火箭发动机基于神经网络非线性辨识的故障检测

应用神经网络方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测算法。神经网络采用非线性辨识技术贴近发动机的工作过程，并输出包合发动机故障信息的辨识误差信号。若辨识误差变大超过一定阈值，检测逻辑就预报发动机故障。在发动机启动阶段离线训练神经网络，在发动机稳态过程可以采用离线或在线学习算法。实验研究表明神经网络可以成功地应用于大型泵压式液体火箭发动机的故障检测。     

航天器AIT中心空气霉菌特性研究

通过对中国3个地区的航天器AIT厂房内空气中霉菌进行采集,利用培养法得到纯化菌株53株,通过ITS测序鉴定分属8个属,进一步对这些霉菌的特性进行研究,发现青霉属和曲霉属内不同菌株间的菌落径向生长速率差异较大,研究同时显示不同种属霉菌对消毒剂PHMB的敏感性差异非常大,这些差异将加剧微生物防护与控制的难度。     

基于异步卷积分解与分流结构的单阶段检测器

目标检测网络SSD的多层回归特征图存在各层回归计算之间相对独立的问题,且基于SSD改进的系列算法在提高检测精度的同时难以兼顾实时性。针对上述问题,提出一种基于异步卷积分解与分流（shunt）结构的单阶段目标检测器。基于异步卷积分解算法设计了一种shunt结构,交错连接多层特征图,增强了回归计算之间的统一性与协调性。优化了原有高层主流结构,在主流结构与shunt结构中分别用最大池化和异步卷积分解2种不同的方式对特征图大小进行降维,保留空间相关信息的同时提高了特征的多样性。实验结果表明,将VOC2007trainval和VOC2012trainval中的图片统一缩小至300像素×300像素进行训练,提出的目标检测器在VOC2007test上进行检测时的平均精度均值可达到80.5%,检测速度超过30帧/s。      

基于电阻抗层析成像的CFRP结构损伤检测

电阻抗层析成像（EIT）是一种新兴的碳纤维增强复合材料（CFRP）结构状态评估方法。通过将EIT技术应用于一种商用各向异性CFRP层合板,初步研究了EIT的结构损伤检测能力。利用COMSOL软件建立CFRP多种损伤模型,有限元分析获取三维场空间电势分布信息。为改进EIT技术对各向异性CFRP结构损伤的图像重构效果,采用嵌入式电极有效采集材料内部电信号;同时,提出一种改进的基于L1稀疏正则化的图像重建算法。另外建立一套基于数字万用表的嵌入式16电极的EIT硬件系统,利用EIT系统检测平台对简单CFRP损伤进行检测,结果显示损伤材料图像重建效果良好,证明EIT方法在CFRP结构损伤检测中的可行性。      

基于趋势符号聚合近似的卫星时序数据分类方法

作为在时间序列数据挖掘中广泛使用的主要符号化表示方法，符号聚合近似（SAX）使用段的平均值作为符号表示，由于无法区分具有不同趋势但具有相同平均值符号的不同时间序列，某些情况下可能会导致错误的分类。提出了一种改进的符号表示——趋势符号聚合近似（TrSAX），集成SAX与最小二乘法，用以描述时间序列的均值和斜率，并由此构建出BOTS分类器。此外，对卫星的模拟量遥测时序数据中的角度序列、转速序列、电流序列进行分析，并从UCR公开数据集中筛选出与3种序列类似的3个数据集进行分类实验验证。与应用了SAX和2个改进的SAX、经典的欧氏距离（ED）、动态时间规整（DTW）的1-NN分类方法进行对比，结果表明:提出的BOTS分类方法的分类错误率明显低于其他5种分类方法。      

复合材料的智能化修理

<正>嵌入式传感器监控技术正在为复合材料修理带来新变革。随着复合材料结构在各种新机型中所占的比例越来越大、发挥的作用越来越重要,如何保证修理后重新投入运营的复合材料结构的健康状况已经成为维修业必须面对的课题。在研究修理后复合材料结构的原位检测方法时,基于传感器的结构健康监控技术进入了研究人员的视野。位于法国巴黎的GMI Aero公司自成立以来,一直从事复合材料结构修理研究。尽管刚开始主要以设计复合材料制造设备和过程控制设备为主,但后来