摘要：为解决小样本条件下恶意软件分类准确率低的问题,提出一种基于CBAM(convolutional block attention module)和原型网络的恶意软件分类模型。利用图像转换算法将恶意软件可执行文件转换为灰度图像;将残差连接和CBAM引入模型的特征嵌入模块,从通道和空间两个维度上增强关键特征表达,使得到的特征更具分辨性;提出联合损失函数,在距离交叉熵损失的基础上加入原型损失,通过减小类内距离的方式进一步扩增类间距离,使模型在样本数量有限的情况下取得良好的分类效果。实验结果表明,在每类恶意软件仅有5个样本的情况下,模型的分类准确率仍可达到83.12%。

摘要：围绕新能源汽车等产品的二维质保期拓展问题,提出了一种考虑二维预防性维修策略的基础质保期拓展方法。首先,建立了质保期内不同二维预防性维修水平的期望质保成本模型和拓展二维质保期下产品销量函数模型。其次,以制造商期望净利润最大化为目标,建立了二维质保拓展因子的优化模型。最后,以新能源汽车的二维基础质保期拓展为例,对不同二维预防性维修水平下的最优拓展进行了方法验证,并对模型中关键参数进行了敏感性分析。所提方法丰富了二维质保期设计与优化的相关理论,并为制造商开展二维质保期拓展提供了借鉴方法。

摘要：针对机器人学实践教学环节薄弱、缺乏民航行业特色的问题,聚焦采用机器人作业的飞机蒙皮损伤检测业务,设计了一款无人车实验教学平台。该无人车具有同时定位与建图、覆盖任务点规划、自动导航与控制、数据分析等模块,能够实现飞机机身蒙皮数据的自动采集与智能分析。依托学校提供的机坪实验环境以及教学飞机,基于该平台对机器人学实践教学环节进行了设计,覆盖知识内容完整、与科研有机结合,不仅可以使学生对机器人理论知识有更深的认识和应用水平,而且可以提高学生在民航领域的技术素养和实践能力。

摘要：为解决航空发动机及系统维修价格高昂、维修车间场地和危险性等因素的限制,该文基于数字孪生配合VR/AR/MR技术,构建了民用发动机维护与试车实验资源,并提出了总体设计框架结构,包括VR端配合Leap Motion和MR端的设计方案,借助头盔显示器、手势控制设备,通过注册跟踪技术、手势识别、虚实融合、语音交互技术等,可使学生在数字化环境中与虚拟对象进行交互,以便体验者在融合的环境中获得身临其境的体验感。最后,以某航空发动机部件为例,表明了基于数字孪生和3R技术在民用发动机维修培训中的可行性。

摘要：时间序列是按时间顺序排列的一组数据点或观测值,在金融学、气象学和股票市场分析等领域中被广泛应用。时间序列数据出现异常可能意味着出现潜在问题、异常事件或系统故障。为了便于未来在时间序列异常检测方法设计方面开展深入研究,本文首先介绍时间序列异常检测的相关概念;其次,展开分析国内外单变量和多变量时间序列异常检测方法;之后,介绍一些时间序列异常检测通用数据集并比较常见检测方法在这些数据集上的性能;最后,探讨未来时间序列异常检测方法设计的重点研究方向,以期对相关理论和应用研究提供参考。

