近日，低空产业联盟对外发布《低空智能网联体系参考架构(2024版)》报告，该报告作为框架性的文件，旨在用最精确简短的内容体现低空智能网联体系的关键构成，但缺乏对体系背后隐含的科学方法、理论基础、实现途径等内容的详细描述。基于此，围绕该报告的内容，对低空智能网联体系发展现状、架构设计思路、关键技术等进行了全面的阐述，旨在对报告涉及的内容做进一步的分析和解读，为后续围绕低空智能网联体系的开发和建设工作提供科学的理论参考。

主翼面与可动翼面之间的缝隙会对飞机飞行性能造成一定影响，缝隙封严结构的应用会改善机翼的表面光滑性，同时达到增升减阻、优化操纵等效果。基于此，对5种封严结构设计形式进行对比，并将封严结构的设计分为依靠机构和依靠材料2类，分析了其优缺点。比较了4家航空配件公司的封严结构产品，分析了耐磨自由端细节设计。给出了快速拆装修理、限制结构刚度范围、设计时仿真与试验相结合等设计建议。

车辆传动系统是发动机与车轮负载之间的动力传递装置，作为动力系统、行走系统、制动系统的连接枢纽，保证特种设备在作战任务中的机动性与安全性。基于此，从传动系统结构组成特性、动力传递特性、能量流特性与整车动力特性4个方面论证了传动效率是评估传动系统性能的重要技术指标；在分析功率损失与传动效率关系的基础上，从产生机理与结构特性角度搭建了传动系统功率损失全局模型框架，为传动系统性能表征提供了理论依据；从传动效率的理论数值研究、建模仿真研究和试验论证研究3个方面论述了车辆传动系统功率损失的研究难点与重点，指出大型机械设备在复杂运行工况下的多介质、多参数耦合仿真分析与试验研究可为实现车辆传动部件的性能优化与健康管理、传动系统的性能评估与匹配设计提供指导思路；指出多因素下的综合传动效率分析，以及基于智能算法的功率损失特性、效率特性、性能退化特性耦合研究，对大型机械设备性能监测与评估具有实际工程意义。

为提高人机物理交互的准确性和柔顺性，实现最优交互性能，针对基于迭代学习的阻抗控制方法需要多次重复同一任务的问题，借鉴迭代最优控制无需系统矩阵信息即可优化代价函数确定系统最优控制输入的机制，提出了基于迭代最优阻抗的人机物理交互控制方法。方法采用双环控制结构。面向任务的外环设计了迭代最优阻抗控制器(IOIC)，将求取最优阻抗参数的问题描述成线性二次型调节器问题，利用迭代最优控制，求取最优反馈增益，使包括轨迹跟踪误差和交互力在内的代价函数最小化；同时引入软辅助函数，避免参数突变可能带来的机器人抖动问题。面向机器人的内环设计了非奇异终端滑模轨迹跟踪控制器(NTSMTC)，使机器人实际轨迹跟踪外环输出的阻抗轨迹，通过饱和函数消减控制律的抖振。仿真结果证明：所提方法在人机协作任务中，仅利用一次任务初始阶段的交互信息即可求得最优阻抗参数，使任务过程中的轨迹跟踪误差和交互人所消耗的力最小化。

为进一步提升深度学习方法对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑的抑制与边缘保持性能，提出了一种边缘引导的双分支网络相干斑抑制方法。构建了一种由边缘信息提取模块与双分支抑斑网络2部分构成的新型抑斑网络模型。采用密集级联方式构建边缘信息提取模块，增强模型的边缘感知能力；利用基于通道注意力的残差抑斑子网络(CARNet)、基于混合注意力的增强抑斑子网络(MAENet)及基于多分支并行的多尺度特征融合模块(MPMFFB)共同形成双分支抑斑网络，实现在相干斑抑制的同时更好地保护边缘细节。实验结果表明：与SAR-Transformer、HTNet等先进方法相比，所提方法具有更好的相干斑抑制与边缘保持性能；对仿真SAR图像，峰值信噪比、结构相似性、边缘保持指数分别平均提升0.96 dB、2.60%、0.60%；对真实SAR图像，等效视数提升14.12%以上，边缘保持指数平均提升4.52%。

