一种火箭推进系统非线性动态神经网络模型

为了获得实时、准确、可靠的液体火箭推进系统非线性动态模型，使其适用于控制系统的设计和故障检测与诊断，基于RBF（Radial Basis Function）神经网络理论和系统工作机理，综合考虑了系统的动态信息，适当选择了输入输出参数，建立了一种多输入多输出的液体火箭推进系统非线性动态模型。模型的输出与实际试车结果的对比分析表明，模型的计算时间短、实时性强、精度高，可用于液体火箭推进系统的实时状态监控、故障诊断及控制系统设计等。     

基于神经网络的冷却剂热物性拟合方法

基于径向基函数神经网络（RBFN）和广义回归神经网络（GRNN）对火箭发动机冷却热物性进行拟合，并与BP网络进行了比较，结果表明，采用RBFN和GRNN进行物性拟合具有网络结构简单，计算精度高，训练速度快的优点，可方便地引入液体火箭发动机传热计算程序中。     

导弹推进剂加注设备实时智能诊断系统

为了对导弹推进剂加注设备及其操作进行有益地监控,从导弹推进剂加注设备结构和特点出发,基于知识的专家系统,神经网络的专家系统和实时专家系统的特点和结构组成,提出了实时智能诊断系统模型,建立了某型号导弹推进剂加注设备实时智能诊断系统,并将其应用于“XXX工程加注操作自动化监控系统”,实现了导弹推进剂加注设备的实时智能诊断。     

基于智能算法的格栅加筋结构稳健性优化设计

先进复合材料格栅加筋结构有较高的结构效率和较好的设计性能,在航空航天领域有着广泛的应用。本文采用人工神经网络来模拟格栅结构的参数与屈曲载荷之间的映射关系,并在此基础上对结构进行了多目标稳健性优化,使结构质量及其对不确定参数的敏感度都较低。神经网络的训练用到了粒子群优化算法,而最后的结构稳健性优化用到了遗传算法。     

Optimization and design of an aircraft's morphing wing-tip demonstrator for drag reduction at low speed,Part Ⅰ–Aerodynamic optimization using genetic,bee colony and gradient descent algorithms

In this paper, an ‘in-house' genetic algorithm is described and applied to an optimization problem for improving the aerodynamic performances of an aircraft wing tip through upper surface morphing. The algorithm's performances were studied from the convergence point of view, in accordance with design conditions. The algorithm was compared to two other optimization methods,namely the artificial bee colony and a gradient method, for two optimization objectives, and the results of the optimizations with each of the three methods were plotted on response surfaces obtained with the Monte Carlo method, to show that they were situated in the global optimum region. The optimization results for 16 wind tunnel test cases and 2 objective functions were presented. The 16 cases used for the optimizations were included in the experimental test plan for the morphing wing-tip demonstrator, and the results obtained using the displacements given by the optimizations were evaluated.     

OODA智能赋能技术发展思考

随着科学技术的飞速发展,信息化支持下的体系作战将是未来战争的一种主要样式,"基于感知-判断-决策-行动（OODA）以快吃慢"成为未来战争的重要制胜机理。由于战场环境日趋复杂、对抗多域多维,从战场态势到作战策略的映射关系复杂,给OODA环快速解算带来了新的挑战。为确保OODA环解算满足任务需求,将人工智能（AI）技术赋能OODA各环节,驱动各环节高效运行,缩短环路解算时间,为打赢战争提供关键支撑。首先综述了人工智能在军事领域的应用进展,分析了导弹OODA智能化赋能面临的挑战,初步提出了智能赋能OODA环涉及的相关技术的思考,以支撑导弹智能化的发展。     

类比推理协处理器设计中的加速策略

分析了实现高效的嵌入式类比推理协处理器系统ARC(Analogical Reasoning Coprocessor)所面临的困难,在软件模拟、测试、验证的基础上给出了提高ARC效率的解决方案.由于ARC采用了符合类比推理机制的处理器体系结构和加速策略,推理速度有了大幅度的提高.     

人工智能可解释性评估研究综述CSCD

近年来,可解释人工智能(XAI)发展迅速,成为当前人工智能领域的研究热点,已出现多种人工智能解释方法。如何量化评估XAI的可解释性以及解释方法的效果,对研究XAI具有重要意义。XAI的可解释性评估涉及主、客观因素,是一个复杂且有挑战性的工作。综述了XAI的可解释性评估方法,首先,介绍了XAI的可解释性及其评估的概念和分类;其次,总结和梳理了一些可解释性的特性;在此基础上,从可解释性评估方法和可解释性评估框架两方面,综述和分析了当前可解释性评估工作;最后,总结了当前人工智能可解释性评估研究的不足,并展望了其未来发展方向。     

演绎数据库的研究与实现

讨论了演绎数据库研究的必要性,然后分析了与其相关的理论和实现方法,提出了一种有效的演绎数据库系统DDBASE的实现方法。该系统在功能上分为一般DB操作和演绎推理两部分,并为用户提供一种数据结构独立、非过程化的自主型演绎查询语言(Deductive Qcerg Language),该系统已建立在IBM PC微型机上,实验结果表明:这种实验方法是行之有效的。     

卫星转动惯量测量方法

介绍了用扭摆,通过倾斜安装测量卫星三个方向转动惯量的一种方法。分析了IYY测量准确度和测量倾斜角大小、IYY/IXX的比值、倾斜角误差之间的关系。当倾斜角度θ〉45°时,IYY能够达到较高的测量准确度。