摘要：针对某型多隔仓机翼整体燃油箱,基于流体体积(VOF)方法模拟燃油晃动自由液面变化,分析了燃油箱在多工况下的燃油晃动特性;根据分析结果,选取肋板溢油口构型,串油孔直径与肋板数量为设计变量,以燃油质心相对位移幅值为优化目标,设计正交实验设计,通过极差分析与方差分析法对油箱肋板构型进行优化,得出最优肋板构型。结果表明:VOF法可以准确有效的模拟燃油流动特性,燃油箱肋板可有效抑制燃油晃动;优化肋油箱与初始油箱对比,平均燃油质心相对位移幅值降低66.54%,最大位移幅值降低46.43%;燃油质心位移得到有效控制,机翼油箱的防晃效果得到提升。

摘要：针对常规车辆轨迹预测数据集中较少包含极端交通场景信息的问题,本文提出一种新型对抗性攻击框架来模拟此类场景。首先,为了判定不同场景中对抗性攻击是否有效提出了一种阈值判定的方式;然后,针对攻击目的的不同分别设计了两种对抗性轨迹生成算法,在遵守物理约束和隐蔽性前提下,生成更具对抗性的轨迹样本;此外,提出3个新的评价指标全面评估攻击效果;最后,探究了不同的防御策略来减轻对抗攻击影响。实验结果显示,基于扰动阈值的快速攻击算法(attack algorithm based on perturbation threshold for fast attack,PTFA)和基于动态学习率调整的攻击算法(attack algorithm based on dynamic learning rate adjustment,DLRA)在NGSIM数据集上的攻击时间和扰动效果均优于现有算法,更高效发现模型弱点。本研究通过模拟极端情况丰富了轨迹样本,深入评估了模型鲁棒性,为后续优化奠定了基础。

摘要：药物制剂不仅关系国计民生,而且也是国家安全和科技竞争的战略重点。理论计算在药物制剂设计过程中发挥了重要作用,有关药物制剂设计中的现代理论计算方法一直备受关注。近年来,随着人工智能等新兴技术的飞速发展,药物制剂的研发模式也逐渐向大数据驱动的智能设计模式转变。首先,阐述了理论计算在药物制剂设计中的重要性。然后,重点探讨了药物制剂设计中理论计算的研究现状,分别对分子模拟、热力学计算和人工智能等方法进行了归纳和总结,深入分析了各类方法的优缺点。在此基础上,讨论了理论计算在药物制剂设计中面临的挑战,并对其未来发展方向提出了展望,有望为药物制剂的智能设计提供参考与指导。

摘要：目的为提升传统磁粒研磨TC4薄板的加工效率,改善表面形貌,设计了相对磁极产生相对转速差的双面磁粒研磨装置。方法基于两侧相对磁极的异步旋转,使两侧磁极产生相对转速差,进行磁性磨粒的受力和运动分析,对材料去除量进行计算分析。利用Maxwell软件,对不同的相对转速差进行磁场的模拟仿真,进而使用设计的双面磁粒研磨加工装置,对TC4薄板的双面进行研磨。最后,使用粗糙度仪和超景深3D电子显微镜,对研磨前后的工件表面进行观察分析。结果对于磁极的同步旋转,即当两侧磁极转速为500 r/min时,正面表面粗糙度Ra的平均值从0.47μm下降至0.2μm,下降幅度为57%,反面表面粗糙度Ra的平均值从0.46μm下降至0.21μm,下降幅度为54%。对于磁极异步旋转,即磁极Ⅰ转速为500r/min、磁极Ⅱ转速为600 r/min时,正面表面粗糙度Ra的平均值从0.47μm下降至0.1μm,下降幅度为78%,反面表面粗糙度Ra的平均值从0.48μm下降至0.1μm,下降幅度为79%,正面最大高度差的平均值从62.5μm下降至10.4μm,下降幅度为83%,反面最大高度差的平均值从63.2μm下降至10.3μm,下降幅度为84%,材料去除效率最高,表面质量得到有效改善。结论采用异步旋转双面磁粒研磨的方式,可以有效促进磁性磨粒的翻滚运动,加速切削刃的更新。该装置加工时能够产生相对较高的磁感应强度,磁场梯度变化适中,有利于提升表面质量,修复工件表面的缺陷,大幅度提升了研磨的效率。

摘要：相较于时分复用导频,叠加导频因具有频带利用率高和传输速率快的优点而受到广泛关注。基于此,研究了叠加导频模式下智能反射面辅助的大规模多输入多输出(MIMO)系统,推导了基站使用最小二乘信道估计和最大比合并检测时系统可达和速率的闭合表达式。另外,为了改善叠加导频模式的导频信号与数据信号的相互干扰问题,提出了一种基于几何规划和遗传算法的迭代优化算法。该算法能够通过协同控制导频信号的功率控制系数、数据信号的功率控制系数和智能反射面相位,实现系统可达和速率的最大化。仿真结果验证了速率闭合表达式的准确性,同时表明了所提算法能够有效地提高系统速率性能。