针对轨面缺陷样本数量少、种类多的特点,以及在真实场景下存在迁移学习效果不稳定、阈值分割易受环境因素影响的问题，提出一种零样本的改进马尔可夫随机场轨面缺陷分割方法。对采集的数据使用Gabor函数进行处理，突出缺陷特征，降低数据维度，得到降维特征图；对处理后的特征图进行Kmeans聚类，缩减数据分布，降低反光和阴影的影响，并将聚类结果作为预分类矩阵；通过降维特征图和预分类矩阵构建改进马尔可夫随机场(MRF)双层图模型，并进行推理；根据模型推理出的预分类矩阵特征值来分析缺陷部分的局部几何结构；标记出缺陷区域，并完成缺陷分割。使用自采样数据集进行对比实验和消融实验，结果表明：所提方法在自采样数据集上的像素准确率、平均像素准确率、加权交并比、均交并比分别达到93.6%、80.7%、89.4%、68.2%，超过对比检测方法精度。

为提高空中交通流的稳定性，基于飞联网运行特性研究了考虑偏移的航空器多速度差跟驰模型。为定量描述航空器间的偏移对跟驰行为的影响,引入偏移阻碍作用,建立偏移与前导航空器速度的关系,将跟驰模型扩展到三维模式；考虑飞联网环境下的多航空器信息交互模式，构建航空器多速度差跟驰模型，并应用稳定性分析方法，推导所提模型稳定性判别条件，计算稳态通行能力；在对模型进行参数标定的基础上，以考虑3架前导航空器的多速度差跟驰模型为例，设计数值仿真实验。结果表明：阻碍作用随偏移量的增大而减小，在相同偏移量情况下，重型机的阻碍作用最大，轻型机最小；所提模型相比传统模型具备更优的稳定域，且考虑前导航空器数量越多、权重系数越大，所提模型的稳定性越好；相同取值条件下，所提模型的燃油消耗系数均低于传统模型，当敏感系数取1 s⁻¹时，燃油消耗系数降低27.12%。数值仿真表明航空器多速度差跟驰模型有利于提高空中交通流的稳定性，降低燃油消耗。

针对人工大猩猩部队优化算法(GTO)存在易陷入局部最优、收敛速度慢、寻优精度低等问题，提出了基于双重随机扰动策略的人工大猩猩部队优化算法(DGTO)。引入Halton序列初始化种群，增加种群的多样性；在算法寻优阶段使用多维随机数策略，并在探索阶段提出自适应位置搜索机制，提高算法的收敛速度；提出双重随机扰动策略，解决大猩猩的群居效应，增强算法跳出局部最优的能力；采用逐维更新策略更新个体位置，提升算法的收敛精度。通过10个基准测试函数寻优结果及Wilcoxon秩和检验对比可知，改进算法在寻优精度、收敛速度上有较大提升。同时，通过工程优化问题的实验对比分析，进一步验证了改进算法在处理现实工程问题上的优越性。

针对磁悬浮球系统存在建模误差与未知扰动导致控制性能下降的问题，设计了一种基于高增益扰动观测器(HGDO)的自适应非奇异终端滑模控制(ANTSMC)方法。建立磁悬浮球系统模型，并在平衡点处将模型线性化；为削弱滑模控制器的抖振并保证系统误差在有限时间收敛，设计了自适应非奇异终端滑模控制器，同时，采用高增益扰动观测器对系统中存在的总扰动进行估计，并通过理论验证了所设计高增益扰动观测器可以快速收敛到实际扰动值的可调邻域，基于扰动估计值设计带扰动补偿的自适应非奇异终端滑模控制律，并证明了在该控制律下系统是全局一致最终有界的；通过仿真验证了所设计方法在不同目标轨迹下的有效性。仿真与定量分析表明：与带广义比例积分观测器的控制器相比，带高增益扰动观测器的控制器对总扰动观测值的积分时间乘方误差(ITSE)降低了75%，积分时间绝对误差(ITAE)降低了60%，从而提高了在相同控制方法下系统的鲁棒性。

