基于区块链的可验证外包解密属性基加密方案

在物联网和云计算场景中,属性基加密是实现细粒度及多级安全访问的关键技术。但是现有的属性基加密方案存在解密成本高、访问策略表达效率低以及数据安全性差等缺陷。基于此,文章提出了一种基于区块链的可验证外包解密的属性基加密方案。采用合数阶双线性群实现了策略隐藏,不仅将区块链作为可信的数据库保存用户参数,而且通过智能合约自动运算外包验证算法,在实现策略隐藏的同时降低了数据使用者的本地运算量,提高了计算效率。     

基于TOPSIS算法的空间快速响应发射方案评估

针对空间快速响应发射方案评估优选问题,通过分析空间快速响应发射任务规划过程得到发射方案组成要素,在此基础上构建了三级评估指标体系;综合考虑专家主观喜好和客观事实,同时为了有效避免个别专家个性意愿对于权重分配的影响,采用信息熵权法和群决策层次分析法相组合的方式完成了指标赋权;针对方案指标数据的多样性,通过逼近理想解排序法...     

基于粒子群优化的航路规划算法研究与仿真

文章将粒子群优化方法应用于飞机低空突防航路规划技术研究,提出了利用一组正弦波曲线来构造一个粒子,并在适应度函数设计巾加入处罚函数,使该方法得到的飞行航线严格经过起始点和目标点,而且满足飞机的机动性能要求,以及起始航向角与目标进入角的要求。仿真结果表明,所用方法简便可行,粒子能较快地收敛于全局最佳航路。     

低成本捷联惯导不对称动态误差的神经网络补偿

 针对低成本捷联惯导系统(SINS)中陀螺动态误差的不对称性在角振动条件下造成姿态漂移的问题,设计了多层前向神经网络的补偿模型。在标定模型参数时,为降低对外部参考信号测量精度的要求,提出用姿态解算的最终误差作为网络优化目标的训练方法。由于最终的姿态误差不是网络的期望输出,无法采用有导师的训练方法,为此采用了微粒群优化算法。仿真实验结果表明:补偿后的陀螺动态误差的不对称度减小了一个数量级。     

基于POD-PCE-Kriging模型的航空发动机高维多目标优化

针对于传统的航空发动机燃烧室设计过程计算周期长，加工和试验成本高，制约发动机设计周期的问题，基于航空发动机燃烧室模型，结合POD-PCE-Kriging（本征正交分解-多项式混沌展开-Kriging）模型和粒子群优化（PSO）算法开展了燃烧性能代理模型的构建和多目标优化设计。通过试验，应用POD-PCE-Kriging模型预测结果与一维程序计算结果进行对比分析，针对于燃烧效率和总压损失预测值的方均根误差分别为0.006 3%和0.122 7%。对设计变量参数开展寻优，并对获取的Pareto最优解集进行了分析，为满足性能指标的先进航空发动机燃烧室设计提供了物理见解，可以快速准确获得满足最优性能的设计参数，缩短航空发动机的研制周期。     

基于粒子群算法的飞机燃油箱热参数反演

为获取用于定量评估可燃性的飞机燃油箱热参数，从集中参数法建立燃油箱热模型的假设出发，基于粒子群算法和飞行试验数据，对某型飞机中央油箱热参数的反演进行了探索。选取了4种不同的参数作为目标函数，对比研究了目标函数的选取对热参数反演结果的影响。研究结果显示：反演得出的燃油箱热参数模型，其输出值与试验值变化规律一致，证明了该方法的有效性；其次以整体均方差为目标函数的反演结果与试验值最为吻合，模型输出值与试验值最大偏差为2.62 K；最后对整体均方差增加惩罚项的措施能够使反演后热参数模型满足适航规章的要求。     

带三棱锥体群通道流动和传热特性的数值模拟

对带有三棱锥体群的涡轮叶片内部冷却通道进行了数值模拟,对比了三棱锥体群在迎风和背风状态、顺排和交错排列以及不同横向列数、不同流向间距时冷却通道内部的流动和传热特性。结果表明:三棱锥体群所产生的纵向涡能够兼顾压损的降低与传热效果的改善;背风顺排状态放置的三棱锥体群具有最高的综合传热效率,较其他放置方案高出20%~30%;在背风顺排时,较优横向列数为5,流向间距比为4~6。     

激光加工密集群孔技术

主要介绍了混合器壳体上小孔的激光加工方法和激光制孔工艺参数的选择 ,对激光工艺的加工效果进行了分析。