钛合金表面抗激光涂层损伤特性及热效应影响研究

实验研究了钛合金和高反射型陶瓷涂层材料抗连续型激光烧蚀的损伤及温度分布特性，并从热效应影响角度对比分析了二者在抗激光损伤效果方面的差异性。研究结果表明：相比于钛合金，高反射型陶瓷涂层材料能有效增强钛合金基底抗激光损伤的能力；在同等激光功率密度辐照下，陶瓷涂层材料能有效提升钛合金基底耐受激光辐照的时间长度。实验结果表明该陶瓷涂层材料的激光损伤阈值比钛合金高约5.8倍。实验发现陶瓷涂层温升速率高于钛合金，但由于陶瓷材料具有较高的反射特性，以及良好的热吸收和热传导特性，因此能使由激光辐照产生的热量在其表面较快地扩散，而降低向基底方向传导的程度，最终提升陶瓷涂层的抗激光损伤阈值。     

基于CFD高精度算法的雷电电磁场研究

雷电空间电磁场一直是电磁领域研究的热门，成熟的算法例如有限时域差分法（FDTD），传输线矩阵法（TLM）以及频域的矩量法（MoM）在计算雷电问题方面都有广泛的应用。由于计算流体力学（CFD）中的Euler方程与电磁学中的Maxwell方程有着相同的守恒形式，而且采用间断伽辽金方法（DG）已经在流场问题上得到广泛的尝试，因此引入了基于计算流体力学的DG方法来离散时域Maxwell方程，并采用网格分区并行技术加速计算，使用基于DG的圆球雷达散射截面积（RCS）算例进行测试，数值结果一致表明DG算法在求解电磁场问题上的可行性，之后通过计算一段近场雷电通道的电场分布并与解析解、某算法仿真解对比，数据基本吻合，说明该方法适合于雷电电磁场的计算。     

基于DLatLRR与VGG Net的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题，提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先，对源图像进行潜在低秩表示分解（DLatLRR），得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后，分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合，舍弃二者的稀疏噪声。最后，对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建，得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较，所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合，突出场景中的感兴趣区域，且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升，提升最大值分别为0.73、0.15、0.11，噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。      

基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型研究

客流密度是影响地铁列车客室内热舒适性环境的重要因素,传统的地铁列车客室温度控制主要是根据UIC-553标准,以室内外温差作为控制核心.本文通过构建全尺寸地铁列车客室-乘客-空调送风耦合的一体化模型,利用实车试验与数值模拟相结合的方法,对地铁列车客室内的热舒适性展开研究.探讨客流密度对地铁列车客室内热舒适环境的影响规律以及不同客流密度下客室平均温度与空调送风温度之间的关系,得到了不同客流密度下能满足人体热舒适性体验的空调送风温度,提出了一种基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型.     

导航卫星中断频次的分析方法

面向导航卫星中断频次的定量分析需求,该文分析导航卫星中断产生的主要原因,给出中断频次分析的流程,并针对分析过程中的三个关键问题,研究提出具体实施方法,包括通过相关性分析快速定位底层中断事件,通过中断树建立指标分析模型,并融合在轨数据、地面试验数据快速预估得到底层功能异常率等。最后通过示例进一步说明中断频次分析过程。该文方法已应用于北斗导航卫星工程。     

Fault mode probability factor based fault-tolerant control for dissimilar redundant actuation system

This paper presents a Fault Mode Probability Factor (FMPF) based Fault-Tolerant Control (FTC) strategy for multiple faults of Dissimilar Redundant Actuation System (DRAS) composed of Hydraulic Actuator (HA) and Electro-Hydrostatic Actuator (EHA). The long-term service and severe working conditions can result in multiple gradual faults which can ultimately degrade the system performance, resulting in the system model drift into the fault state characterized with parameter uncertainty. The paper proposes to address this problem by using the historical statistics of the multiple gradual faults and the proposed FMPF to amend the system model with parameter uncertainty. To balance the system model precision and computation time, a Moving Window (MW) method is used to determine the applied historical statistics. The FMPF based FTC strategy is developed for the amended system model where the system estimation and Linear Quadratic Regulator (LQR) are updated at the end of system sampling period. The simulations of DRAS system subjected to multiple faults have been performed and the results indicate the effectiveness of the proposed approach.     

基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.