铝合金焊缝成形的神经网络建模

利用神经网络对LF6铝合金的焊缝成形进行了建模，同时运用模糊推理的方法对神经网络的预测功能进行了扩展。首先根据实际确定焊缝的成形参数为正面熔宽、正面熔高、背面熔宽、背面熔高，焊缝成形的控制参数为对接间隙、送丝速度、焊接速度、焊接电流；采用正交试验设计的方法设计试验，使用较少的试验数据来获取焊缝成形信息。然后，进行试验，利用试验数据来对神经网络进行训练。采用BP算法对焊缝成形控制参数空间和焊缝成形参数空间进行了函数逼近，建立了BP网络模型。此模型能够对位于焊缝成形控制参数空间内的输入参数进行高精度的预测，对焊接参数进行修正以获得良好的焊缝成形，并可减少焊接试验次数。     

二项分布的预测

对二项分布进行了Frequentist、Bayesian与Fiducial预测及其优良性比较,以数值例作了说明。     

基于MPSP的固体运载器能量耗尽管理方法

针对固体运载器耗尽关机能量管理问题,提出一种基于模型预测静态规划的快速能量耗散规划方法。为降低了能量耗散末段的姿态剧烈抖动现象,除末端速度和倾角外将控制量一并作为终端约束,最终形成多约束控制序列优化问题。利用模型预测静态规划算法在求解该类的最优控制问题方面的高效性,实现在飞行过程根据当前飞行状态在线能量耗散指令的快速计算。仿真结果表明,该能量耗尽管理方法有效可行,且具有很高的精确性和实时性。     

一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法

为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊 观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概 率假设密度(probability hypothesis density,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用 粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就 是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理 后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多 目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能 好于去模糊情况。     

基于非线性系数的金属构件寿命预测研究

通过对位错引起的超声非线性行为理论模型的研究,发现超声非线性系数的变化与疲劳损伤累积过程中位错密度的变化趋势相对应。基于上述理论,利用非线性超声对45#钢三点弯曲试件的微裂纹扩展进行了检测,实验发现位错密度的变化趋势与微裂纹扩展的3个阶段紧密相关。因此,利用非线性系数作为特征参数实现了对微裂纹扩展不同阶段的表征,从而实现了金属构件剩余寿命的预测,并且验证了超声非线性系数与位错密度成正比的位错理论。     

一种基于随机集的目标跟踪算法研究

针对多传感器多目标跟踪问题,提出了基于随机有限集的概率假设密度（PHD）滤波算法。该算法通过选取与各传感器相关的重要性密度函数,层层更新各传感器的采样粒子,达到多传感器多目标有序PHD跟踪。给出了应用该算法的具体步骤,通过仿真实例证明该算法的有效性。     

轻量化环氧树脂复合灌封材料均匀性工艺研究

轻量化环氧树脂灌封材料在机械、电子、航空航天等领域有着广泛的应用,轻量化环氧树脂灌封材料中不同密度的填料在固化过程中发生分层等现象,会降低环氧树脂灌封材料的均匀性并产生应力集中,影响材料的各项性能。通过向体系中加入空心玻璃微珠作为轻量化填料,并设计了偶联处理、低温凝胶工艺、添加小粒径氮化硼等不同的均匀性提升工艺方案,研究了不同工艺条件对环氧树脂灌封材料体系的密度与均匀性的影响。结果表明：偶联处理工艺对于均匀性的影响较小,无法有效抑制体系的分层现象;低温凝胶工艺与小粒径氮化硼填料的添加能够将环氧材料体系的密度差分别降低至0.069g/cm³与0.015g/cm³,显著提升了环氧树脂灌封材料的均匀性。     

应用过程神经网络的航天器瞬态温度预测方法

航天器在轨温度受空间热环境影响变化较大,同时研制阶段的热分析与热试验往往也耗时较长,因此通过准确有效的预测方法为其提供在轨温度预警信息、提高热仿真与热试验效率至关重要。文章提出航天器瞬态温度预测方法,依据航天器在轨温度实测数据,采用相空间重构理论构建样本集完成训练,应用过程神经网络建立瞬态温度预测模型,并对温度进行外推预测。经验证,根据温度预测方法建立的温度预测模型绝对误差最大值为0.746 K,可在满足工程精度的情况下实现对航天器瞬态温度的快速预测。     

预测显示未来10年卫星数量增加但单价不增加

对硬件制造商来说,欧洲咨询公司对未来10年卫星和火箭市场的预测喜忧参半：未来10年将制造并发射更多的卫星,但是卫星制造和发射的平均价格增长有限,如果除去通货膨胀的因素甚至可能出现下降。