大尺寸自由活塞激波风洞重活塞软着陆关键技术

高焓激波风洞的驱动技术决定了风洞总焓和总压试验能力。重活塞压缩加热技术具有驱动性能强和运行灵活性高等特点，是高焓激波风洞关键驱动技术。针对重活塞发射效能、重活塞与壁面摩擦、膜片破膜等情况带来的大尺寸重活塞难以安全软着陆问题，通过理论分析、动网格数值模拟和试验验证相互结合的手段，分析了重活塞实际运动过程的影响因素，建立了重活塞调谐运行方法，获得了稳定的驱动压力，可为不同的模拟需求提供对应的试验状态。研究了质量为205 kg、275 kg的重活塞在压缩管中运行最高速度分别超过350 m/s、450 m/s的软着陆过程，获得了压缩管末端总压15 MPa、总温3 450 K和总压45 MPa、总温4 845 K的定压试验状态。本研究解决了大尺寸自由活塞激波风洞重活塞软着陆难题，保障了世界最大尺寸自由活塞驱动的FD-21高焓激波风洞中、质量为数百千克的重活塞、在长度为75 m的压缩管中的运行安全。     

芯片间时间触发消息堆叠调度方法

时间触发（TT）通信方式应用于芯片间互连网络，以保证航空电子通信任务之间消息传递的严格时间确定性。当航空电子任务具有多种操作模式，属于不同模式的芯片间的时间触发调度表会重叠占用时隙，提出芯片间时间触发消息堆叠调度方法，以提高利用网络资源的灵活性和效率，同时减小应用层消息由于等待时间触发时间窗的排队延迟。仿真实验表明：与超调度方法相比，所提方法能够减小芯片间互连网络中时间触发消息的总端到端延迟和链路平均时隙占用率，对于端到端延迟时间较长且链路平均承载消息传输较多的场景，采用所提方法减少端到端延迟的效果更显著。     

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%，...     

航空母舰舰载机弹药保障作业调度优化算法

针对航空母舰舰载机弹药保障作业高动态、多阶段特性，将柔性流水车间调度方法和群体智能优化理论相结合，提出一种面向舰载机弹药保障作业的调度优化算法。提出将复杂的弹药保障作业调度问题抽象规约为一类考虑工件交货期的柔性流水车间调度问题，引入启发式规则，构建兼顾高效性和可靠性实战要求的弹药保障作业调度数学模型ATSCA。结合弹药保障作业问题特征，设计提出一种基于双层整数编码的贪婪局部搜索遗传算法（GLSGA-DC），改进操作算子和局部搜索算法设计，以最小化弹药保障完成时间为目标对保障模型进行求解。多组仿真结果表明，相比于同类算法，GLSGA-DC算法在Benchmark基准算例和实际弹药转运实例实验中均取得优秀的效果，在求解均值（AVG）、相对偏差（RD）等指标方面均明显占优，验证了ATSCA模型和求解算法在实际弹药保障任务中的有效性和鲁棒性。     

基于布尔感知模型的N段有向覆盖与 K重全向覆盖

针对无线传感器网络节点的布尔感知模型，在满足覆盖要求的条件下，文章对N段有向感知中邻近段之间等概率跳变或以恒定角速度ω扫描2种情况，分别给出传感器节点工作在有向感知模型下的分段数Ⅳ与全向模型下的覆盖重数K之间的关系表达式。之后，进一步对节点以恒定角速度∞扫描，考虑时间积累的条件下，给出了时间m、分段数N与覆盖重数K的表达式。通过以上研究，可以将有向感知模型的覆盖问题转化为求取全向感知模型下的覆盖重数问题。     

