基于深度学习的日间逐小时地表PM2.5浓度反演

以长三角地区作为研究区域,提出了使用深度学习算法来实现主被动遥感数据结合反演地表PM2.5浓度的方法。基于MPL观测数据,使用雾霾层高度(HLH)替换了边界层高度(BLH)特征,对已有的基于气溶胶光学厚度(AOD)结合大气BLH来反演PM2.5浓度的算法进行了改进。为提高数据覆盖率,对研究区域内的MAIAC AOD进行了填补与评估。利用多种机器学习算法实现了日间逐小时的PM2.5浓度估算,模型验证相关性最高可达0.87。该方法能够为观测气候变化、应对大气污染提供有效帮助。     

一种航天器交会与接近路径规划算法

针对非合作交会与接近任务中近程导引段航天器的三维路径规划问题,提高其在多约束条件下的寻优性能,提出一种融合混沌映射、自适应随机动态扰动、随机探索机制以及反向学习策略的混合蝙蝠算法。首先,利用Circle混沌映射进行种群初始化,提高种群多样性;在全局搜索中引入自适应随机动态扰动系数,并在位置更新时进行位置限定,提高算法全局寻优的性能;在局部搜索中融入柯西分布的逆累积分布函数,避免算法进入局部最优。同时,引入分段随机的反向学习策略,进一步提高种群多样性,平衡全局寻优与局部探索的性能。然后,以基于升序排列的路径节点进行三次样条插值编码,构造躲避障碍物求解航天器三维路径的适应度函数,结合混合蝙蝠算法求得平滑路径曲线。最后,通过对比仿真表明了所提方法的最优路径次数较对比算法增加,最差路径次数减少,路径平均解减少。     

一种面向空间非合作目标的强化学习多臂协同俘获策略研究

针对空间非合作目标清除任务中的目标适应性以及俘获动作规划复杂性等问题,提出了一种基于强化学习方法并结合“多臂分组协同”机制的包络俘获策略。首先构建了多臂俘获机构的物理模型和运动学模型,之后利用SAC(soft actor-critic)算法并引入前演训练（PT）设计了强化学习控制器,接着基于“多臂分组协同”奖励机制设计奖励函数以训练得到最优俘获动作。为了验证俘获策略对单目标作业的高效性和对多目标作业的高适应性,对各种目标分别进行仿真实验。仿真结果表明：所得的俘获策略可以对多种构型的目标实现高效、高适应地俘获。     

基于数值模拟的孔构件挤压强化疲劳寿命预测

为研究飞机机身7050铝合金孔构件挤压强化后的疲劳增益,采用数值模拟与试验研究相结合的方法,对孔构件的挤压强化过程、疲劳加载过程、疲劳裂纹萌生和裂纹扩展过程进行研究。通过数值模拟探究了孔构件在不同状态下危险截面的应力分布和对应的疲劳行为,分析了残余应力场对疲劳性能的影响,探讨了残余应力与疲劳裂纹萌生和裂纹扩展的内在联系,建立了孔构件挤压强化疲劳寿命数值预测模型。结果表明：孔挤压强化引入的残余压应力可以减小孔构件在受载时孔壁最大拉应力,改变疲劳裂纹的萌生位置,抑制疲劳裂纹萌生和裂纹扩展,提高7050铝合金孔构件疲劳寿命近2倍,疲劳寿命数值预测模型误差在12%以内。     

高校常态化、长效化开展党史学习教育的实践路径

中国共产党一百多年的辉煌历程形成了十分珍贵、独特的红色文化资源,这是共产党人永恒不变的精神财富,高校应充分挖掘党史红色文化资源育人新内涵、新形式、新功能,把党史学习教育与红色精神传承相结合、与红色情感交融相结合、与新时代发展特点相结合,丰富育人载体。开展红色文化教育和实践,探索高校常态化、长效化开展党史学习教育机制,不断提高党史学习教育的实效,进而提升高校育人成效。     

基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法

重构蓝图定义了故障状态下系统软硬件资源的重新配置方案,是实现综合模块化航空电子系统重构容错的关键。提出了一种基于改进Q学习的重构蓝图生成方法,综合考虑负载均衡、重构影响、重构时间、重构降级等多优化目标,并应用模拟退火框架改进探索策略,提高了传统Q学习算法的收敛性能。实验结果表明,与模拟退火算法、差分进化算法、传统Q学习算法相比,本文提出的改进Q学习算法效率更高,所生成重构蓝图质量更高。     

PVD强化涂层在辊轧模具上的应用

为了解决冷辊轧模具寿命短、人工修复周期长、修复一致性差等问题,提高了模具耐磨性,延长模具使用寿命,在辊轧模 具表面涂敷了PVD强化涂层。采用真空阴极多弧离子镀技术,在不同材质模具钢表面制备AlCrN多元纳米硬质涂层。试验样品 基材选用Cr8W1Mo2V2SiNb、W6、Cr12MoVCo及V-4E工具钢作为样品基体,采用2种工艺制备硬质PVD涂层,V-4E基材AlCrN涂 层的晶粒尺寸最小,沉积的AlCrN涂层结构更致密。V4E+CrAlSiN强化体系获得最优的综合测试性能。验证结果表明：涂敷PVD 强化涂层可使模具寿命提高20倍以上。     

结构形式对双层微通道热沉传热性能的影响

设计一种双层微通道热沉,即热沉上下层通道结构相异B（上层为矩形微通道,下层为复杂结构微通道）,旨在降低压降的同时保持良好的换热性能,并与上下层通道均为复杂结构微通道的热沉A作对比。用数值方法研究了顺流和逆流时、不同通道结构（PA、PB、CA、CB）对其传热性能的影响,并用场协同原理分析流场与温度场的协同关系对传热的影响。结果表明:当0相似文献   

基于深度学习的图像匹配方法综述

图像匹配是飞行器视觉导航中的一项关键技术。基于深度学习的图像匹配方法在近几年快速发展,其特征提取网络比传统方法具有明显优势与广阔的应用前景。基于深度学习的图像匹配方法可以按照网络结构的不同分为单环节网络模型匹配方法和端到端网络模型匹配方法。首先对单环节网络模型中的特征检测模型、描述符学习模型、相似度度量模型和误差剔除模型逐一进行了深度调研及分析,然后对端到端匹配网络模型中的单网络结构方法和多网络结构组合方法进行了针对性的综述,并对经典的端到端匹配网络模型算法进行了介绍和分析。最后,结合目前基于深度学习的图像匹配方法存在的问题,指出未来可能的发展趋势和方向,为后续研究者在深度学习图像匹配的研究提供一定参考。     

微粒子喷丸技术研究进展

微粒子喷丸因其采用的弹丸介质尺寸小,具有强化基体表面并降低表面粗糙度的优点,已成为航空、能源动力等领域中一项重要的表面强化技术。目前对于该技术的研究仍处于对其强化机理的试验论证阶段,还未有完整的理论体系。对微粒子喷丸技术的原理和特点进行了综述,讨论了微粒子喷丸的强化机制,阐述了目前微粒子喷丸技术的研究现状及在各类材料中的应用,并指出了该技术的应用前景。研究各类参数对喷丸效果的影响将是微粒子喷丸发展的主要方向。