摘要：为更好地研究天线索网结构对展开态形面精度的影响机理,针对六棱柱模块化天线构型,提出一种六边形索网结构高精度几何设计方法。首先,根据支撑结构特点、工作波段及天线形面方程等参数,开展了天线索网构型设计,建立了形面精度与索长、索段等分数间的参数化模型,并基于机器人学齐次坐标变换理论,建立了考虑悬垂效应的边界节点数学模型;其次,以实际应用工程案例作为比较,对上述模型进行了验证,并在六棱柱单模块样机上对索网结构进行了实物研制,对误差进行了分析与研究;最后,开展了多参数影响分析,研究了展开口径、抛物面方程、网格密度等参数对形面精度的影响规律。研究结果表明:索段实测绝对误差均值约为4.9 mm,相对误差均值约为3.38%,实测值与理论值吻合良好;索网形面误差减小的趋势随着索段密度的增加相对变缓;采用增大反射面焦距、降低天线口径等方式可有效改善索网精度。该研究可为后续索网结构找形分析、形面精度调整及同类天线索网结构的研究等提供借鉴与参考。

摘要：针对高负荷轴流压气机端壁角区分离问题,提出了一种多局部控制端壁二次流、适用于多工况的端壁造型方法,在选取参数的同时考虑结合优化,通过少量参数来控制型面变化。该方法的思想是定义对端壁二次流有不同影响的表面单元,然后通过几何叠加的方式将它们的影响组合起来。而后将该方法应用到多目标优化设计中。优化结果表明:高负荷叶栅的总压损失系数在设计点降低0.03,大攻角点降低0.05时,与传统方法相比,新方法的优化设计过程收敛更快,计算时间更短。最优造型设计规律是在叶片通道内构造一个吸力侧上升、压力侧下沉的端壁面,同时局部抬高吸力面角区,前缘至凸起部位上坡平缓。流场分析表明,该方法在控制变量较少的情况下,对端壁几何形状产生了清晰直观的影响。同时有效结合表面单元在二次流控制中的作用,抑制角区分离。由此可见,新开发的端壁造型优化设计方法与以往的研究相比具有一定的优势。

摘要：针对永磁同步电机驱动的伺服系统在不确定性摩擦和未知负载的影响下难以达到高精度的控制效果,提出一种基于区间二型模糊系统的带有输出约束的有限时间自适应输出反馈控制方案.首先,构建一个基于非线性扰动观测器的区间二型模糊状态观测器,分别完成对于未知扰动和速度的估计,区间二型模糊系统完成对于非线性摩擦的逼近;然后,在此基础上,结合滤波误差补偿机制和有限时间技术,引入障碍Lyapunov函数和反步控制技术设计输出约束的自适应区间二型模糊输出反馈控制器;最后,根据Lyapunov稳定性理论提出严格的稳定性分析,保证闭环系统的所有信号均是有限时间内有界的,并通过数值仿真和实验验证了所提出方法的有效性.

摘要：针对低照度图像存在亮度低、噪声大、颜色偏差和细节纹理丢失等问题,提出一种双路混合注意力的跨层次特征聚合图像增强方法。首先,设计多尺度双路注意力残差模块(Multi-scale Dual-path Attention Residual module,MDAR),MDAR包括并行多尺度特征采样块(Parallel Multi-scale Feature Sampling Block,PMFB)和双路混合注意力块(Dual-path Hybrid Attention Block,DHAB)。其中PMFB用于提取和融合多尺度特征信息,促进局部特征的全局化表示,使图像细节信息得到有效增强,而DHAB能够对图像噪声区域和颜色信息给予更大关注,缓解不同注意力间特征的差异,有效抑制噪声,提高图像质量。此外,设计跨层次特征聚合模块(Cross-level Feature Aggregation Module,CFAM),将不同层次特征进行融合,弥补深层特征与浅层特征之间的差异,强化对浅层特征的感知,实现图像增强。实验结果表明,所提方法在LOL数据集上的PSNR,SSIM,LPIPS和NIQE分别达到了22.347 dB,0.850,0.178和4.153;在MIT-Adobe 5K数据集上的PSNR,SSIM,LPIPS和NIQE分别达到了22.703 dB,0.903,0.137和3.822。与其他算法相比均有较大提升,证明了所提方法的有效性。

摘要：为增强全局上下文信息的关联性,加强对多尺度特征的关注,在提升图像去噪效果的同时最大程度保留细节特征,提出一种基于Transformer的特征细化和多尺度注意力的图像去噪网络(TFRADNet)。该网络不仅在编解码器部分利用Transformer解决大规模图像的长程依赖问题,提高模型的去噪效率,还在上采样操作后加入位置感知层来增强网络对特征图中像素位置的感知能力。为了应对Transformer可能对像素间空间关系的忽略,导致局部细节失真,在特征重建阶段设计了特征细化模块(FRB),采用串行结构逐层引入非线性变换,加强对噪声水平复杂的图像局部特征的识别。同时,设计了多尺度注意力模块(MAB),采用并行双分支结构,对空间注意力和通道注意力联合建模,有效捕捉不同尺度的图像特征并进行加权,提高模型对多尺度特征的感知能力。在真实噪声数据集SIDD、DND和RNI15上的实验结果显示,TFRADNet能够兼顾全局信息和局部细节,相比其他先进方法展现出了更强的抑噪能力和稳健性。