摘要：随着高速飞行器朝着更宽空域、更长时间和更高速度的方向发展,对飞行器的鼻锥、前缘和发动机燃烧室等关键结构的热防护性能提出了更加严苛的要求,发展在极端环境下使用的高性能热防护材料是当前的研究重点。超高温陶瓷复合材料具有优异的抗氧化烧蚀性能,是一类极具应用潜力的非烧蚀型热防护材料。然而,本征脆性问题限制了超高温陶瓷复合材料的工程化应用,需通过组分结构调控对其进行强韧化。同时,飞行器有效载荷提升也对超高温陶瓷复合材料提出了轻量化的要求。本文系统概述了超高温陶瓷复合材料近年来取得的主要研究进展,包括压力烧结、泥浆浸渍、前驱体浸渍裂解、反应熔渗、化学气相渗透/沉积与“固-液”组合工艺等制备方法,颗粒、晶须、软相物质、短切纤维和连续纤维等强韧化方法及其机制,抗氧化烧蚀性能与机理,以及轻量化设计等。讨论了超高温陶瓷复合材料组分、微结构和性能之间的关系,并指出了超高温陶瓷复合材料目前存在的挑战以及未来的发展趋势。

摘要：本文以最优拉丁超立方试验设计方法构建样本库,采用椭圆基神经网络构建近似模型,结合多岛遗传算法搭建全自动优化设计系统。以排汽缸静压恢复系数最大化作为优化目标,采用此系统对某型号汽轮机机组排汽缸导流环型线进行气动优化设计。结果表明:各设计变量中导流环起始角度对排汽缸性能影响最显著。优化后排汽缸扩压器、排汽蜗壳性能均有改善,排汽缸静压恢复系数提高7.91%,总压损失系数下降5.98%。在其他运行工况,优化结构性能仍优于原型,且在THA工况下性能改善显著,排汽缸静压恢复系数提高13.45%,总压损失系数下降10.44%,表明该优化系统对汽轮机低压排汽缸气动设计有效可行。

摘要：风向变化显著影响风力机气动载荷分布,从而影响风力机稳定高效的运行,而气动载荷是风力机结构应力和功率变化主要影响因素之一。该文以S翼型三叶片水平轴风力机为研究对象,在旋转平台上进行风洞实验,对不同风向变化速度(0.5°、1°、1.5°、2°/s)下风力机叶片和塔架的应力以及风力机功率特性进行分析。结果表明:风向变化速度为0.5°/s时,在风向由0°变化到30°时,叶片弦向和展向应力值和风力机功率下降幅度最大;在风向由0°变化到20°时,叶片应力值和功率下降较为缓慢,风向变化结束后,风力机应力与功率会进一步减小;风向变化角度在0°~20°范围内,受叶片转速和气动载荷下降速度与风向变化耦合作用的影响,塔架应力值出现较大波动,并随风向变化速度的增加,波动出现的区间从15°~20°提前到0°~5°;风向变化结束后,叶片转速持续下降,造成塔架应力仍有不同程度的波动。结果可为考虑风向变化下运行的风力机结构设计提供一定理论依据。

摘要：近年来,随着提示学习方法在自然语言处理领域被提出,其日益受到研究人员广泛关注,它通过将各类下游任务重构成预训练任务的形式,以参数高效和数据高效的方式将大规模预训练模型应用在各类自然语言相关下游任务中.其中以GPT系列为代表的模型通过提示学习在对话生成和多模态图文理解等任务上取得了巨大的成功.然而,这类模型及方法还不能解决视觉中的稠密任务.受此启发,一些研究人员逐渐将提示学习广泛应用到视觉相关的各类任务当中,如图像识别、目标检测、图像分割、领域适应、持续学习等.由于目前还没有提示学习应用在视觉相关领域中的综述,本文将对视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域的提示学习方法展开全面论述和分析.作为回顾,我们首先简要介绍自然语言处理领域的预训练模型,并对提示学习的基本概念、下游应用形式以及提示模板类型进行阐述和分类.其次,我们分别介绍视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域里提示学习方法适配的预训练模型和任务.再次,我们分别介绍视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域的提示学习方法.在自然语言处理领域,提示学习方法以继承预训练形式实现多任务统一为主要目的;与此不同,在视觉相关领域,提示学习方法侧重于面向特定下游任务进行设计.为此,我们将从方法设计上进行简单分类,然后从应用任务角度详细介绍视觉单模态提示学习和视觉语言多模态提示学习方法.最后,我们对比分析了自然语言处理领域和视觉相关领域提示学习研究的进展,并对未来研究路线给出了展望。

摘要：重型燃气轮机侧向进气蜗壳会带来额外进气损失并产生进气畸变,这将会影响压气机的效率和稳定性,进而影响整机效率。目前侧向进气蜗壳的设计仍以经验设计为基础,并未形成系统化的侧向进气蜗壳参数化设计方法,尚无各关键无量纲参数的推荐取值范围。该文基于传统的蜗壳设计理论,针对侧向进气道蜗壳进行简化设计,并通过数值模拟方法研究其内部流动机理,明确进气蜗壳内的流动损失主要来自导流锥两侧的剪切涡、支板绕流涡和收缩段边界层。在此基础上,提出一种参数化设计方法,研究几何结构对进气蜗壳总压损失和出口气流不均匀性的影响。结果表明,收缩段入口直径、锥底直径和锥角对进气蜗壳气动性能影响较大。最后,该文给出各设计参数的推荐取值范围,可为未来高性能侧向进气蜗壳设计准则制定提供基础。

