曲边平面砖的点阵原理与工程设计

根据点阵理论,提出一类边缘可为任意曲线的平面砖,其可无缝铺设无限大平面.基础平面砖TE可顺特定两轴方向平移铺排;多重平面砖TN、TNX和TNX/2须多重拼合成TE后再平移铺排.所有TE必基于平面点阵的基形P(平行四或六边形).P的变形通过"等盈亏"(EGL)操作实现,得到多种EGLP.由P或一些EGLP按"过轴心N分割"规则形成的N个同形状的凸角x边形(x=3,4,5,6)可作为TN的基形G.以上也可分割出等边多边形和半等边多边形以作为TNX和TNX/2的基形.所有基形的曲线化均可通过相应的EGL操作实现.由此人们可任意设计出各种形状的T以赋予其不同拼合性能、艺术风格和对称性.     

CFETR水冷陶瓷增殖剂包层模块产氚率实验验证

水冷陶瓷增殖剂（WCCB）包层作为中国聚变工程试验堆（CFETR）候选包层之一，承担着氚增殖、核热提取、屏蔽等重要涉核功能，其中子学设计的可靠性直接影响CFETR氚自持目标的实现。为验证中子学设计工具，即MCNP和FNEDL3.0数据库，在WCCB包层中子学设计中的可靠性，基于研制出的WCCB包层模块，在DT中子环境下开展中子学实验，对以产氚率（TPR）为代表的中子学参数进行了模拟值（C）和实验值（E）对比分析。结果表明，模块中轴线位置处TPR的C/E为0.97?1.08，而模块边缘位置处TPR的C/E为0.65?0.82；模块钛酸锂层边缘区197Au（n，γ）198Au反应率的C/E为0.72?0.90，表明模块边缘区存在非期望的散射中子，导致该区TPR模拟值和实验值偏离较大。     

基于实时可靠度评估的航空产品序贯检测模型

针对航空产品相关部件性能退化不确定性强的特点,为了较为科学合理地确定产品检测维修的时刻,提出一类基于实时可靠度评估的序贯检测模型。采用Wiener过程描述产品的性能退化规律,然后基于随机过程首达时理论给出产品实时可靠度的解析表达式,并综合利用强跟踪滤波算法、最优平滑算法和期望最大化算法对模型未知参数进行自适应估计。当获得新的退化数据信息时,根据贝叶斯规则重新迭代对模型参数进行实时更新。在更新过程中,融合同类型产品的历史信息选取初始化参数,实现了更新算法的快速收敛。接着根据对产品的实时可靠度要求确定出了优化的序贯检测间隔期。通过某航空铝合金材料的疲劳裂纹增长的实例验证了模型与算法的有效性。研究结果表明:实时可靠度评估模型能够最大限度利用运行期的实时数据,有效提高不确定条件下产品可靠度估计的准确性,从而保证相应序贯检测策略的效率和实用性。     

基于并行跟踪检测框架与深度学习的目标跟踪算法

在空地协同背景下，地面目标的移动导致其在无人机视角下外观会发生较大变化，传统算法很难满足此类场景的应用要求。针对这一问题，提出基于并行跟踪和检测（PTAD）框架与深度学习的目标检测与跟踪算法。首先，将基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法SSD作为PTAD的检测子处理关键帧获取目标信息并提供给跟踪子；其次，检测子与跟踪子并行处理图像帧并计算检测与跟踪结果框的重叠度及跟踪结果的置信度；最后，根据跟踪子与检测子的跟踪或检测状态来判断是否对跟踪子或检测子进行更新，并对图像帧中的目标进行实时跟踪。在无人机视角下的视频序列上开展实验研究和对比分析，结果表明所提算法的性能高于PTAD框架下最优算法，而且实时性提高了13%，验证了此算法的有效性。