飞行品质监控(FOQA)中对超限事件进行监测是识别飞行潜在风险的重要手段之一，但该方法对各超限事件之间的关联性研究不足，无法量化存在相互影响关系的超限风险。为此，提出一种基于快速存取记录器(QAR)数据与关联规则挖掘的着陆阶段超限风险评估方法。对9799个航段样本在进近着陆阶段发生各超限事件的频次进行统计，结合专家意见筛选出152～15 m下降率大、着陆坡度大、着陆速度大、着陆俯仰角小、15 m至接地距离远、着陆垂直载荷大6个着陆阶段风险评估指标；基于超限项目间关联性计算风险指标发生的可能性权重，依据风险指标的参数分布计算航班指标偏移量以评价超限风险的严重性，构建基于云模型的着陆超限风险评估模型。提取QAR数据应用该模型进行验证，结果显示风险评估结果具有区分度。所建模型为着陆阶段的超限风险评估提供了一种有效的方法，有利于飞行安全监管和飞行运行优化。

透波罩与飞行器本体往往通过胶黏+辅助连接的方式进行连接，在实际工程应用中，通常将线弹性本构作为胶黏剂的本构模型进行分析，该方法难以对相关黏接结构的力学行为进行准确模拟。基于此，采取常用的双线性内聚力本构模型，通过胶黏剂实际性能的测试结果对本构模型进行校正，采用平板模拟实际黏接结构的性能试验进一步验证复杂受力环境下模型的有效性，并将验证后的本构模型用于分析实际整机级透波罩的黏接强度，并与实际试验结果进行对比，验证双线性内聚力本构模型的计算精度，为类似结构黏接强度的准确预测提供有效途径。

大型机场机坪保障车辆一直面临较大运行压力，而多种机坪保障服务的配合约束和动态航班信息对车辆调度提出更高挑战。考虑连续工作、容量限制的连续工作和往返工作3种不同模式车辆运行约束差异，以车辆数量最少和行驶总距离最小为目标，建立多车型协同的机坪保障车辆调度模型。根据机场实际运行情况，对该模型进行双阶段求解，在静态阶段设计一种融合局部搜索的非支配排序遗传算法Ⅱ(LS-NSGA Ⅱ)，在动态阶段设计一种类邻域搜索算法求解多车型协同调度问题。数据仿真结果表明：所建模型静态调度阶段结果相对于先到先服务(FCFS)，车辆数量和行驶总距离分别降低了18.9%和8.9%；动态调度阶段结果能保持原调度计划车辆数量，行驶距离调整量相较于大规模邻域搜索算法降低了25.8%。研究结果可以为大型机场机坪保障车辆调度管理和决策提供一定的指导。

为从单元体层级给出民航发动机气路性能退化的理论依据，以CFM56-3发动机为研究对象，在使用特性图缩放法获取部件特性方程的基础之上，优化了风扇通用特性图缩放基准点的选取过程，提出特性图的曲面拟合方法，构建出稳态工况下符合特定转速条件的发动机部件级基准性能模型。通过引入故障因子生成故障系数矩阵，计算发动机监控参数随部件效率下降的偏离量，并与美国通用电气公司培训手册的指印图资料作对比，验证了融合风扇特性图缩放基准点优化及特性图曲面拟合方法的发动机稳态性能模型在气路性能退化分析中具有较好的精度和使用前景。

虽然现有基于深度学习的压缩感知磁共振成像(CS-MRI)方法已经取得了较好的效果，但这些方法的可解释性仍然面临挑战，并且从理论分析到网络设计的过渡并不够自然。为解决上述问题，提出深度双域几何蒸馏特征自适应网络(DDGD-FANet)。该深度展开网络将磁共振成像重建优化问题迭代展开成3个子部分：数据一致性模块、双域几何蒸馏模块和自适应网络模块，不仅可以补偿重建图像丢失的上下文信息，恢复更多的纹理细节，还可以去除全局伪影，进一步提高重建效果。在公开数据集使用3种不同的采样模式进行实验，结果表明：DDGD-FANet在3种采样模式下均取得了更高的峰值信噪比和结构相似性指数，在笛卡儿10%压缩感知(CS)比率下，峰值信噪比较迭代收缩阈值算法(ISTA-Net+)、快速ISTA(FISTA)-Net和DGDN模型分别提高了5.01 dB、4.81 dB和3.34 dB。

