摘要：面对形态万千、变化复杂的海量极光数据,对其进行分类与检索为进一步研究地球磁场物理机制和空间信息具有重要意义。该文基于卷积神经网络(CNN)对图像特征提取方面的良好表现,以及哈希编码可以满足大规模图像检索对检索时间的要求,提出一种端到端的深度哈希算法用于极光图像分类与检索。首先在CNN中嵌入空间金字塔池化(SPP)和幂均值变换(PMT)来提取图像中多种尺度的区域信息;其次在全连接层之间加入哈希层,将全连接层最能表现图像的高维语义信息映射为紧凑的二值哈希码,并在低维空间使用汉明距离对图像对之间的相似性进行度量;最后引入多任务学习机制,充分利用图像标签信息和图像对之间的相似度信息来设计损失函数,联合分类层和哈希层的损失作为优化目标,使哈希码之间可以保持更好的语义相似性,有效提升了检索性能。在极光数据集和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,所提出方法检索性能优于其他现有检索方法,同时能够有效用于极光图像分类。

摘要：为了提升高速航空螺旋桨的气动性能,通过计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)方法研究了平凸翼型NACA4412、超临界翼型RAE2822和高雷诺数薄翼型NACA65206在不同马赫数Ma、不同攻角下的升阻比变化规律,以及翼型流场的马赫数等值线分布等。通过翼型的升阻比特性研究,选用NACA65206翼型设计了一款高速航空螺旋桨,并进行了螺旋桨流场的CFD仿真和气动性能计算。结果表明:随着马赫数从0.5提高到0.9,NACA65206翼型具有更好的升阻比特性,并且失速特性不断改善;采用NACA65206翼型设计的螺旋桨在0.6飞行马赫数下,推进效率高于80%,在0.7飞行马赫数下,推进效率高于75%,说明了使用薄翼型结合大后掠角度设计的高速航空螺旋桨具有较好的推进效率。

摘要：自动着陆段是重复使用运载器整个飞行任务的最后一个阶段,是指从距离地面3 000 m高度的自动着陆入口到重复使用运载器在跑道上着陆的这一段无动力飞行过程。利用工作频域内迎角和过载的关系得到迎角指令,并将其作为制导指令进行了相应的制导律设计。考虑到单轨迹线制导范围的局限性,还首次提出了多轨迹线制导的概念。仿真结果表明,该方案可以使得重复使用运载器以更大范围的初始纵向距离偏差实现安全着陆,以提升现有制导方案的制导能力。