摘要：将L型挡墙与加筋土2种柔性支挡结构相结合,充分利用其良好的抗震性能,可用于地震多发区和高烈度区的支挡工程中。研究地震荷载作用下L型加筋土挡墙的破坏机制与动力响应问题。根据第二、第三滑裂面产生条件,提出踵板长度临界系数λ_(cr),以界定长踵板式和短踵板式2种破坏模式。假设填土滑裂面为直线,应用极限分析上限定理,采用Mohr-Coulomb破坏准则,分别建立2种破坏模式下L型加筋土挡墙临界状态方程,推导其地震屈服加速度系数。根据极值原理给出最优解,得到临界屈服加速度系数及其对应的填土滑裂面倾角,分析破坏模式与临界屈服加速度系数受几何参数、物理力学参数和加筋作用的影响。通过算例分析可知:加筋作用可有效地提高L型挡墙的抗震能力,改变其破坏模式;当设计筋材拉伸强度较大时,L型加筋土挡墙只发生长踵板式破坏。

摘要：针对平面叶栅狭小通道中流场非接触测量难题,提出一种基于超声速差原理的二维流场测量方法。设计一种2×4超声波斜、平口换能器组合阵列,研制一套多通道超声法测量和气流速度场重建系统。开展平面叶栅流场测量试验,成功获取了3种不同进口速度条件下流道二维速度场。利用COMSOL Multiphysics中CFD模块同步开展叶栅流场数值模拟,并与试验结果对比。结果表明:超声测量与数值模拟结果较为接近,速度大小和偏转角误差均在5%以内,较好地反映叶栅通道的流动特点。提出的超声测量技术有望进一步用于高马赫数流场研究。

摘要：设计了一种工作在S波段的能量选择表面,可实现超宽带自适应强电磁防护。该结构由两层金属周期结构组成,顶层为两个对称分布的金属条和一个金属片,金属条与金属片间加载两个PIN二极管;底层为十字架结构。当入射电磁波场强低于阈值时,能量选择表面工作在透波状态,电磁波可以传播;当入射电磁波场强超过阈值时,金属条和金属片之间产生的感应电压使得PIN二极管导通,此时能量选择表面进入防护状态,电磁波被屏蔽。通过对能量选择表面在PIN二极管导通和截止状态下的表面电流和电场分布以及等效电路模型进行分析,解释了该结构的工作原理。采用PCB制作工艺加工了实物样板并对弱场入射下的插入损耗以及强场入射下的防护效能进行测试。实验和仿真结果匹配性良好,表明该能量选择表面在透波状态下的工作中心频率为2.7 GHz,插入损耗小于1 dB的工作频带为2.2~3.5 GHz;在防护状态下,工作频带的防护效能大于10 dB,达到了超宽带的要求。

摘要：在大俯仰角和极端温差条件下,保持地基光电成像系统主镜面形精度的稳定性是关键。文中提出了一种新型单芯轴支撑结构,旨在提高主镜在极端环境下的稳定性和热膨胀适应能力,从而保证面形精度。通过卡式第二定理深入分析单芯轴应力尺寸链参数对镜面误差的影响,并结合Isight平台和多岛遗传算法进行结构参数优化,实现了结构稳定性与面形精度的平衡。仿真结果表明,在不同环境条件下,主镜的均方根波前误差(RMS)均小于30 nm,峰值差(PV)小于120 nm,满足光学成像的高标准要求。此外,在ΔT=80℃、主镜光轴水平状态下,RMS和PV的优化率分别达到59.99%和23.2%,刚体位移的优化率高达21.96%,体现了设计的高效性。在20℃和40℃的控制室温条件下进行的激光干涉仪测试进一步证实了设计的有效性,以及与仿真结果的高度一致性。该研究为在大温差、大俯仰角条件下的地基光电成像系统中,中口径主镜的支撑结构设计提供了有力的参考,特别是在提高主镜面形精度方面具有重要意义。未来的研究将探讨该结构在更广泛温差和更大口径主镜下的应用,以及进一步优化其光学性能和结构稳定性。

摘要：针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大,病斑和背景之间相似性高等问题,设计了一个轻量型网络LiTLBNet,用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络,用来提取茶叶枯病病斑的可区分特征,减少因图像中病斑的尺度、颜色和形状的巨大差异而导致的漏检。在LiTLBNet的LNeck结构中引入了SE和ECA模块,帮助网络在通道维度上学习目标的综合特征,减少因病斑和背景之间的相似性造成的误检,同时删除原基线网络最大的特征图,以减少计算量和模型大小。此外,本研究还通过旋转、加噪声、构建合成图像等方式来扩充训练样本数量,提高小样本条件下LiTLBNet网络泛化能力。实验结果表明,利用LiTLBNet检测无人机遥感图像中茶叶枯病的精度为75.1%,平均精度均值为78.5%,与YOLO v5s接近。然而,LiTLBNet内存占用量仅2.0 MB,是YOLO v5s网络的13.9%。LiTLBNet网络可用于对茶叶枯病进行实时、准确的无人机遥感监测。