针对全卷积孪生网络(SiamFC)跟踪器在复杂场景下表征能力不足且缺乏在线更新问题，提出一种基于多注意力与双模板更新的视觉跟踪算法。使用VGG16网络替换AlexNet，用SoftPool代替最大池化层，构建特征提取网络；在骨干网络后添加多注意力模块(MAM)，增强网络对目标特征的提取能力；设计双模板进行特征融合和响应图融合，使用平均峰值相关能量(APCE)判断是否更新动态模板，有效提高跟踪鲁棒性。在GOT-10k数据集上对所提算法进行训练，并分别在OTB2015、VOT2018和UAV123数据集上进行测试，实验结果表明：相较于基准SiamFC算法，所提算法在OTB2015和UAV123数据集上，跟踪成功率分别提高了0.085和0.037，精确度分别提升了0.118和0.058；在VOT2018数据集上，跟踪准确率、鲁棒性和期望平均重叠率(EAO)分别提升了0.030、0.295和0.139。所提算法在复杂场景下取得了较高的跟踪准确度，并且运行速度达到33.9帧/s，满足实时跟踪要求。

为详细地分析具有局部缺陷的角接触球轴承(ACBBs)的运行状态，针对传统模型未考虑轴承润滑及缺陷引起的冲击力问题，建立ACBBs在弹流润滑(EHL)条件下考虑冲击力的局部缺陷ACBBs动力学模型。建立考虑自旋的缺陷轴承弹流润滑模型，计算出缺陷轴承的油膜厚度及油膜刚度，再提出ACBBs局部缺陷时变位移激励模型和时变刚度模型，在此基础上建立与缺陷尺寸及轴承转速有关的瞬时冲击力函数；基于Hertz接触理论和冲击力函数，提出外圈具有局部缺陷ACBBs动力学计算方法；研究具有故障的角接触球轴承振动特性，并通过实验验证，分析了不同参数对轴承动力学响应的影响规律。计算结果表明：轴承在润滑条件下，冲击力对轴承的振动影响明显减弱；随着缺陷尺寸和载荷的增大，轴承故障特征的频率均不变，但其幅值增大；随着轴承转速的增大，轴承故障特征频率及其幅值均增大，为滚动轴承的故障诊断和维护提供了有力依据。

快速搜索和发现密度峰值聚类(DPC) 算法是一种基于密度的聚类算法。该算法不需要迭代和过多的设定参数，但由于计算局部密度时没有考虑数据的局部结构，导致无法识别簇密度小的聚类中心。针对此问题，提出基于K互近邻(KN)和核密度估计(KDE)的DPC (KKDPC)算法。通过K近邻和核密度估计方法得到数据点的K互近邻数量和局部核密度；将K互近邻数量与局部核密度进行加和获得新的局部密度；根据数据点的局部密度得到相对距离，并通过构建决策图选取聚类中心及分配非中心点。利用人工数据集和真实数据集进行实验，并与DPC、基于密度的噪声空间聚类应用(DBSCAN)、K-means、模糊C均值聚类算法(FCM)、基于K近邻的DPC(DPC-KNN)、近邻优化DPC(DPC-NNO)、基于模糊加权共享邻居的DPC(DPC-FWSN)算法进行对比。通过计算调整互信息(AMI)、调整兰德指数(ARI)、归一化互信息(NMI)来验证KKDPC算法的性能。实验结果表明：KKDPC算法能更加准确地识别聚类中心，有效地提高聚类精度。

冰晶在压气机内部发生融化，容易造成叶片结冰，深入分析冰晶融化特性对研究压气机冰晶结冰规律具有重要意义。基于压气机一维气动特性，提出一种冰晶融化率的快速计算方法，并进行验证。以某大涵道比涡扇发动机的低压压气机为研究对象，分析冰晶粒径和环境温度对等粒径球形冰晶融化特性的影响。结果表明：冰晶粒径增加导致冰晶融化的起始位置有向低压压气机后面级移动的趋势，冰晶粒径减小或环境温度增加导致冰晶融化速率增大。在此基础上突破等粒径球形冰晶假设，分别考虑冰晶形状和粒径分布，并分析非球形冰晶的球形度和球形冰晶的粒径分布对冰晶融化特性的影响。结果表明：球形度在一定范围内对冰晶融化率有影响，当球形度在0.710～0.958之间时，随着球形度的增大，冰晶融化率减小；相比球形度，非球形冰晶的等效直径对冰晶融化率的影响更为显著；当冰晶的平均体积直径(MVD)不变时，粒径分布的不同导致压气机内同一位置的冰晶融化率偏差最大可达0.205；对于MVD相同而变异系数不同的粒径分布，其融化特性曲线前半部分由小粒径组分冰晶的融化占主导，变异系数较大的分布对应的融化率相对较高，后半部分由大粒径组分冰晶的融化占主导，变异系数较小的分布对应的融化率相对较高。

