基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

智能赋能流体力学展望

人工智能（AI）是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。     

结构MSG-3分析方法介绍

对于民用飞机来说,在满足适航要求的前提下,如何形成一套简洁高效的维修大纲,是所有航空公司和飞机生产制造商都要面对的问题。采用目前广泛使用的MSG-3分析方法,以机体结构维护性分析为样例,对结构MSG-3分析的目的、流程、分析方法和结果等方面的讲解,使读者可以初步了解MSG-3分析方法的应用情况,并能够在日常设计工作中,逐步学习了解民用飞机维修性分析方法,明确维护性要求,深入研究,以期在工作中带来更大的经济效益和社会效益。     

一种铍合金材料的结构和性能

对国外某型号飞机所用的铍合金刹车材料进行了密度测试、结构观察、化学元素分析、力学、物理和摩擦性能表征,并与C/C、C/SiC复合材料和粉末冶金材料的相关性能作了对比,结果表明,粉末冶金铍合金材料密度低,力学和摩擦性能优异,是一种很有发展前途的刹车材料.     

Accurate 3D Target Positioning in Close Range Photogrammetry with Implicit Image Correction

Accurate three-dimensional (3D) target positioning is of great importance in many industrial applications. Although various methods for reconstructing 3D information from a set of images have been available in the literature, few of them pay enough attention to the indispensable procedures, such as target extraction from images and image correction having strong influences upon the 3D positioning accuracy. This article puts forward a high-precision ellipse center (target point) extraction method and a new image correction approach which has been integrated into the 3D reconstruction pipeline with a concise implicit model to accurately compensates for the image distortion. The methods are applied to a copyright-reserved close range photogrammetric system. Real measuring experiments and industrial applications have evidenced the proposed methods, which can significantly improve the 3D positioning accuracy.     

基于潜在成分的时变系统损伤的概率神经网络分类

提出了一种新的时变系统健康监控的损伤分类方法。将函数级数时变自回归平滑时序模型应用于时变系统的振动信号,以估计TAR／TMA参数和革新方差。这些参数是时间的函数,将它们在以特定的基函数构成的某种函数子空间上展开得到相应的投影系数组。所估计得到的TAR／TMA参数和革新方差可进一步用来计算潜在成分（LCs）,将LCs用于健康评估比原来的参数更具信息。并将LCs联合并归化为数值得到特征集,输入概率神经网络（PNN）进行损伤分类。为了评价该方法,对一个时变系统进行了仿真,以各种不同的质量和刚度减少来模拟不同的损伤类别。算例表明：该方法能够在时变系统的背景下对损伤进行归类。     

设计特征模型中的装配特征识别

研究了由设计特征模型识别装配特征的算法 ,该算法采用凹凸特征模型为中间模型实现设计特征模型向装配模型的转化。识别算法用特征设计与特征识别相结合的方法有效地识别出设计特征指定面的所有凹凸特征 ,利用判别装配特征的充分必要条件得到所求的装配特征。该方法克服了传统算法的缺点 ,提高了装配特征识别的有效性和可靠性     

自适应融合 RGB图像特征的稀疏深度修复

深度修复的目的是从稀疏深度图像中恢复出稠密的深度图像。现有方法通常是以稀疏深度图像及其对应的 RGB图像为输入,通过 1个卷积神经网络恢复出密集深度图像。然而,普通的卷积层在处理稀疏且不规则的深度信息时有较大的局限性,同时,RGB图像特征和深度图像特征属于不同的模态。针对这些问题,文章提出了自适应稀疏不变模块,根据输入像素的有效性来处理稀疏深度,并提出了结合注意力机制的多尺度特征融合模块,在关注有效特征的同时,抑制不必要的特征,进一步提高深度修复性能。文章在 NYUv2数据集上进行了一系列实验,实验结果表明了所提出算法和模块的有效性。     

航天发射特征事件综合和弹道融合策略优化研究与应用

特征事件综合和弹道融合是航天发射过程中最为重要的一项工作,通过特征事件发生时间和火箭飞行弹道可直观地反映出运载火箭的飞行状态。因此,为了进一步提高特征事件综合和弹道融合效果,基于遥、外测量信息,分别对参与特征事件综合和弹道融合的信息源进行分类及其影响因素进行分析,并提出了相应的信息融合策略。通过采用优化的融合策略,可进一步提高特征事件时间解算的准确性和实效性,提升弹道融合的效果,满足航天发射飞行态势显示和安全控制的任务需求。     

国内铝锂合金基础研究及应用技术开发

总结了国内在铝锂合金主合金元素Cu、Li以及微合金元素Mg、Ag、Zn、稀土的(微)合金化效果及作用机理方面的研究结果.在主合金元素的研究方面,重点阐述了铝锂合金强度随Cu+Li总原子分数及Cu/(Cu+Li)原子分数比例增加而提高,但晶间腐蚀(IGC)抗力则随Cu/Li比增加而逐渐降低的规律及相关机理.在微合金化元素...