分布式交互仿真技术研究

介绍了分布式交互仿真技术的特点、结构、目前发展现状和未来发展趋势,详细分析了目前较为成形的分布式交互仿真技术的特点及其研究、应用推广情况,总结出实现分布式交互仿真应用系统面临的难点和解决方法,并结合HLA高层体系结构归结出应用HLA开发分布式交互仿真应用系统的方法。     

闭合等角转位法的测量精确度

闭合等角转位法广泛地应用于传感器旋转式圆度测量仪、工作台旋转式圆度测量仪或精密轴系的径向、轴向及其综合误差的测量。对闭合等角转位法的测量精确度做了详细的理论分析和实验验证,并提出了正确确定其采样点数的方法。     

频率标准在中国的发展

简单介绍了原子钟研究在中国的发展历史,着重叙述了近年来所取得的成就。包括在中国计量院开发与保存的国家时间频率基准:铯原子束基准和冷原子喷泉基准,后者的频率准确度达到了3.10-15。叙述了氢原子钟,包括主动激射器频标和被动型氢钟两种类型的研究工作进展;说明了光抽运铷原子钟的研制与生产情况以及性能指标。强调了中国光抽运铯原子束频标经过长期连续工作所取得的优秀成果。简述了中国在微波与光频离子储存原子钟以及在光频测量和光钟上所取得的进展。     

城市建筑与风环境研究

本文简要地介绍了现代化城市建筑与风环境研究之间的关系,以及风环境研究的内容、方法与现况。     

里氏硬度测试中值得注意的几个问题

介绍了里氏硬度的原理，对里氏硬度与其它硬度的换算以及里氏硬度计的正确使用和测试数据的处理等问题，进行了有益的探讨。向有关部门呼吁，尽快制定里氏硬度试验方法和里氏硬度与其它硬度换算的国家标准，使里氏硬度计的测量具有法律效力。     

太阳电池空间标定技术初探

随着各种新型空间太阳电池的发展和应用,在地面使用太阳模拟器对AMO标准太阳电池进行标定的方法在理论和实践上都遇到了严重的困难,最能反映其实际使用状态的空间标定成为解决问题的理想方案。国外太阳电池空间标定技术已十分成熟,主要航天国家如美国、欧洲、日本、巴西等都进行了各自的空间标定实验。北京东方计量测试研究所进行了太阳电池空间标定原理样机的研制工作。样机由太阳电池板、数据采集与处理模块、太阳敏感器和温度传感器组成,可同时对32路国产砷化镓多结太阳电池进行短路电流的测量,电流测试的标准不确定度小于0.5%(最佳点)。此项研究将形成标准太阳电池空间标定的完整方案,促进我国新型空间太阳电池的研究和应用。     

基于无监督学习的多模态可变形配准

针对医学图像配准问题,传统方法提出通过解决优化问题进行配准,但计算成本高、运行时间长。深度学习方法提出使用网络学习配准参数,从而进行配准并在单模态图像上取得高效性能。但在多模态图像配准时,不同模态图像的强度分布未知且复杂,大多已有方法严重依赖标签数据,现有方法不能完全解决此问题。提出一种基于无监督学习的深度多模态可变形图像配准框架。该框架由基于损失映射量的特征学习和基于最大后验概率的变形场学习组成,借助空间转换函数和可微分的互信息损失函数实现无监督训练。在MRI T1、MRI T2以及CT的3D多模态图像配准任务上,将所提方法与现有先进的多模态配准方法进行比较。此外,还在最新的COVID-19的CT数据上展示了所提方法的配准性能。大量结果表明:所提方法与其他方法相比,在配准精度上具有竞争优势,并且大大减少了计算时间。      

发动机空中起动包线扩展试飞组织与实施

适航条款要求装配两台发动机的飞机,在单发失效后在一定的高度、速度和发动机状态下具备重新起动的能力。为表明对适航条款的符合性,飞机主制造商必须开展发动机空中起动包线扩展试飞(简称空起扩包试飞)试验。而发动机空起扩包试飞是一项风险高、难度大,影响因素众多而复杂的试飞任务。以某型飞机的空起扩包试飞为参考,从试飞科目分析、试飞准备、试飞组织与实施、试飞试验结果等方面总结了相关试飞经验,分析了试飞员、指挥员、试飞工程师、课题和设计人员在空地决策机制方面的专业知识和角色定位。及时把握飞机的状态,并判读试验点的有效性,是试验高效和安全开展的有力保障。该空起扩包试飞的成功组织与实施为后续试飞活动及未来其他型号的类似试验奠定了良好的基础,提供了一定的技术储备。     

商用航空发动机智能制造研究与探索

为了推进航空发动机智能制造,通过分析其本质和特点,研究国外航空发动机智能制造的实践与发展趋势,及中国商用航空发动机行业智能制造的现状与内、外部挑战。认为推进商用航空发动机智能制造的关键是构建产品、生产和业务 3 个维度高度集成的智能制造生态系统。针对商用航空发动机行业特点和技术、管理现状,提出构建基于模型的企业、实施基于模型的系统工程、推进大数据应用、建立智能制造标准体系,以及开展试点、示范项目建设等是推进商用航空发动机智能制造的重点。     

一种面向弹道再入目标跟踪的HPD-SRCQSPF算法

针对弹道再入目标轨迹跟踪问题,提出基于混合建议分布的平方根容积求积采样粒子滤波（HPD-SRCQSPF）算法,该算法以混合建议分布为框架,由两个基本建议分布组成。其中一个基本建议分布为先验分布,另一个基本建议分布为平方根容积求积卡尔曼滤波估计后的值。该混合建议分布与真实的后验分布很接近,因此有着高效性、高精度等特点。仿真结果表明,对于弹道再入目标轨迹跟踪模型,相比于标准粒子滤波（SPF）算法和平方根容积求积粒子滤波（SRCQPF）算法,HPD-SRCQSPF算法可以在较低运算负载的情况下获得更好的跟踪性能。特别是在弹道目标变轨机动的情况时,所提出算法的性能增益更为显著。