基于发布订阅架构的在线时间触发调度方法

混合关键性消息的调度优化是其应用于航空电子系统的关键，而日益增加的动态应用更加依赖于时间触发调度的在线求解。现有时间触发网络调度多基于离线调度设计，面对大规模组网应用其调度表生成耗时较长且生成后难以在线调整。为了更快地求解调度表，并适应在线调整需求，结合数据分发系统中的发布/订阅机制，构建了基于发布/订阅架构的时间触发网络模型；在其基础上提出了基于统一时间分片的时间触发调度在线求解算法，将连续时间离散为时间分片，并基于统一长度约束优化调度求解空间，极大地减少了调度表生成时间；进一步，根据时间分片长度度量链路负载情况，在消息调度过程中实现链路负载均衡的目的，在保障时间触发消息传输延迟需求的条件下降低速率约束消息的端到端延迟。实验结果表明：对于包含300条消息的网络，所提算法的求解速度是可满足性模理论求解的数千倍，同时速率约束消息的最坏端到端延迟比可满足性模理论求解降低了17.4%。对于包含2 000条时间触发消息的网络，所提方法生成调度表的时间为100 ms数量级。     

多目标混合流水车间调度问题求解算法

针对多目标不相关并行机混合流水车间调度问题，建立以最小化最大完工时间、机器总能耗和机器加工成本为目标的多目标数学模型。提出一种改进的基于分解的多目标进化算法（Improved multi-objective evolution algorithm based on decomposition,IMOEAD），采用均匀设计表生成初始权重向量，提高种群多样性，利用正态分布交叉并设计了自适应高斯变异来提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力，在权重向量邻域中选择个体产生新解，运用非支配等级和拥挤距离更新外部档案。以反世代距离、世代距离和非支配解个数为性能指标，通过大量案例仿真，与非支配排序遗传算法Ⅱ和基于分解的多目标进化算法进行对比，结果验证了该算法的有效性。     

基于LMI的过渡态主控回路闭环控制律优化设计

针对涡扇发动机过渡态多变量控制设计难的问题，提出了一种基于抽功法在过渡态加减速线上的准稳态工作点处提取线性模型的方法，并在此基础上提出了一种过渡态主控回路闭环控制律的优化设计方法。通过功率输入和功率提取解决过渡态动态特征提取难题，基于增益调度可作为非线性动态控制策略的基本原理，将稳态多变量控制规律的线性矩阵不等式(LMI)设计方法推广到涡扇发动机过渡态主控回路闭环控制的设计中，并通过最小化矩阵迹优化闭环极点配置。针对2种不同过渡态主控回路闭环控制策略，分别设计了最小化矩阵迹寻优的过渡态主控回路的多变量闭环控制律，并进行从慢车到中间状态的基于涡扇发动机非线性动态模型的双通道过渡态性能仿真验证，结果表明:方案1过渡态控制双通道N₁、N₂的调节时间不大于5.0 s，超调量不大于0.8%；方案2过渡态控制双通道π_T、N₂的调节时间不大于5.6 s，超调量不大于0.8%。      

基于Armijo准则和BFGS算法的运载火箭控制重分配

以某型运载火箭为研究对象，研究了伺服机构故障下的重构控制问题。将该问题转化为有约束二次规划问题，采用一种Armijo准则和BFGS算法相结合的控制分配方法来求解。Armijo准则可以保证优化算法的收敛性，而BFGS算法则避免了迭代过程对Hesse阵的求逆运算，且具有收敛快的优点。将该重构方法与不动点迭代算法进行了对比，该算法经过8次迭代收敛，目标函数值和误差值分别收敛到${\mathrm{10}}^{\mathrm{2}}$量级左右和${\mathrm{10}}^{-\mathrm{5}}$量级；而不动点迭代算法经过30次迭代尚未完全收敛，目标函数值和误差分别收敛到${\mathrm{10}}^{\mathrm{3}}$量级左右和${\mathrm{10}}^{-\mathrm{2}}$量级。结果表明该重构方法比不动点迭代算法收敛快且收敛精度高。以单台发动机发生卡死故障为例对该方法进行了仿真验证，得到了与无故障情况下相同的控制效果，验证了该重构方法的有效性和正确性。