FC环形通信网络双余度容错的设计与实现

随着航电系统的发展,传统的通信网络传输速率已经不能满足发展需要,因此,FC协议作为新一代的高性能网络通信协议被引入到航电系统中.如何基于FC协议设计出满足航电系统应用需求的通信网络成为FC技术研究的关键.本文介绍了一种面向航电系统应用的基于FC通信协议的双余度环网的设计与实现方案,着重从软硬件两个方面对系统的容错设计给出了说明,最后对系统的容错能力进行了全面的验证.     

飞机自动进近和自动着陆的分析研究

本文首先概述了当前民航客机的自动导航、进近、着陆的全过程。随着重点分析了波音737飞机利用SP-77自动飞行控制系统与仪表着陆系然的航向信标仪和下滑仪及机载无线电高度表等设备实现向跑道自动进近和自动着陆的工作过程,并系统介绍了在实现上述过程中,SP-77自动飞行控制系统的自动驾驶仪横滚通道和俯仰通道控制逻辑的建立,系统工作电路的转换,系统的控制规律和工作特点。     

去型号化接收机地面环境模拟试验充分性验证

为考察针对去型号化接收机的地面各项环境模拟试验是否能充分有效验证在轨工作环境,利用高灵敏度接收机对噪声的敏感特性,选取通道AGC作为环境模拟试验充分性验证参数;根据多台去型号化接收机的地面试验数据,分析多批次接收机的AGC参数一致性,得到去型号化接收机通道参数差异很小的结论;在此基础上,通过对多台高灵敏度接收机在轨AGC数据与地面环境试验AGC数据的比对,明确了由环境差异导致的AGC数值差异范围,可以为后续产品的地面环境试验和在轨飞行提供参考。对多台接收机在轨飞行接收机通道底噪变小的现象进行分析,得到地面环境试验模拟的电磁环境条件比空间电磁环境更恶劣的结论。     

基于渐进式注意力和分块遮挡的跨域行人重识别

针对跨域行人重识别中遮挡造成特征匹配缺失及细粒度辨识性特征被忽略的问题,提出了基于渐进式注意力和分块遮挡的跨域行人重识别方法。该方法通过学习行人未遮挡区域的多粒度辨别性特征,实现空间不对齐下的特征匹配。渐进式注意力模块将特征逐步分割为多个局部块,依次学习每块的辨别性特征,由粗到细地感知前景信息,从而解决目前网络不能提取多层次辨识性特征的问题,增强了特征的匹配能力;渐进式分块遮挡模块很好地适应模型逐步变强的学习能力特性,通过由易到难地生成遮挡数据,有效提取了未遮挡区域的辨识性特征,进而解决模型错误识别遮挡样本的问题,使得所提模型在遮挡情况下的鲁棒性得到有效提高。实验结果表明：所提方法在首位命中率和平均精确度2个指标上与当前主流方法相比具有显著的优越性;与2020年CVPR会议中QAConv行人重识别方法相比,在DukeMTMC-reID数据集(MSMT17→DukeMTMCreID)上的2个指标分别高出2.3%和6.2%,能够更加有效地实现跨域行人重识别,在OccludedDuke数据集(DukeMTMC-reID→Occluded-Duke)上的2个指标分别达到49.5%和39.0%,...     

微灌滴头平角齿形微通道流动实验研究

采用Micro-PIV技术,以边长800μm方形截面平角齿形微灌滴头内流微通道为对象,对微通道内流体运动进行了测量。实验使用10x显微物镜、14位灰阶PCO1600相机、3μm荧光示踪粒子和仅允许610nm红光透过的滤光镜相配合、获取了清晰的粒子图像,解决了相机与PIV系统的匹配问题,提高了图像信噪比。在图像处理中使用多次测量取平均的方法消除示踪粒子的布朗运动影响,运用系综互相关算法获取流场速度分布和流线图。实验发现微通道内各齿间流动结构基本一致,即通道内流充分发展后是一种周期性流动;通道顶角和转角内侧存在低速涡旋区,其涡旋结构和尺度随时间和Re变化而变化;颗粒在低速涡旋区易发生沉积,是造成堵塞的主要原因。     

