信息物理融合系统及其应用

信息物理融合系统是一类将感控、计算和通信与物理对象在网络环境中高度集成的新型智能复杂系统,可以实现系统的实时性、自治性、鲁棒性和高性能等。介绍了CPS的基本概念、发展现状和系统架构,分析了CPS与嵌入式系统、无线传感器网络和物联网的联系与区别;重点研究了CPS在电力、交通、医疗和航空航天等领域的应用研究现状及面临的突出问题;对CPS的研究方向进行了总结与展望。     

神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点,综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等,提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题,通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明:该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。     

战斗机网络攻击指令引导控制方法

对战斗机网络攻击指令引导控制方法进行了研究。建立了导弹拦射攻击模型和导弹发射边界模型;以航向角和高度为引导指令建立网络指令引导解算模型;基于典型作战场景对上述模型进行仿真实验分析。仿真结果表明:不管针对非机动目标还是机动目标,采用网络攻击指令引导方法都能实现最大火力包线的战斗机网络攻击引导。     

分布环境中基于对象的通信平台

传统的分布计算是基于消息互换和远程过程调用的,这二种模型在当前日益广泛的应用中显示出许多不足之处。该文提出了一种基于对象的通信平台。它把对象技术与分布计算结合在一起,以期为分布对象提供位置透明、状态透明、语言独立和平台（操作系统和网络协议）独立的请求发送机制。在该平台中采用了底层通信系统（ＬＣＳ）、高层通信系统（ＨＣＳ）、运行库、多线程服务器、适配器以及类－服务器体系结构,以提高分布对象通信的性能和效率。通过原型系统的设计和实践可以看出基于对象的模型非常适合于分布计算,可用于分布软件的开发。     

Al-Ce-Ni共晶合金块体金属的净化与组织细化

以Al-Ce-Ni共晶合金作为研究对象,采用熔体净化剂与循环过热相结合的方法净化合金,循环过热通过高温效应熔解、钝化异质形核质点,熔体净化剂通过化学溶解、物理化学吸附及其组元与异质形核衬底的化学反应去除异质形核质点与衬底,并减缓金属熔体的氧化.实验中使用不同的净化剂进行研究,发现使用80?O3 20%Na2O(mol%)净化,在850℃×5 min循环过热,熔体发生深过冷的效果最好.     

微量元素及热处理对ZL107组织和性能的影响

ZL107合金具有良好的铸造性能和较高的力学性能,应用非常广泛,但目前还不能满足现代工程结构中大型、复杂、高强度重要铸件的要求.实验在原有成分的基础上,通过添加微量合金元素、混合稀土变质和选择合理的热处理工艺来进一步提高ZL107的综合力学性能.实验结果表明,改进后的合金经过金属型浇注、T5处理后的力学性能:σb为324.2 MPa,δ5为4.1%,HBS为102,比原ZL107合金分别提高了19.7%、46.4%和8.0%.改进后的ZL107合金不但具有较高的强度和硬度,而且具有良好的塑性,有望成为大型、复杂、高强度结构铸铝件的优选合金之一.     

Mg-Cu-La三元非晶合金形成范围的热力学预测

基于分析有利于合金非晶化的热力学因素，从非晶形成的热力学观点出发，综合应用Miedema理论和Toop模型，并考虑纯金属在不同温度下的自由能，在此基础上提出了一种定量预测三元非晶合金形成范围的方法：通过比较晶态的自由能和相应非晶态的自由能来确定成分范围．用该方法计算Mg—Cu—La三元合金系的非晶形成范围，并与已有的实验数据进行比较，发现二者符合得较好．该方法对于定量预测二元及三元甚至是多元合金系非晶形成范围将有一定的指导意义．     

压铸铝合金ADC12.1R的组织、性能及成形性

在ADC12压铸铝合金成分的基础上,通过成分优化设计,并对合金进行晶粒细化及变质处理,获得了一种高性能的压铸铝合金ADC12.1R,该合金经金属型重力浇注,其铸态力学性能达到:抗拉强度(σb)为254.9 MPa,延伸率(δ5)为2.925%,硬度(HBS)为102,均优于国内普遍使用的压铸铝合金ZL112Y.实际生产试验也表明ADC12.1R合金具有更好的压铸成形性、出型性及机械加工性能能够满足工业生产应用的要求.     

一种高性能英文词性标注器的设计与实现

针对统计和规则方法各自的优点和局限,提出运用Viterbi和FTBL(fast transformation-based learning)算法相级联的算法,实现一种英文自动词性标注器.该级联方法以FTBL算法为整体算法,在它的规则学习和最终标注两个阶段,均以Viterbi算法作为其初始化过程.实验结果表明此算法优于其中任何一种单独的算法,达到了98%的高准确率,验证了自然语言处理中统计与规则并举的主流设计思想.