一种基于神经网络的航改燃气轮机转速控制器

为了提升某型航改燃气轮机的转速控制性能，提出一种双输入反正切神经网络控制器，然后基于该航改燃气轮机的PI控制器以及该反正切神经网络控制器，提出一种新型的集成控制器。采用仿真计算的方法，通过跟踪测试、抗干扰测试和鲁棒性测试，对比此三种控制器以及四种常规控制器的性能差异。结果表明，在三次跟踪测试中，集成控制器具有最优的综合跟踪性能；给燃料量加入5%的干扰后，集成控制器的抗干扰能力等于反正切神经网络控制器，但高于另外五种控制器；当工作环境温度增加以及压气机性能退化引起不确定性时，七种控制器均能正常实施控制，且仍以集成控制器的效果最优，其鲁棒性最强。新型集成控制器具有最佳的综合转速控制性能，能够保证该型航改燃气轮机安全和高效的运行。     

月球表层采样样品智能确认方法

表层采样是月球采样探测的重要方式，样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程，分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点，模仿有人参与识别过程，提出了层次解耦的月球样品智能识别流程，利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络，完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系，并在月球表层采样地面试验中进行了验证，结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品，具有较好的泛化识别能力，误识别率优于8.1%，平均单幅识别时间约0.7 s。     

基于多尺度 3D-2D卷积神经网络的高光谱图像分类

设计提出了 1种针对高光谱图像分类任务的 3D-MSCNN模型。在 PCA降维的基础上,利用 3D空谱特征提 取网络和 2D多尺度特征提取网络实现高光谱图像特征提取,充分发挥高光谱图像空谱信息价值,增强对不同尺度 地表覆盖的表达能力。最后,利用 Softmax分类损失函数实现高光谱图像分类任务。实验结果表明,本文算法在 In. dian Pines和 Pavia University数据集上都取得了较好的分类效果。与 CD-CNN、3D-CNN、SS-Net和 HybirdSN等方法相 比,本文算法能够有效提升总体精度、平均精度和 Kappa系数等客观评价指标。     

基于改进的卷积神经网络的步态识别

为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率,建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题,采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数(ReLU)改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU),以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题,进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%,与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比,步态识别率有所提高。     

预冷型组合循环发动机技术

预冷型组合循环发动机具有工作速域宽、比冲高和推重比大等优点,在未来空天领域有广阔的应用前景。本文首先回顾了LACE、SABRE和ATREX等主要预冷型组合循环发动机的工作原理、技术特点和研究情况,对各型发动机热力循环中面临的难点问题进行了分析。其次,针对发动机预冷器、压气机、涡轮和燃烧室等关键部件,建立了热力循环计算模型,研究了预冷和燃烧对冷却剂的流量需求问题、预冷器与压气机性能参数匹配问题和压气机与涡轮共同工作问题等。结果显示,1.0～2.0倍当量比的氢在马赫数0～4.5速域内能将空气冷却51～476 K,而相同流量的甲烷在马赫数0～4.0速域内仅能将空气冷却24～182 K;熵函数用于表征预冷器和压气机在热势差效应和功热转换过程中的能量损失总和,根据发动机性能需求,在熵函数图上可设计不同的当量比-压比（φ-π_c）协同工作线;涡轮总功率是影响预冷发动机压气机压比的主要原因,与传统涡轮相比,驱动涡轮的工质（冷却剂）流量小,要求涡轮单位功率高,给涡轮设计带来挑战。最后结合评估结果对预冷型组合循环发动机的未来发展提出了一些建议。