内部结构对微通道平行流蒸发器性能的影响

试验研究了不同风量下微通道平行流蒸发器内部结构的变化对其流动和传热性能的影响。结果表明:去除出口前的分流板后,蒸发器在实验风量下的制冷能力比原蒸发器提高了9.59%～10.56%,而阻力损失减小了12.5%左右,其性能显著提高。在此基础上,继续增大两流程连接处的流通面积后,蒸发器内的压力降几乎无变化,但制冷能力明显减小,蒸发器性能下降。增大集流管内部的流通面积时,由于流通面积的位置不同,对蒸发器性能的影响也不同,在保证制冷剂流量分配均匀性不降低的前提下,增大流通面积可以减小蒸发器内的流动阻力,提高制冷能力。     

基于Transformer模型的滚动轴承剩余使用寿命预测方法

准确的滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测对保证机械安全运行和减小维修损失起着至关重要的作用。为提高滚动轴承RUL预测准确率,提出一种基于Transformer模型的轴承RUL预测方法,充分利用其自注意力机制与编码器-解码器结构的优势,解决轴承RUL预测中序列过长而导致的记忆力退化问题,挖掘出输入特征与轴承RUL之间复杂映射关系。同时,采用三角函数变换与累积变换来修正输入特征的单调性与趋势性,使其能更好地表征滚动轴承的退化过程。在PHM2012数据集上的实验结果表明：所提方法相比于对比方法平均绝对误差分别降低了9.25%、28.63%、34.14%,平均得分分别提高了2.78%、19.79%、29.38%;在XJTU-SY数据集上的实验结果表明,所提方法相比于对比方法均方根误差降低了17.4%,平均得分提高了18.6%,进一步证明了其可行性与优越性。     

基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测

针对无人机航拍图像背景复杂、小尺寸目标较多等问题,提出了一种基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测算法。在主干网络部分嵌入倒置残差模块与倒置残差注意力模块,利用低维向高维的特征信息映射,获得丰富的小目标空间信息和深层语义信息,提升小目标的检测精度;在特征融合部分设计多尺度特征融合模块,融合浅层空间信息和深层语义信息,并生成4个不同感受野的检测头,提升模型对小尺寸目标的识别能力,减少小目标的漏检;设计马赛克混合数据增强方法,建立数据之间的线性关系,增加图像背景复杂度,提升算法的鲁棒性。在VisDrone数据集上的实验结果表明：所提模型的平均精度均值比DSHNet模型提升了1.2%,有效改善了无人机航拍图像小目标漏检、误检的问题。     

一种高速可靠的大体量星载软件重构方案设计

随着星载软件的复杂度与体量不断增加,对软件在轨重构并进行更新维护的功能愈发重要。当软件越来越大时,使用低速通道进行重构的方案在时间上难以满足在一个测控弧段内重构软件的需求。同时,大软件使得数据存储空间更为紧缺,无法使用三模冗余等传统方法保证程序数据的可靠安全。因此,本文提出了一种使用高速通道的可靠的大体量星载软件重构方案。以固化在PROM （可编程只读存储器）上的引导监控程序作为根本保障,构建一个存于MRAM （磁随机存储器）上专门用于高速重构软件的安全模式程序作为方案核心,并给星载软件加入自重构功能作为最常用的重构方式。通过地面测试与在轨实验表明：该方案能够保证大体量软件重构功能的高速度与高可靠性,让星载软件的更新与维护更加安全与便捷。     

基于SE模块改进Xception的动物种类识别

Xception是Inception网络的一种极端化表现,在与Inception v3参数相近的情况下,它能够达到更高的准确度。由于神经网络提取的特征不一定都是有用特征,因此以Xception为基础,将SE(Squeeze and Excitation）模块加入该网络,调整特征通道的权重,使得网络的精确度得到提高。通过实验,融合SE模块的Xception网络训练精确度分别在Oxford-IIIT Pet数据集和CUB_200_2011数据集上提升了1%~1.7%和0.8%~1%,证明了SE模块能够进一步提升Xception的精确度。将改进后的Xception应用到动物种类识别中,根据精确度曲线对实验策略调整改进,最终在测试集上获得95.63%的识别率。