摘要:未来战场环境对防护工程的建设提出了更高的要求，建筑材料是影响防护工程综合防护能力的重要因素，作为防护工程建设的主要材料——传统的硅酸盐混凝土材料，存在着脆性大、抗拉强度低、抗冲击能力差、易开裂、功能单一等不足，难以适应实际战场环境对防护工程的建设要求。纤维混凝土以其良好的性能在民用建筑工程以及防护工程领域得到了广泛的应用。介绍了纤维混凝土的发展历史、分类以及性能，重点以防护工程为应用背景阐述了纤维混凝土的力学性能、耐久性能、吸波性能以及耐高温性能等研究现状，分析了其发展动态，旨在为防护工程新材料的研究及应用提供参考。

摘要:建立了一种容错型开关磁阻起动/发电系统的非线性模型。基于开关磁阻电机的数学模型，包括电路方程和机械方程，利用模块化思想搭建了开放型模型，分析了模型的可行性：①电动状态下额定电压380 V时，输出转矩能达到恒转矩起动要求；②发电状态下在2 000 r/min的原动机的带动下，实现空载快速建压，能够快速稳定在270 V附近并实现调压。针对功率器件开路故障率高的特点，利用硬件冗余思想设计了一种容错性的功率变换器。为了验证系统的容错性能，人为设置故障进行了仿真对比分析，结果表明：①电动状态容错系统不仅消除了转矩死区，而且提高了平均转矩、减小了转矩脉动；②发电状态下输出电压在0.2 s内使得输出电压恢复到270 V左右，相电流也下降至正常运行范围，容错性能良好。

摘要:针对目前空域内航空器防相撞风险骤增，飞行安全态势不容乐观的现状，现有的飞行冲突探测方法难以把握如此复杂的空中冲突态势，不利于航空管制员对空域的飞行安全态势情况进行准确掌控。提出一种基于复杂网络理论的飞行冲突关键点识别方法。首先基于航空器机载防相撞系统（ACAS）保护区模型构建飞行冲突态势网络模型，在此基础上，采用复杂网络理论中的节点度中心性、接近中心性以及PageRank指标结合AHP方法对空域飞行冲突态势网络中所有节点的冲突等级进行评估，找出威胁等级较高的关键航空器及关键位置。仿真结果表明，通过建立飞行冲突态势网络可以合理划分空域内的安全态势等级，同时根据复杂网络节点重要度评价指标能够对存在严重冲突安全威胁的航空器进行有效识别，协助航空管制员全面掌握空域内飞行安全态势。

摘要:准确的航空发动机故障预测能够为维修决策提供依据，提高装备完好率，避免灾难性故障并最小化经济损失。根据航空发动机传感器数据特点，提出一种基于双向长短期记忆（LSTM）神经网络的故障预测方法，建立故障预测模型，包括数据预处理、网络模型设计、训练与测试，得到在多种工作条件和故障下具有较强泛化能力的神经网络预测模型。使用C-MAPSS数据集对模型进行仿真验证，所提出的双向LSTM故障预测模型通过与RNN、GRU、LSTM时间序列模型对比，误差下降33.58%，得到更高的预测精度，非对称评分下降71.22%，具有更好的适应性。

摘要:为了解决目前航材订货模型单纯依托人为经验，对航材消耗规律变化反应滞后且可信度不高工作量过大的问题，提出在原始订货模型的框架下，使用PAM聚类、粗糙集全局离散和粒子群算法，计算模型中的航材分类、属性离散和区间权重，从而建立启发式航材订货模型，并在测试集上对比新老模型的均方离差。结果表明，启发式航材订货模型可以使人摆脱依靠经验确定模型的繁琐工作，并且能有效提高模型的准确性和及时性，从而提高航材订货工作效率。

摘要:电池荷电状态（SOC）的准确估计在电池广泛应用的背景下日益重要，但是构建精确的物理模型十分困难，使用纯粹的数据驱动方法又容易因为电池个体差异性出现过拟合问题。针对这些问题，提出基于置信规则库（BRB）的方法对锂电池SOC的进行估计。该方法既允许专家通过经验知识克服数据驱动方法的过拟合问题，又能通过参数训练克服专家知识的不准确性。以某型磷酸铁锂（LiFePO-4）电池为例，对提出的方法进行了验证，并将其与神经网络进行了对比。结果表明，该方法估计SOC具有较高的精度，估计误差不超过10%，且可以克服传统神经网络方法存在的过拟合问题。

