Al/Ni含能多层膜在Al2O3陶瓷/不锈钢焊接中的应用

采用磁控溅射设备,生长AuSn合金做焊料层、Al/Ni含能多层膜做热量提供层,实现了不锈钢和Al_2O_3间的异质材料自蔓延高温扩散焊。利用SEM、XRD和DSC等测试手段表征AuSn合金和Al/Ni含能多层膜的微观形貌、相成分和放热量;用万能试验机测试焊接接头的力学性能。结果表明,AuSn合金的质量比基本达到80∶20,而多层膜的层状结构清晰,反应热达到1 239 J/g。焊接实验结果表明,仅使用AuSn焊料时,剪切强度仅为46 MPa,在增加Al/Ni含能多层膜后,其剪切强度可达90 MPa,强度提高了约一倍。焊接接头的界面显微形貌和相结构研究表明,剪切强度的增强主要是Al/Ni多层膜提供了额外能量使得界面处的反应剧烈,陶瓷金属化层与中间层的反应加剧,形成了新的反应生成物。     

基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

小样本条件下多应力加速寿命试验预测方法

鉴于导弹中的电子设备价格昂贵、可用于试验的样本量少,在开展加速试验以及寿命预测的实际工作中通常为小样本的背景。文章研究探索小样本条件下多应力加速试验寿命预测方法,分别建立通用对数线性模型、 BAS-BP神经网络模型、灰色–支持向量回归模型,结合多应力加速试验数据在各应力条件下的样本容量分别为 56组、20组、10组、5组的情况下,比较 3种模型的预测效果,分析各模型的适用场合和时机,探索小样本条件下模型的选优问题,为小样本条件下多应力加速试验寿命预测提供有益的借鉴。     

基于气压高度辅助的机载自主完好性监测算法

卫星接收机自主完好性监测是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完好性,其目的是在导航过程中检测出发生故障的卫星,并保障导航定位精度。针对卫星接收机自主完好性监测算法可用性不足的问题,结合机载实际导航系统配置,提出了一种基于气压高度表辅助的机载自主完好性监测算法。综合利用卫星导航系统及气压高度表观测信息,建立联合系统的观测模型,推导了基于多解分离的完好性监测及保护级别计算方法。仿真结果表明,相比于传统的接收机自主完好性监测算法,该算法在可见星为5颗时仍能识别故障卫星。该算法具有更好的故障检测能力及可用性,能有效提高卫星导航系统的完好性监测性能,从而保证卫星导航系统的精度和可靠性。     

基于并行CFD和优化技术的返回舱外形多目标优化设计北大核心CSCD

在给定的质心设计范围内,围绕球冠倒锥返回舱外形的高超声速气动单点静稳定性、配平升阻特性、质心横偏量的综合设计问题,提出了多点多目标优化设计数学模型。通过多目标优化设计方法结合并行数值模拟技术,对该多点多目标气动外形优化设计问题进行研究,为了加快多点数值计算进度,采用了嵌套并行方法,通过有效利用硬件资源来提高多个状态气动数值求解效率。根据以上方法给出的最优设计边界指出了返回舱单点静稳定性与配平升阻比和质心横偏量的矛盾关系,改善单点静稳定性会导致配平升阻比下降,使质心横偏量增加;反之,配平升阻比增加,质心横偏量减少都会使单点静稳定性变差。     

一种基于多调制技术的自适应多速率数字通信系统

数字通信系统的信道状况多变。采用自适应多速率技术,根据信道状况选择合适的信息传输速率进行数据传输,可以提高信道利用率和减少误码率。文章利用多元调制中符号速率与比特速率的倍数关系,通过对多元调制方式的切换,实现了自适应多速率的数据传输。不同的调制方式对信道状况有不同的要求,所以文中分析了几种实用的信噪比估计方法,同时为实现调制方式的可靠切换设计了工作流程,并最终在硬件平台上实现了多调制切换和自适应多速率数据传输。     

基于TOPSIS融合法的航路网关键节点识别及抗毁性研究

基于我国航路网数据对航路网关键节点识别及抗毁性进行了研究。首先,通过TOPSIS方法将局部信息(度)、全局信息(改航可达性)和业务量信息(流量强度)3项指标进行融合,形成多属性指标综合表征节点重要性。然后,开展了实例仿真,对网络进行连续打击以验证识别结果,其中延续使用改航可达性这一新算法来表征全局信息。研究结果表明：基于多属性决策的关键节点主要集中在京沪、京广、京昆、沪广、广贵线上;多属性指标相比于单一指标,在少数节点失效时更能高效地摧毁网络。研究结果可为空管流量管理和航空公司运力调配提供决策支持。     

基于多标签协同学习的跨域行人重识别

跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明：在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。     

文本信息辅助图像差异描述生成

图像描述生成任务要求机器自动生成自然语言文本来描述图像所呈现的语义内容,从而将视觉信息转化为文本描述,便于对图像进行管理、检索、分类等工作。图像差异描述生成是图像描述生成任务的延伸,其难点在于如何确定2张图像之间的视觉语义差别,并将视觉差异信息转换成对应的文本描述。基于此,提出了一种引入文本信息辅助训练的模型框架TA-IDC。采取多任务学习的方法,在传统的编码器-解码器结构上增加文本编码器,在训练阶段通过文本辅助解码和混合解码2种方法引入文本信息,建模视觉和文本2个模态间的语义关联,以获得高质量的图像差别描述。实验证明,TA-IDC模型在3个图像差异描述数据集上的主要指标分别超越已有模型最佳结果12%、2%和3%。     

运动信息引导的目标检测算法

在室外监控视频的场景下,由于场景的复杂性及目标的多样性,监控视频中的目标存在难以检测的情况,如目标被遮挡、目标尺寸变化等,目标检测任务仍然存在挑战。基于此,提出了一种利用运动信息引导基于卷积神经网络的目标检测算法来提高目标检测的准确率。对运动目标检测算法进行一定的改进,使得到的运动前景图中能够保持静止目标前景的存在;利用运动前景图中的前景可以指示目标空间位置的特点,在特征层面将网络提取的特征图与获取的以运动前景图为主的运动信息相融合,提高特征图可能存在目标区域的响应值;在目标检测算法的检测器中,引入一个定位分支,利用视频帧的运动前景图,学习候选目标的定位置信度,并与目标的分类置信度加权求和,作为目标最终的置信度,再通过非极大值抑制方法得到检测结果。实验证明,在固定摄像机下采集的数据集中,所提算法能够提升目标检测的准确率。