微纳层叠聚丙烯腈凝胶流动特性的数值模拟研究

建立了层叠流道的三维模型和有限元网格模型，根据流变测试数据，采用Polymat对物料的黏度模型参数进行拟合，并利用Polyflow软件对聚丙烯腈（PAN）凝胶在层叠流道内的三维等温流动过程进行了数值模拟分析。研究发现，当入口流量增大时，层叠流道出口速度的不均匀性增加；沿流动方向流道内压力逐渐降低，并在出口处降低至同一最低值；流道进出口压力差与入口流量大小具有正相关性；在流道的中心截面上剪切速率分布均匀，波动较小。     

一种基于深度学习的智能威胁评估算法

在现代信息化战争中依据战场态势变化进行合理威胁评估，对实现指挥系统自动化具有重要意义。为了克服传统规则算法评估能力的局限，设计了一种基于深度学习的新型智能威胁评估算法。首先设定了防空威胁评估指标选取原则，在此基础上从多个不同角度出发建立了反映空中目标威胁的指标体系，然后构建深度神经网络模型予以解决。新算法的优点在于威胁评估快速可信、易于实现，且对于不断变化的空情威胁可进行持续更新优化。最后，通过典型作战场景的仿真数据验证了模型的有效性和可行性。     

CDBN‑IKELM的轴承变工况故障诊断方法

针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题，提出了基于卷积深度置信网络（convolutional deep belief network，简称CDBN）与改进核极限学习机 （improved Kernel?based extreme learning machine，简称IKELM）的滚动轴承故障智能识别方法。首先，由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取；其次，利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维，去除冗余特征信息；然后，采用改进的核极限学习机对特征进行分类，使用粒子群（particle swarm optimization， 简称PSO）对模型重要参数进行优化，实现滚动轴承变工况下的故障识别；最后，将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明，该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障，诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。