大气数据传感系统为飞行器飞行控制及投放初始状态给定与轨迹控制提供必要的静压、总压、迎角、侧滑角等参量，飞行器跨代发展诱发了大气数据传感系统参数解算基本要素获取方式由直接型演变为解耦提取。对大气数据传感系统构型形态和发展历程进行总结、提炼，系统分析了大气数据传感系统构型演变原因及过程、大气参数解算模型原理、故障大气参数诊断与检测流程、系统重构模型，总结了未来飞行器大气数据传感系统构型与参数解算设计重点研究方向。

为提高星载准绝对式光电编码器的抗油污能力，提出多参考点绝对角位移识别和多读数头数据融合方法。介绍星载准绝对式光电编码器的组成和处理电路设计；提出多参考点绝对角位移的识别方法，防止因油污造成的绝对角位移误识别，并采用多读数头数据融合的方法，判断并消除错误的读数头测量数据；通过角位移曲线和角速度曲线对比实验，验证所提方法的有效性，并使用自准直平行光管和23面体检测精度。实验结果表明：所提方法能够有效的解决圆光栅被污染带引起的角位移错误问题，确保角位移正确可靠；经检验角位移误差最大值为4.6"，最小值为−0.6"，峰峰值为5.2"，均方差为4.3"。满足星载准绝对式光电编码器抗污能力和精度要求，并已成功在工程中应用，效果良好。所提方法对提高星载准绝对式光电编码器抗油污能力，有实用价值。

为缓解图神经网络在群体发现任务中对先验知识的过度依赖并提高识别准确性，提出了一种基于自监督学习和深度图卷积网络(GCN)的群体发现模型。该模型充分利用少量标记节点的语义特征，并通过语义对齐机制获得未知节点的伪标签，从而引入一种自监督学习模块以缓解GCN模型训练过程中对大量先验标签的依赖性。同时，为通过获取网络全局信息以提高群体识别的准确性，通过堆叠多个自监督学习模块构建一种深度图自监督学习模型，并利用初始残差和恒等映射2种策略来克服深度模型带来的过平滑问题。在公开数据集上的实验表明：在给定少量先验标签和加深模型深度的情况下，所提模型与现有模型相比在群体识别精度上表现出了明显优势。

间隙非线性机翼系统在一定速度范围内会发生极限环振荡，传统线性控制律对极限环抑制效果通常不显著且鲁棒性不足，因此，需设计相应的非线性控制律来提高系统的控制效果及鲁棒性。通过对间隙非线性二元翼段气动弹性系统进行线性二次调节(LQR)控制律设计，结果显示：极限环速度范围由11.4～16.9 m/s优化至12.9～19.2 m/s。同时，对间隙非线性二元翼段气动弹性系统进行滑模控制律(SMC)设计，结果显示：极限环速度范围由11.4～16.9 m/s优化至29.4～39.3 m/s。算例结果表明：针对间隙非线性系统，所设计SMC效果优于LQR控制律。

隔膜本构模型的选择直接关系到热隔膜成形仿真的精度。为分析5种超弹性本构模型对不同隔膜材料的适用性，对尼龙隔膜和硅橡胶隔膜2种不同类型的隔膜材料进行不同温度单轴拉伸测试，通过应力-应变曲线、断裂延伸率和弹性模量分析2类材料的性能差异；采用5种超弹性本构模型分别对隔膜材料的单轴拉伸试验数据进行拟合，并将试验数据与隔膜材料的单轴拉伸和热隔膜成形过程仿真数据进行对比。结果表明：硅橡胶隔膜材料具有比尼龙隔膜更大的断裂延伸率，但其弹性模量远小于尼龙隔膜材料。Ogden、Polynomial (N=2)和Marlow模型对尼龙隔膜和硅橡胶隔膜单轴拉伸数据均具有较高的拟合度，Yeoh模型对尼龙隔膜单轴拉伸数据拟合度较低，对硅橡胶隔膜的拟合度较高。Mooney-Rivlin模型无法准确反映大变形状态下超弹性材料的应力-应变关系，对2种隔膜材料的单轴拉伸数据拟合度都较低。以单轴拉伸数据建立的Ogden和Polynomial模型(N=2)模型在热隔膜成形模拟时存在过刚现象，而Marlow模型则具有很高的预测精度。

