事理图谱赋能的航空数据智能技术研究

大数据、人工智能等新一代信息技术对航空制造业数字化转型具有重要推动作用。针对航空制造业数据多源异构、样本少、强关联等特征,利用知识图谱等新一代知识工程技术对数据的结构化描述、高效管理的能力,提出基于事理图谱的航空数据智能技术体系和分析流程,重点研究面向航空领域数据的本体建模、事件关系识别、事件抽取、事件消歧等技术方法,并选择某单位航空产品开展质量问题原因分类、质量事理图谱构建、事理知识推送等应用及原型系统建设,辅助进行质量问题审理,推动质量问题快速反应。结果表明：利用数据和知识开展数据智能化质量管理的技术体系和路径可行,基于事理图谱的质量知识抽取算法具有较强的实用性,为推进航空制造业全生命周期全过程数据智能化应用提供支撑。     

智能反射面辅助的未来无线通信：现状与展望

随着元材料和元表面等相关研究的进一步发展,智能反射面（IRS）的概念被提出。IRS利用集成在平面上的大量无源反射元件通过软件编程智能地配置无线传播环境,从而达到提高无线通信系统性能的目的,相对于传统的中继系统具有成本低、功耗低、易部署等特点。因此,IRS及IRS辅助无线通信是未来通信领域发展的重要技术之一。通过对现有IRS研究现状的调查和整理,从IRS的基本概念、发展历程、特性优势和IRS辅助无线通信的基本概念、研究方向等方面,详细介绍了IRS与IRS辅助无线通信的发展与应用。最后对IRS未来的发展进行展望。     

空间智能桁架作动器/传感器位置优化中的遗传算法应用

研究了空间智能桁架振动控制中的作动器／传感器位置优化问题。在对作动器／传感器进行动力学建模的基础上，推导出整个空间桁架机电耦合作动方程和传感方程。基于作动效率和观测效率，提出了不依赖于控制方法的位置优化准则，采用遗传算法对作动器／传感器位置进行了优化。最后针对空间智能桁架进行了位置优化仿真和模糊振动控制仿真，仿真结果验证了遗传算法优化此类问题的优越性、可信性。     

雷达干扰智能决策资源分配的一种快速算法

干扰资源分配技术是应用于地对空雷达干扰智能决策支持系统中的核心内容 ,如何快速对现有资源进行合理地分配是直接关系到该雷达干扰智能决策支持系统的成败。提出了一种基于雷达干扰智能决策支持系统中干扰资源一对一分配原则的快速算法 ,即连续循环布尔操作法。实验结果表明 ,与现有多级优化动态资源分配方法相比较 ,它能够更快速地找到最优分配方案     

典型零件压铸模智能CAD系统研究

建立了典型零件压铸模智能CAD系统，分析了系统各模块的组成及功能，并阐明了系统实现的关键技术。     

巡航导弹发动机智能故障诊断方法研究

为提高巡航导弹发动机的可靠性和利用率、降低传统的定期维护成本，提出了应用自适应神经网络技术对巡航导弹发动机进行诊断。将采集到的巡航导弹发动机有关数据分为故障现象和故障集分别进行编码，而后利用神经网络的自学习、联想、推测、记忆、容错、自适应和多模式处理等功能对巡航导弹发动机的故障进行诊断。     

航天器智能自主控制技术发展现状与展望

本文首先介绍国内外在航天器智能自主控制领域的发展模式与发展水平 :发展模式包括战略规划、研究开发、型号应用三个层次 ;发展水平包括功能齐备与指标精良两个方面。然后对该领域的阶段发展目标进行了展望 :( 1 )实时智能自主姿态控制 ;( 2 )智能自主GNC ;( 3)智能信息技术在航天器控制系统、平台和有效载荷上的应用。     

基于神经网络的加工误差智能预测技术

通过理论和实验分析了造成加工误差的主要原因，找出并有效地提取体现加工误差原因的加工参数及加工状态特征，如切削用量、刀具直径、顺／逆铣、主轴电流和振动信号等，从而建立加工状态特征与加工误差之间的关系模型。同时叙述了针对ＨＵＲＣＯＢＭＣ－２０Ｌ镗铣加工中心建立的加工尺寸智能预测实验系统，采用多传感器信息融合技术，建立了基于ＲＢＦ神经网络的加工误差智能预测模型。并通过实验验证了此方法的可行性、有效性。     

大型飞机研制中的若干数字化智能装配技术

大型飞机的研制是国家提高自主创新能力的战略重点.为了提高大飞机装配质量与生产效率,采用数字化智能装配技术是必然的发展趋势.本文介绍了飞机智能化装配的系统框架与其技术体系架构,阐述了目前大型飞机装配所面临的难题,并指出虚拟现实仿真优化技术、专用智能装配工艺装备的开发,以及飞机总装智能装配生产线技术是智能装配技术的热点与发展方向,并分别进行了介绍,并阐述了国内外应用发展现状,最后指出了国内现有智能装配技术的不足与差距.     

航空产品自动化机加线的探索与研究

智能制造是人工智能技术和制造技术相结合的产物,航空产品智能生产线是智能行为在自动化生产过程中的突出表现,推进智能生产线落地是一项复杂的系统工程,难以一蹴而就,更不能急于求成,其核心在于实现生产管控和制造过程等各个环节的关联化集成,满足过程、质量、设备、物料以及现场等各单元间的精细化集成管控.