旋翼涡环状态试验数据为基础，研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响，分析了负扭度变化对旋翼扭矩、拉力平均值及脉动幅度的影响。计算结果表明，神经网络模型能够准确预测桨叶负扭度对直升机涡环状态的影响。     

超声速反向混合实验及其压力温度测量

对超声速反向射流混合加热方案进行实验验证。实验结果表明：控制向燃烧室注入水雾的流量可以方便地调节燃烧室的温度和压力；用双路氢氧进气系统易于实现稳定的点火和燃烧。用热电偶测量混合前后的流场温度分布的初步结果表明，反向射流混合方案基本可行。     

航空灭火瓶加热旋压成形工艺

容积小于10L航空灭火瓶适用于各种运输机、轰炸机在运行中机舱内的灭火工作,灭火瓶盛装液态二氧化碳和“1211”灭火剂,工作压力达16.671MPa,有着特殊的技术质量要求.经过试制,已达到各项技术指标,满足使用要求.