由于红外图像传感技术具备不受环境影响、目标识别度好、抗干扰能力强等优点而受到广泛关注，但随着红外焦平面集成度的提升，光电系统的动态范围、噪声和满阱之间的制约关系尤为突出。为解决弱光下噪声和强光下满阱容量的矛盾，在5T红外像素电路中，利用反型MOS电容在特定电压区间内电容值和电压的关系，使红外图像传感器积分电容从6.5 fF到37.5 fF自动变化，提出一种基于自适应积分电容的高动态像素结构，并基于55 nm CMOS工艺技术，在12 288×12 288像素规模的红外图像传感器中研究其性能参数。结果表明：5.5 μm×5.5 μm的小尺寸像素具有1.31 Me⁻的大满阱容量和可变的转换增益，噪声电子数小于0.43 e⁻，动态范围超过130 dB。

针对固定系数比例导引律在拦截高机动目标时脱靶量与能量损耗过大的问题，提出一种基于深度强化学习智能调参的自适应比例导引律。建立基于实时飞行状态的状态空间和包含横向、纵向导航比的动作空间，以及综合不同状态的奖励函数模型；在奖励函数的模型设计中,引入预测-校正方法，以提高动作评估的准确性；利用柔性演员-评论(SAC)算法，根据拦截器和目标的相对运动状态，训练获得综合考虑脱靶量和能量损耗的网络参数与制导参数决策系统。仿真结果表明：相较于传统比例导引律，所提制导策略可在保证低脱靶量的同时显著降低能量损耗，并且对未训练场景具有良好的适应性。

以某航空发动机可调静子叶片(VSV)调节机构为研究对象，建立了含运动副间隙的运动学模型。考虑到驱动误差、尺寸误差和装配间隙等因素的随机性，建立了考虑各静子叶片运动精度失效相关的VSV调节机构运动精度可靠性模型。引入BP神经网络(BPNN)代理模型，采用Monte Carlo方法计算了机构的可靠度，给出了可靠度随静子叶片数量和失效阈值的变化规律。通过与单元失效独立假设的系统模型和完全相关系统模型进行对比，验证了考虑失效相关性的机构运动精度可靠性模型的合理性。提出了一种估算代理模型误差造成的复杂系统可靠度误差的方法，并证明了该VSV调节机构的可靠度计算结果是准确可信的。

牵引系统作为城市轨道交通列车的核心，其可靠性对保障列车的运行安全具有重要意义。针对牵引系统结构复杂且失效模式多样的问题，开展可靠性评估与寿命预测研究。着重围绕牵引系统中的关键元件：牵引电机和绝缘栅双极晶体管(IGBT)，构建牵引电机退磁故障和IGBT键合线失效的性能退化模型，采用融合失效机理的维纳过程描述2个元件的性能退化过程，并采用Copula函数描述两者的相关性。对于离线可靠性评估，采用贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗方法进行未知参数估计；对于在线剩余使用寿命预测，采用贝叶斯与期望最大相融合的算法更新模型中的未知参数。基于牵引系统的性能退化试验数据，验证所提模型和算法，结果表明：考虑牵引电机和IGBT 2个元件相关的可靠性模型能够精准实现可靠性评估，采用贝叶斯与期望最大相融合的参数更新算法可有效提升寿命预测精度。