摘要:提出了一种基于加速退化数据的某导电膜电阻贮存寿命预测方法。首先对该导电膜电阻采用温度应力进行加速性能退化试验，试验中将该导电膜电阻的总阻值作为反映其性能的指标判据，在不同加速应力水平下得到在线测试和离线测试获取的加速性能退化数据；然后通过引入温度因数去除在线测试数据的温漂效应，再融合在线数据和离线数据进行退化轨迹模型参数辨识，获得该导电膜电阻在各加速应力水平下的伪寿命；然后结合经过修正的三参数温度加速模型评估得到该导电膜电阻在正常应力下的贮存寿命。最终以某导电膜电阻为例验证了所提方法的适用性和有效性。

摘要:针对集群无人机背景下定向天线网络拓扑设计的NP-hard特点，基于网络高抗毁、低功耗、高稳定性等要求，以抗毁性（3-连通）、链路量、链路功耗和稳定性为奖励，提出了一种具有精英策略的深度强化学习通信网络拓扑生成算法，验证了精英经验池加速训练效果。与传统DQN相比，引入精英经验池能够有效加速模型收敛，训练时间减少3倍以上。与遗传算法相比，算法分离了训练与使用过程，当网络训练完成后，能够根据场景需要实时计算通信网络拓扑。实验阶段设计了随机给定空间位置的6节点、10节点、24节点和36节点的3-连通通信网络拓扑。实验结果表明:所提算法具有强的实时性和适用性，对于不大于36节点的网络，可在183 ms内实现网络拓扑的更新计算，达到了实际应用的实时性要求。

摘要:针对非均匀目标区域中的热点区域覆盖优化场景，提出一种分布式无人机网络覆盖优化算法。首先对满足网络连通性的最少无人机节点数目和热点区域覆盖范围进行估计，其次融入热点区域信息改进布谷鸟算法位置更新方程并重构优化目标函数，然后对发现概率参数进行自适应调整，最终实现热点区域覆盖率的重点优化。在仿真实验分析中，在相同仿真环境下与标准布谷鸟算法和其他经典算法进行对比，结果表明所提算法的热点区域覆盖率较其他算法提升了约4%，迭代次数减少了约30次，证明了该算法收敛速度快、耗时少，能够更加有效地提高热点区域的覆盖率。

摘要:在控制器带内模式下，为减小流表更新时间，简化流表下发过程，提出了基于控制信息集约的流表更新策略。从路径创建和路径切换2种场景讨论流表更新过程，引入源路由机制和跟踪包机制，集约化流表更新报文形式，统筹规划下发方式，旨在保证流表更新的一致性的同时，降低控制器端的收发信息量和更新时间。仿真实验表明：在不同链路时延和传输速率的条件下，更新策略相较于基于分类的更新策略(C-FUS)和基于路径及反馈的更新策略(PF-FUS)，流表更新时间大大降低，更新过程不会造成较大的网络传输波动；更新策略下的控制器端收发信息量与PF-FUS相近，都远低于C-FUS。

摘要:针对传统线性支持向量机在训练数据集时均等对待每一维输入特征，以及在原始空间直接分类造成预测准确率低的问题，提出低阶多项式数据映射和特征加权相结合的方法，来提高线性支持向量机的分类性能。该方法首先将每个样本映射到多项式核对应的2阶显式特征空间，从而增加样本的隐性信息，然后使用模糊熵特征加权算法计算每一维特征的权重，通过权重衡量特征对分类结果的贡献大小。从不同数据库选取7个数据集进行测试，在训练时间和预测准确率2个方面将该方法与核支持向量机、线性支持向量机的其他改进算法进行比较。结果显示，随着数据集规模的扩大，训练时间降低一个数量级，预测准确率在一些数据集上取得与核支持向量机相接近的效果。结果表明：所提方法可以有效提高线性支持向量机的整体性能。

