流体力学深度学习建模技术研究进展

深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前,深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用,其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景,结合课题组近期研究结果,探讨了流体力学深度学习建模技术及其最新进展。首先,对深度学习技术所涉及的基本理论做了介绍,阐释流场建模中常用深度学习方法背后的数学原理。其次,分别对流体力学控制方程、流场重构、特征量建模和应用等几个典型的人工智能与流体力学交叉问题应用场景所涉及的深度学习技术研究进展进行了介绍。最后,探讨了流体力学深度学习建模技术所面临的挑战与未来发展趋势。     

基于域对抗门控网络的变工况刀具磨损精确预测方法

刀具磨损的精确预测对保证零件加工质量、提高生产效率和降低制造成本具有重要作用。在实际加工过程中,切削参数、刀具几何参数、刀具材料等工况复杂多变,工况信息和刀具磨损量对监测信号的耦合作用为刀具磨损的精确预测带来了很大挑战。针对以上问题,提出了一种基于域对抗门控网络（DAGNN）的变工况刀具磨损精确预测方法。引入工况分类网络并利用无磨损量标签样本,通过域对抗和门控过滤机制自适应地从不同工况的原始监测信号中提取表征刀具磨损且对工况变化不敏感的关键信号特征。对信号特征提取网络和刀具磨损预测网络进行迭代优化,从而实现变工况刀具磨损的精确预测。实验结果表明：相比已有的方法,本文方法能够利用少量带磨损量标签的目标工况样本实现刀具材料和刀具直径变化情况下的刀具磨损量精确预测,预测精度大幅提高。     

可复用的需求建模方法

提出了一种特征驱动的可复用需求建模方法(RRM,Reusable RequirementMethod),此方法定义了一个可复用的需求建模过程(RRMP,Reusable Requirement Modeling Process),在领域工程和应用工程两个层面上都提出了相对完整的需求建模方法并将两个阶段有机地融合在一起.将主要研究方向着眼于领域模型的正确建立、合理剪裁和对象化过程,从而得到针对于具体应用的需求模型.在RRMP的过程指导下还将设计一个需求定制与应用开发平台(RAP,Requirement customing Application developing Platform).RAP平台立足于需求获取阶段,以用户易理解的图形化方式灵活直观地与用户进行需求交互,根据用户定制的需求自动生成具体应用的标准需求开发文档和开发过程中所产生的统一建模语言(UML,Unified Modeling Language),并最终开发出用户所需的领域内特定应用的原型系统.RAP平台主要包含3个部分:图形化需求定制工具,需求开发文档生成工具和目标应用开发工具.     

一种航空铆钉自动检测系统研制

研究并实现了一种图像识别的铆钉自动尺寸检测系统,主要介绍了系统的工作流程和原理,给出了系统硬件组成,并在对CCD相机的采集图像清晰度评价函数分析基础上,提出了一种适合多种铆钉检测的自动调焦方法。通过对图像滤波处理、边缘检测算法的论证分析,建立了适合铆钉检测的图像特征提取方案,最后给出了系统主要功能界面。     

基于双判定准则的航空发动机叶片缺陷孔洞的边界提取

航空发动机叶片缺陷孔洞的几何形状复杂、位置分布散乱且曲率变化明显,使用单一判定准则难以完整地提取其边界特征点.为实现叶片缺陷孔洞边界的精准提取和孔洞边界线的平滑拟合,提出了一种基于双判定准则的航空发动机叶片缺陷孔洞边界特征点的提取算法.该算法采用K–Dimension tree(K–D树)建立点云的空间拓扑结构,以采样...     

面向地震应急响应的互联网信息处理

近年来国内外地震灾害给人类的生命财产造成了巨大损失。海量的互联网地震灾情信息可为应急响应和及时救援提供决策支持的依据,因此互联网灾情信息高效快速处理需求迫切。针对地震互联网灾情信息处理的研究,定义了地震事件模型、网页对象模型等,用极限方法定义Web信息收敛性,刻画了互联网灾情信息传播特点。根据灾情信息时效性特点,提出了一种支持动态收敛性的Web信息抽取算法,完成互联网灾情信息提取。提出一种针对灾害信息随时间的变化进行时序统计的方法,形成信息统计报告,为制定救援决策提供依据。设计并实现了面向地震应急响应的互联网信息智能处理系统,并进行了工程实践验证。     

基于微多普勒的空间锥体目标微动分类

空间锥体目标在飞行时存在多种微动,具体可分为章动、进动及自旋,准确获取目标微动形式是弹道目标微动及结构参数估算的前提。首先分析了3种微动形式下锥体目标锥顶及锥底滑动型散射源微多普勒及其频谱分布特性,发现自旋锥体目标散射源微多普勒为0 Hz,章动锥体目标任意散射源微多普勒谱的峰值非等间距分布,进动锥体目标任意散射源微多普勒谱的峰值等间距分布。据此提出利用微多普勒阈值识别自旋、利用微多普勒谱峰值是否等间距分布识别章动和进动的分类方法。最后通过仿真说明了本文分类方法的有效性,可为空间锥体目标微动分类提供一定的参考。     

再入飞行器表面磁流体发电装置数值模拟

提出了钝锥型再入飞行器上的表面磁流体发电装置方案,采用低磁雷诺数近似下的磁流体力学模型对其进行了流动与静电场耦合的数值模拟,由此建立了表面磁流体发电装置中的物理图像.数值模拟结果表明,在典型再入条件(飞行高度46 km,速度7 km/s)下,所提出表面磁流体发电装置方案能够实现兆瓦级(电功率1.28MW)能量输出,电能提取导致再入飞行器阻力增大13.7%,对飞行器壁面总热流值的影响并不显著,但发电区域及其下游壁面的热流密度分布发生明显变化,该区域内热流密度峰值发生于电极的前、后缘.     

Place learning in humans: The role of distance and direction information

Although the process of establishing a memoryof a location is necessary for navigation,relatively little is known about theinformation that humans use when forming placememories. We examined the relative importanceof distance and angular information aboutlandmarks in place learning. Participantsrepeatedly learned a target location inrelation to three distinct landmarks in animmersive computer-generated (virtual)environment. Later, during testing, theyattempted to return to that location. Theconfigurations of landmarks used during testingwere altered from those participants learned inorder to separate the effects of metricdistance information and information aboutinter-landmark angles. In general,participants showed greater reliance ondistance information than angular information. This reliance was affected by nonmetricrelationships present during learning, as wellas by the degree to which the learnedenvironment contained right or straightangles.