摘要：研究了民航客改货飞机的载重平衡问题,分析了客改货飞机与客机和纯货机在载重平衡问题所存在的差异,建立了具备主货舱指派问题和下货舱背包问题组合优化特性的客改货载重平衡问题的线性整数规划模型,实现业载量最大和配载重心偏离指定目标重心最小的多目标函数,包含了实际操作中客改货机型的货舱及其位置约束、各种质量约束、上下舱联合约束与飞机重心包线约束等;设计了Benders分解算法对该模型求解,把原问题分为主问题和子问题两部分;设计了改进模拟退火算法求解主问题,改进了离散变量的编码、变异以及个体修正等策略;设计了基于逻辑检查的y-check算法,用于检查子问题的上下舱联合限重、重心包线等复杂约束,给出了Benders’Cut约束模型;设计了以B757-200客改货飞机为例的20组不同规模算例,基于Gurobi、Lingo、人工配载和本文提出的算法对模型进行验证。研究结果表明:Gurobi求解质量和速度最好,平均业载量为29 517.3 kg,重心偏差为0.02%,求解时间为0.13 s;人工配载方法最差,平均业载量为27 131.9 kg,重心偏差为5.26%,求解时间为581.75 s;本文提出的算法由于采用了智能启发式算法,平均业载量为28 379.1 kg,与Gurobi和Lingo的最优解相比稍差,但重心偏差为0.05%,可以忽略不计,平均求解速度为20.33 s,远快于Lingo的7 370.65 s。

摘要：现有的多维时间序列(mutivariate time series, MTS)预测模型大多关注序列变量间的时空依赖关系,没有考虑MTS各变量上取值的典型变化趋势,即局部上下文模式(local context pattern, LCP)。为此设计一种基于因果卷积自注意力和图卷积网络的MTS预测模型,通过多通道多尺度因果卷积提取MTS各变量的多尺度LCP特征,采用多头自注意力机制捕获多尺度LCP间的时序依赖关系,由图卷积网络提取多尺度LCP时序特征之间的空间依赖关系。在4个公开MTS数据集上的结果表明了该预测方法预测性能的优越性。

摘要：为解决飞机货舱火灾光学探测易受环境杂光和空气中灰尘、水汽干扰,误报率高的问题,提出1种基于数字锁相的双波长火灾烟雾探测方法。利用数字锁相技术调制双波长光源,选择性地提取微弱光散射信号,并设计前、后双向散射光探测光路。采用常见火灾材料及干扰源进行真假火源实验,依据米氏散射理论及不同粒径气溶胶颗粒对不同波长光的散射效应差异,以不对称比(AR)和双波长光强比(DWIR)作为火灾检测参数对不同粒径颗粒进行区分,根据2种火灾检测参数建立数据样本,利用BP神经网络进行分析,并加入复合式传感器实验作为对比。研究结果表明:基于数字锁相技术的火灾烟雾光学探测方法能够在一定程度上区分火灾烟雾和干扰源,误报率小于3.5%。

摘要：针对主动容错云存储系统中现有的预警调度机制存在等待时间长、易发生数据丢失等问题,在主动预测硬盘故障的基础上,设计一个预警调度模型并提出一种融入动态优先级的预警调度算法DPS(dynamic priority-incorporated scheduling)。利用决策树算法进行硬盘故障预测,根据预测结果分析硬盘健康度,综合考虑系统中RAID-5和RAID-6校验组的分布,利用DPS确定预警事件的优先级并分配带宽资源。仿真结果表明,在系统带宽资源的限制条件下,相比默认的调度策略,该策略在不同的RAID重构时间和操作人员反应时间下均能降低云存储系统中的数据丢失次数。

摘要：为了提高梁式管接头的密封性能,以梁式管接头的结构参数为设计变量,对其进行优化设计。首先,建立了带有椭圆弧凹槽的梁式管接头的有限元模型;其次,以密封接触表面的最大接触压力为密封性能的定量指标,对影响梁式管接头密封性能的五个结构参数进行敏感性分析,选取影响效果显著的结构参数建立二阶响应面模型;最后,利用遗传算法对响应面模型进行多目标优化求解,并通过有限元数值模拟验证了优化结果的有效性。结果表明,椭圆长半轴、椭圆短半轴和第一道密封名义宽度这三个参数对梁式管接头密封性能的影响更为显著,当三者的值分别取为1.051 mm、0.540 mm和0.060 mm时,梁式管接头的密封性能能够得到有效提高。