基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法

结冰问题严重影响飞机飞行安全,结冰智能预测是飞机智能防除冰系统设计和安全设计的重要依据和支撑。为解决复杂冰形在翼面同一位置的法线方向冰形厚度存在多值的问题,提出基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法。设计预测模型的神经网络结构、损失函数、数据规范等,直接将影响飞机结冰的飞行和大气条件作为输入,以灰度化的冰形图像作为输出。基于NACA0012翼型,通过数值模拟方法生成冰形数据集,同时利用风洞试验结果对数值模拟方法进行验证,以确保生成数据的可信度。构建以飞行速度、温度、液态水含量、平均水微滴直径和结冰时长5项参数作为输入的预测模型,并进行仿真训练和验证。仿真结果表明:所提翼型结冰预测模型不仅能够快速预测翼型冰形,而且在冰体轮廓、结冰上下极限、冰角位置、结冰厚度等主要特征方面也与数值计算结果符合较好。     

激光辐照下45#钢板响应特性

采取实验和数值模拟相结合的方法对激光辐照45#钢板的响应特性进行研究。基于连续光纤激光发射系统,开展钢板的激光辐照实验,得到温度场分布及靶板的烧蚀穿孔特性;基于ANSYS建立靶板有限元模型,模拟激光辐照下靶板的热响应过程,得到了靶板厚度、激光功率和光斑直径等因素对靶板温度分布及靶板穿孔特性的影响规律。     

碳化硼表面金属化初步研究

为了降低碳化硼(B,C)与金属钎焊连接的温度,采用真空熔结Al基钎料的方法,在1000℃时对其进行了表面金属化处理,SEM和EDAX观察分析B4C与钎料结合断面的形貌和元素面分布,发现B4C与钎料界面发生了互扩散,界面结合致密,形成冶金结合.     

多用途子母弹对集群目标毁伤效率评估模型

多用途子母弹是多功能火炮配备的一种集地面打击和防空袭于一体的新型弹药,为充分发挥该弹药的战技性能,并合理地研究其作战使用。在假定单个目标均匀分布的基础上,运用离散的方法研究并建立了单发多用途子母弹对集群目标射击的效率评定模型,在此基础上又建立了多发多用途子母弹对集群目标射击时的效率评定模型,并运用模型进行了计算分析,计算结果表明该模型计算过程简便、精度高、准确性较好。     

双球破片冲击柱壳装药的临界起爆条件

为了研究导弹战斗部(柱壳装药)在破片场中的累积毁伤问题,在现有单破片起爆平板装药的Jacobs-Roslund经验准则的基础上,分别建立了考虑破片尺寸、破片撞击角度、柱壳装药的装药半径和壳体厚度的单球破片、双球破片冲击柱壳装药临界起爆条件的工程分析模型.该模型计算结果与数值模拟结果和现有试验结果相吻,证明利用该模型能较...     

基于三阶段方法的数据链网络组织流程设计

针对数据链网络组织流程设计问题,在分析了单重任务的三阶段组织设计方法的基础上,提出了联合多重任务组织流程设计方法,建立了数据链网络组织流程设计框架。通过平台任务模型的改进和着色决策层级树模型的构建,有效解决了任务–平台配置中的平台资源冲突,提高了数据链网络的组织决策协作有效性及效率,在理论与实践上对于数据链的组织运用都具有一定指导意义。     

BP神经网络的弹道导弹态势等级模型

针对弹道导弹的目标特性和作战特点,对主要态势指标进行了提取,构建了基于BP神经网络的态势等级模型,并按照区间对预警等级进行划分。为提高模型的准确性和适应性,通过样本数据对BP网络进行了训练,并进行了仿真得到了态势等级。仿真结果表明:利用BP神经网络对态势等级进行研究是可行的。     

探针加载的具有倾斜波束的测控天线的设计

为了实现对飞行目标的测控跟踪,设计了一种基于探针加载结构的具有倾斜波束的测控天线。该天线通过在圆形金属贴片上加载短路探针实现了波束调控。结果表明,该天线中心谐振频率为4.7GHz,在4.38GHz~4.9GHz频段范围内回波损耗小于-10dB。在水平面准全向辐射,在垂直面50°方向实现最大波束指向,可以满足对飞行目标的测控跟踪需求。该天线具有结构简单、波束调控易实现、剖面低等优点,在测控通信中有广泛的应用前景。     

美国DARPA军民融合式科技创新发展路径探析

美国国防高级研究计划局(DARPA)作为重大科技攻关项目的组织、协调、管理机构和美国军用高技术预研工作的技术管理部门,在军民融合式科技创新方面取得了巨大的成就。文章以DARPA组织发展为研究对象,从创新主体、组织结构、运行机制等三个方面总结了其军民融合式科技创新模式的基本特征,并对DARPA在维系科技创新供需双方之间的"纽带效应"进行分析,最后构建出DARPA军民融合式科技创新发展路径,为我国实现军民融合科技创新深度发展提供有益的思路和借鉴。     

结合非负张量表示与扩展隐Dirichlet分配模型的图像标注

由于"语义鸿沟"的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法,用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面,提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联,并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计参数。实验结果表明,ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。