基于刚度约束的飞机复合材料货舱门优化设计

民用飞机在飞行过程中,舱门要承受很大的压差载荷。随着轻量化要求的日益严格,复合材料舱门逐渐成为一种趋势,而舱门在设计中除了满足强度要求外还必须满足刚度要求。为了研究复合材料在舱门上应用的减重潜力,完善了舱门刚度约束条件,包括最大变形量、波纹度、阶差、间隙等多种刚度要求,在此基础上按照强度及铺层比例等要求,提出了一种考虑多种刚度约束的复合材料舱门优化设计方法。以飞机前货舱门为例,以刚度、强度及铺层比例为约束条件,应用NASTRAN进行了蒙皮、横梁和纵梁的铺层优化,实现了复合材料前货舱门的轻量化设计。结果表明前货舱门采用复合材料并经过优化分析后结构重量降低了24.30%,具有很大的减重潜力,研究结果为复合材料在飞机货舱门上的应用提供了一定参考。     

工业循环水腐蚀结垢预测系统设计与实现

针对工业循环水腐蚀结垢检测方法存在的问题,开发循环水腐蚀结垢在线预测系统。预测系统以经过现场数据训练的预测模型为核心,辅以数据处理技术和模型校正技术。预测系统可以根据循环水易测水质指标数据,预测出水质腐蚀结垢变化曲线,有助于了解装置腐蚀结垢概貌,判断腐蚀结垢趋势,确定流程监控重点。     

苯并噻唑次磺酰胺类促进剂对钕系顺丁橡胶胶料性能的影响

研究苯并噻唑次磺酰胺类促进剂TBBS,CZ和DZ对钕系顺丁橡胶(Nd BR)胶料性能的影响。结果表明:加入促进剂CZ的Nd BR胶料的门尼粘度和松弛面积最大;加入促进剂CZ,TBBS和DZ的胶料的焦烧时间和正硫化时间依次延长;促进剂DZ易引起Nd BR"欠硫",从而降低硫化胶的物理性能、弹性、耐磨性能和压缩生热性能,但能显著提高硫化胶的抗裂口增长性能。     

基于LVQ网络的液压系统故障诊断方法研究

针对液压系统故障诊断的复杂性,阐述了基于LVQ算法进行液压系统故障诊断的基本原理,并以某型导弹转载车的下车液压系统为例进行了仿真验证。仿真结果表明,该方法具有良好的故障模式识别能力,对一般的液压系统具有良好的适用性。     

热处理工艺对海洋工程用高强度耐低温H型钢组织及性能影响

摘要：以热轧耐低温H型钢为研究对象,采用光学显微镜、扫描电镜、透射电镜分析和力学性能测试等手段,研究了完全淬火和亚温淬火对试验钢微观组织和力学性能的演变规律。结果表明,试验型钢经780℃亚温淬火+600℃回火处理后,形成回火索氏体+铁素体的网状组织;试验型钢900℃淬火+600℃回火处理后,转变得到具有马氏体位向的回火索氏体,碳化物分布更加细小均匀,位错密度下降。2种热处理工艺制备H型钢综合力学性能优良,屈服强度均达到500MPa以上,900℃淬火+600℃回火处理后钢的屈服强度和抗拉强度更高。-40℃低温冲击韧性比热轧状态下出现大幅度提高,随着淬火温度升高冲击功更加稳定。     

灰渣筑坝的研究与应用

本文介绍了东北电力设计院10多年来紧密结合工程,对灰渣的物理和静动力特性、灰坝浸润线的试验及三向有限元电子计算机计算、灰坝静动力稳定分析和震动液化的研究成果,表明灰渣筑坝不仅经济效益显著而且可采取措施保证安全运行。还介绍了不透水初期坝、透水初期坝、坝前带排渗管的不透水的初期坝的适用条件及代表性工程应用实例,提出了坝前带排渗管的不透水坝是既不影响下游环境又满足灰渣筑坝要求的创新坝型.     

一种基于重构误差的交通轨迹异常检测方法

传感器技术的飞速发展催生了大量交通轨迹数据,轨迹异常检测在智慧交通、城市规划、道路监控等领域具有重要的应用价值。针对传统基于距离和有监督机器学习异常检测方法提取有效特征困难、容易出现过拟合、异常检测效果差等问题,提出了一种基于轨迹重构误差的无监督异常检测方法。该方法使用基于循环神经网络的自编码器对输入轨迹进行重构,通过最小化重构输出和原始输入之间的差异,使模型学习正常轨迹的运动特征。重构误差大于异常阈值的轨迹被判定为异常轨迹。为了避免人工标注异常,利用数据驱动的交通模拟方法,合成了包含不同异常类型的轨迹数据。基于交通轨迹标注数据的实验结果表明,该方法的异常检测性能在各项指标上显著优于传统基于距离的方法以及机器学习分类算法,验证了该无监督方法的有效性和实用性。     

无人系统的视觉感知安全研究

随着现代科技的不断革新,以机器学习尤其是深度学习为代表的人工智能技术正在改变无人系统的发展,推动无人作战等作战形态快速演变,对未来战争带来颠覆性影响。然而由于深度学习的不可解释性、脆弱性等问题,人工智能技术在现实应用中产生了诸多不确定性和安全风险。本文聚焦人工智能技术在军事无人系统中的安全问题,从视觉感知的角度出发,重点分析了安全风险来源、对抗样本理论和视觉感知对抗攻击方法和防御对策,最后对无人系统领域人工智能应用的安全问题进行了总结。     

基于区块链的联邦学习研究进展

联邦学习（FL）是一种能够实现用户数据不出本地的新型隐私保护学习范式。随着相关研究工作的不断深入,FL的单点故障及可信性缺乏等不足之处逐渐受到重视。近年来,起源于比特币的区块链技术取得迅速发展,它开创性地构建了去中心化的信任,为FL的发展提供了一种新的可能。对现有基于区块链的FL框架进行对比分析,深入讨论区块链与FL相结合所解决的FL重要问题,并阐述了基于区块链的FL技术在物联网（IoT）、工业物联网（IIoT）、车联网（IoV）、医疗服务等多个领域的应用前景。