摘要:盲均衡算法不需要训练序列，就能够有效降低码间串扰（ISI），但是在脉冲噪声环境下，现有单滤波器均衡算法不能有效平衡收敛速率与均衡误差，算法收敛后ISI仍然较高。针对上述问题，提出了一种基于余弦代价函数的凸组合双模盲均衡算法。该算法将2个盲均衡器并联使用，其中一个作为快速滤波器以保证收敛速率，另一个作为慢速滤波器以降低均衡误差。为了进一步抑制脉冲噪声，将分数低阶统计量引入到基于余弦代价函数的盲均衡算法和基于判决反馈准则的盲均衡算法中，并分别作为快速滤波器和慢速滤波器的权向量更新算法。仿真实验表明：当噪声设置为25 dB的高斯白噪声时，新算法收敛后ISI会低于常模盲均衡算法CMA和基于余弦代价函数的盲均衡算法CCF，星座图也较为清晰；当噪声环境为28 dB的α稳定分布噪声时，新算法利用分数低阶统计量以抑制脉冲噪声，能够得到较低的ISI和清晰的星座图，而凸组合结构兼顾了稳态误差与收敛速率，在进一步降低稳态误差的同时确保了较快的收敛速率。

摘要:针对VDSR模型卷积核单一和DRRN模型不能全局利用的问题，提出了基于并行残差卷积神经网络的联合卷积图像超分辨重建模型。模型首先利用原始卷积层和扩张卷积层融合，建立联合卷积层，然后利用跳跃链接，将多种抽象层次的特征进行融合，最后完成整个超分辨网络的模型构建。提出的模型具有以下优点：①扩张卷积神经网络与原始卷积神经网络融合，在计算机复杂度不变的情况下，可以获取更多尺度的信息，因此具有更强的表达能力;②跳跃链接方式，将抽象层度较低与较高抽象层次的信息融合，获取更多的信息，使得模型具有更强的学习能力。通过在多个数据集上进行实验，模型在大多数任务中与VDSR、DRRN和SRCNN等先进模型相比，IFC值取得了大于0.1的提升。

摘要:基于模糊函数的优化是频率分集阵列FDA雷达波形设计的重要手段，针对现有文献中缺乏对子阵结构频率分集阵列模糊函数研究的问题展开分析。首先建立了窄带条件下发射简单脉冲的FDA阵列数据模型，对比了FDA阵列与相控阵的方向图特性；在此基础上，基于信号经匹配滤波器输出的时域卷积出发推导出FDA阵列在三种接收信号处理机制下的复型模糊函数；然后，对采用不同频控函数的交叉子阵FDA阵列的发射方向图特性、模糊函数特性分别展开分析，并用仿真验证了采用正弦频控函数的FDA阵列具有较好的干扰抑制性能的结论，从而为后续基于子阵FDA阵列的模糊函数设计雷达波形以实现干扰抑制的一系列研究奠定了重要基础。

摘要:针对传统弹道目标微动分类缺乏智能性及噪声条件下分类性能差的问题，利用深度学习的高维特征泛化学习能力，提出一种将深度卷积神经网络用于弹道目标微动分类的方法。首先，在建立弹道目标微动模型的基础上，分析3种微动形式下的微多普勒表示，并生成雷达回波信号的时频图,作为训练、验证及测试的数据集；然后，运用深度卷积神经网络中的迁移学习对AlexNet和GoogLeNet进行再训练；最后，利用训练后的网络实现3种微动形式下的目标分类，并研究信噪比对分类性能的影响。仿真结果表明，与传统的微动目标分类方法相比，该方法不仅智能化程度高，而且在低信噪比条件下分类准确性更强。

摘要:为了解决采用传统的1D-CS算法进行分维处理时丢失耦合信息导致越单元徙动、影响成像质量且运算时间长的问题，研究了接收阵元整行整列稀疏的MIMO面阵结构特性，分析了该稀疏面阵所接收回波信号的二维联合稀疏特性，采用2D-SOONE算法对回波信号进行二维联合重构，算法采用序列一阶负指数取代传统SL0算法的高斯函数，拓至二维并利用梯度投影求解，具有二维联合重构性能的同时提高重构精度。通过实验，仿真了该算法在不同阵列稀疏度、不同信噪比下用于MIMO稀疏面阵的成像效果。仿真结果表明，2D-SOONE抑制了传统的1D-CS算法的越单元徙动问题，减少了运算时间，且成像质量较2D-SL0更优。