俄罗斯中央航空发动机研究院建设发展举措与启示

俄罗斯中央航空发动机研究院在推动俄罗斯航空发动机领域基础研究、应用研究发展,提升航空发动机研制水平方面发挥了重要作用。研究俄罗斯中央航空发动机研究院的发展历史和现状,了解其能力提升举措,可为行业相关人员制定决策提供参考。阐述俄罗斯中央航空发动机研究院的概况、发展历史、组织架构、能力建设等,基于其发展总结可供我国航空发动机科研院所参考的经验和教训。     

影响基于反求的三维建模数据完整的因素及其处理方法

在产品开发设计中应用反求工程技术因其具有开发周期短、起点高、步伐大的特点而越来越受到重视。而反求过程中最为重要的一个环节是保证数据的完整性。从数据提取、数据传输、曲面造型三个环节分析了基于反求工程技术的几何模型重构中影响数据完整的主要因素即测量死区、数据重叠或数据间隙、原始模型局部变形或破损、数据传输造成的数据失真或数据丢失、造型残缺等,并提出了几何功能分析、信息补充、造型修复的解决方法,最后结合实例加以说明。     

环境数据综合方法及其应用举例

本文利用环境数据综合方法,较好地解决了试验室条件(包括加速试验条件)下数据多,而工作条件下数据少的问题,在武器系统的可靠性评估中,取得了较理想的结果。     

箭红气雾剂对N2O4中毒动物的急救效果评价

在完全相同条件下比较小白鼠对N2O4吸入中毒和用气雾剂对中毒小白鼠救治后的LC50值、肺脏器系数、肺体积系数和肺组织的病理变化。结果表明,箭红气雾剂能减低N2O4中毒小白鼠的死亡率及减轻由N2O4中毒所引起的损伤。     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。     

基于体系仿真大数据的效能评估方法

随着复杂系统仿真技术、计算能力和数据管理能力的发展,仿真数据逐步呈现大数据特点,评估指标之间也存在高维度、高冗余、高相关等突出问题。结合上述背景,分析了基于体系仿真的效能评估问题研究现状,介绍了深度学习技术的研究进展。指出采用合理的指标约简方法、使用高效的神经网络模型进行效能评估是下一步的研究重点。     

基于改进SHA-1的无人机下行链路安全通信方法

随着无人机通信技术的发展,保证传输数据的完整性、可靠性愈发关键。鉴于Hash函数单向性与唯一性的特点,将其引入无人机下行链路通信系统中,进而提出了一种基于改进SHA-1的无人机下行链路安全通信方法,该方法通过对分组后无人机待传输数据的消息摘要进行计算,实现对分组数据的认证。仿真结果表明,该方法可以对无人机待传输数据进行有效认证,并且提高了认证系统的时效性。