针对中心分级环形燃烧室液雾点熄火问题，对环形模型燃烧室进行了试验研究。在由16个中心分级燃烧室头部组成的环形模型燃烧室中，在常温常压条件下，对航空煤油RP-3的液雾点熄火过程进行了试验研究。试验测试了该环形燃烧室的点火和熄火边界，获得了贫油点火和熄火边界曲线。在燃烧室压降0.5%～3%范围内，随着压降增大，点火边界油气比呈先降低后升高的趋势，熄火边界油气比随压降增大逐渐降低后基本保持恒定。研究结果表明：通过在燃烧室头部安装导流环能够有效降低环形燃烧室贫油点火边界。使用单反相机记录了环形燃烧室点火和熄火过程，不同压降下的火焰周向传播相似，火焰传播存在周向不对称性，头部熄火顺序则与燃油均匀性相关。

在未来自动驾驶汽车将与传统交通参与者共享道路资源的发展背景下，对人-车-智共享道路空间中的行人安全行为建模，对于自动驾驶汽车的仿真开发和可靠性、安全性测试等工作至关重要。针对该需求，分析行人的安全运动行为，在此基础上改进传统的行人社会力模型，提出共享道路空间中行人与周围其他行人、传统车辆和自动驾驶汽车交互运动的动量模型；采用人-车交互运动的数据集和遗传算法对模型的安全参数进行标定，并搭建典型的共享道路空间场景以验证模型的有效性。仿真结果表明：所提模型能够模拟出行人真实的安全运动行为，用于人-车-智共享道路空间仿真等任务中的模拟效果更佳。

全球导航卫星系统(GNSS)反射信号主要利用时延-多普勒图(DDM)的奇异性对台风进行研究。但由于模糊函数的存在，会使得这一奇异特征被模糊从而影响检测性能。通过将 DDM反卷积去除模糊函数的影响后再重构归一化散射系数(NBRCS)并将其映射到空间域，对台风事件检测算法及风眼位置估计算法进行研究。根据台风场内的DDM时间序列重构得到空间域NBRCS分布序列，定义台风敏感特征观测量，并基于置信区间距离半径的滑动窗口异常检测方法来检测台风事件；提出一种台风眼位置估计算法，通过模型匹配算法将重构所得空间域散射系数与模型数据集匹配以得到风眼位置。结果表明：台风检测算法的检测性能对信噪比(SNR)敏感，信噪比越高检测性能越好，当SNR为8时，台风检测性能接收机操作特性(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)为0.80；在4种SNR下风眼位置估计的平均误差不超过0.3°，均方根误差不超过0.6°。

面向空间引力波探测任务需求，设计了瓦级微功率霍尔推力器µHT-1，并对该推力器的束流特性进行实验研究。采用法拉第探针结合三维移动机构进行诊断，获取阳极电压700～1 200 V、阳极工质流量0.1～0.5 sccm宽范围工况下束流离子电流密度分布，并进一步分析总束流值、阳极电流、电流利用率、发散角等参数变化趋势。测试结果表明：µHT-1推力器可在宽范围工况下稳定工作，束流呈现出较好的轴对称分布特性；离子电流密度沿轴向逐渐减小，沿径向双极扩散；阳极电压和阳极工质流量分别通过影响电子平均温度和通道中性原子密度分布的方式，使得电流利用率与发散角呈现出增长的趋势；推力器总束流与阳极工质流量、阳极电压均呈现线性增长特性。

由于火星大气密度低、气压小，火星无人机翼型气动性能亟待进一步提高。采用等离子体激励主动流动控制技术提高火星条件下的翼型升力、降低翼型阻力。在火星低雷诺数条件下研究了等离子体激励的作用位置、激励功率及来流攻角对翼型升力和阻力的影响。结果表明：等离子体激励在下表面尾缘区域增升，最大增升率为37%；在下表面前缘区域减阻，最大减阻率为8%；激励功率越大，来流攻角越小，翼型升阻比提升越明显。等离子体激励诱导压力波，在激励的上、下游分别形成增压区和减压区，导致翼型表面形成增压面和减压面。当激励位置靠近尾缘，增压面扩大，翼型上、下表面压差增大，从而实现增升；当激励位置靠近前缘，减压面扩大，翼型压差阻力降低，从而实现减阻。

由于新研产品缺乏外场故障数据和历史保修索赔记录，难以开展科学合理的质保成本预测及质保期优化。考虑到产品不同性能参数退化过程之间的相互影响，提出了一种基于Copula理论的双参数退化型新研产品质保期设计与优化方法。根据实验室加速退化试验数据建立产品单参数性能退化模型，采用Copula方法量化退化过程之间的相关性，同时考虑产品在外场的动态运行环境，给出其外场可靠性模型。采用维修改善因子模型量化维修过程中的不完美维修情形，并基于蒙特卡罗仿真计算产品的预计失效数，建立质保成本模型。在此基础上，利用Glickman-Berger模型量化质保期对产品销售量的影响，构建以制造商利润最大化为目标的质保期优化模型。以某型电子组件为例，开展产品质保期设计优化与敏感性分析，验证了模型的有效性和适用性。

传统飞机机翼内部一般采用直线梁肋结构，使用曲线梁肋(SpaRibs)结构能够大大拓展机翼结构设计空间，进一步提升机翼的气动弹性性能。针对链接形状法(LSM)不易自动建模问题，提出使用投影映射方法进行2次空间转换，实现曲线梁肋机翼自动建模。基于遗传算法提出1种曲线梁肋机翼气动弹性综合优化设计方法。使用超声速偶极子格网法计算非定常气动力，采用模态法进行静气动弹性分析，在考虑颤振速度、静气动弹性变形约束的情况下，开展优化设计。某飞翼飞行器综合优化设计算例表明，使用曲线梁肋结构的机翼在重量增幅为1.321%的基础上，颤振速度可提高20.34%；在曲线梁肋构型的基础上进一步进行尺寸参数优化，在满足特定约束条件下，相较于初始构型减重21.76%；综合曲线梁肋构型参数和尺寸参数进行综合(一步)优化，相较于初始构型减重可达26.44%。使用曲线梁肋设计优化和尺寸优化相结合的情况下机翼能够有效地减轻机翼重量，为飞翼式飞行器的结构总体设计提供了一种快速有效的气动弹性综合优化设计方法。

为解决微纳卫星星上校时守时系统的稳定性差、受环境温度影响大的问题，提出了提高系统性能的新息加权自适应卡尔曼滤波算法。建立温补晶振的频率随温度变化的模型，采用卡尔曼滤波算法滤除输入噪声并实现晶振的校准，采用新息加权技术滤除野值，利用自适应技术减少系统噪声对滤波结果的影响。实验结果表明：所提算法可以在600 s左右实现收敛并且在校时期间可以实时调整，校时过程中可有效地减小输入野值和系统噪声的影响，在环境温度变化时守时精度可达到178 μs/d，有效地提高了系统的稳定性和守时精度。

针对舰载机自动着舰过程中受甲板运动及舰尾流扰动很容易发生触舰危险的问题，提出了基于近端策略优化(PPO)算法的舰载机自动着舰直接升力控制方法。PPO控制器以俯仰角、高度、航迹倾斜角、俯仰角速率、高度误差和航迹倾斜角速率等6个状态变作为输入，以襟翼的舵偏角增量作为输出，实现舰载机在着舰时航迹倾斜角的快速响应。与传统控制器相比，PPO控制器中的Actor-Critic框架大大提高了控制量的计算效率，降低了参数优化的难度。仿真实验基于MATLAB/Simulink中的F/A-18飞机动力学/运动学模型。利用PyCharm平台上构建的深度强化学习训练环境，通过UDP通信实现2个平台之间的数据交互。仿真结果表明：所提方法具有响应速度快、动态误差小的特点，能够将着舰的高度误差稳定在$ \pm $0.2 m以内，具有较高的控制精度。

为提升飞机客舱使用地面空调制冷时地面空调能耗预测精度，提出一种改进正余弦算法(ISCA)优化深度置信网络(DBN)的地面空调能耗预测模型。与标准正余弦优化算法相比，ISCA提出一种改进Logistic混沌映射，提高了种群多样性；引入余弦调节因子，构建了一种新的非线性振荡调整因子，以平衡算法的全局搜索和局部寻优能力；基于变异进化思想提出一种学习策略，避免算法陷入局部最优。将ISCA-DBN模型应用于波音737-800飞机地面空调能耗预测中，与反向传播(BP)、支持向量机(SVM)、DBN等算法进行性能对比，仿真结果表明：基于ISCA-DBN的地面空调能耗预测模型在预测精度和实时性上有一定的提升。