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基于深度强化学习的多无人车系统编队控制

力学学报 2024年第2期56卷 460-471页

作者：曾毓凌郝宇清于颖王青云北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191

针对多智能体编队控制问题,研究了基于DDQN深度强化学习算法的多无人车系统的编队控制器,采用一致性控制与伴随位形相结合的方法对编队控制问题进行建模和简化.建立了基于相对距离和速度的状态空间,使得控制输入不依赖于全局信息,然后... 详细信息

针对多智能体编队控制问题,研究了基于DDQN深度强化学习算法的多无人车系统的编队控制器,采用一致性控制与伴随位形相结合的方法对编队控制问题进行建模和简化.建立了基于相对距离和速度的状态空间,使得控制输入不依赖于全局信息,然后设计了基于九大典型运动方向的动作空间,并设计了基于相对距离和相对速度的奖励函数,基于以上参数进行了神经网络架构的设计和网络训练与运动仿真环境的搭建,并成功训练出有效的控制器.该控制器可以直接应用于带有非完整约束的欠驱动无人车的编队任务,且控制器的网络训练只需要运动数据而不需要精确模型,是一种无模型控制方法.最后,通过大量不同场景下的运动仿真验证了控制器的有效性,包括多队形、多位置、多轨迹仿真以及时变队形、时变通讯和通讯故障等特殊情况的检验,该控制器在所有场景中均能有效完成控制任务.最后优化了编队起始阶段的策略,定义了等候条件与启动条件,有效节约了控制的能耗,利用运动仿真和对比分析验证了优化作用.

关键词：无人车一致性控制编队控制深度强化学习无模型控制

翼尖铰接组合式无人机气动建模方法及布局参数影响

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航空学报 2024年第6期45卷 167-182页

作者：安朝霍贵玺孟杨谢长川杨超北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191

翼尖铰接组合式无人机是一类新概念飞行器,其由多个单体无人机以翼尖铰接形式连接而成并允许相对滚转运动,在布局参数及飞行力学特性上与常规飞行器有较大不同,单体无人机间存在气动耦合。首先基于状态空间形式涡格法给出了针对该类型... 详细信息

翼尖铰接组合式无人机是一类新概念飞行器,其由多个单体无人机以翼尖铰接形式连接而成并允许相对滚转运动,在布局参数及飞行力学特性上与常规飞行器有较大不同,单体无人机间存在气动耦合。首先基于状态空间形式涡格法给出了针对该类型飞行器的气动导数计算方法。然后,结合Newton-Euler方程建立的飞行力学模型进行配平计算及飞行力学稳定性分析,说明其具有以相对滚转运动主导的不稳定复合运动飞行模态特征。最后,开展布局参数对飞行动力学稳定性影响研究,经分析,减小单体无人机配平滚转角,增加后掠角可以改善飞行稳定性,同时机翼与尾翼距离存在改善飞行稳定性最优值。研究结果可为翼尖铰接组合式无人机设计提供指导和参考。

关键词：飞行力学多体组合式无人机新概念飞行器涡格法气动布局

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拓扑优化相变热沉在不同重力场的性能

北京航空航天大学学报 2024年第1期50卷 250-259页

作者：王仕淞殷健宝邢玉明侯煦王子贤北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191

为强化相变热沉的性能,基于带惩罚的固体各向同性材料(SIMP)法对山梨糖醇相变热沉进行传热拓扑优化设计。对拓扑优化的相变热沉(Ⅰ)和直肋式的相变热沉(Ⅱ)进行定常重力(0~20g)和周期性重力条件的数值模拟研究。利用无量纲数对比二者的... 详细信息

为强化相变热沉的性能,基于带惩罚的固体各向同性材料(SIMP)法对山梨糖醇相变热沉进行传热拓扑优化设计。对拓扑优化的相变热沉(Ⅰ)和直肋式的相变热沉(Ⅱ)进行定常重力(0~20g)和周期性重力条件的数值模拟研究。利用无量纲数对比二者的热性能,研究结果表明:热沉Ⅰ的吸热和均热性能优于热沉Ⅱ;在相同重力环境下,以80℃为目标,热沉Ⅰ温控时间比热沉Ⅱ平均多26.8%;微低重力下热沉内部近乎导热,略逊于常规重力下热性能;超重力强化的自然对流可以显著提升热沉性能,10g条件相比常规重力的温控时间增加8.94%,而相同Ra^(*)下,周期性重力对热沉Ⅰ的性能有抑制作用。研究结果对飞行器载相变热沉的地面细化设计有一定指导意义。

关键词：相变材料山梨糖醇拓扑优化热控性能无量纲数

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附着水滴光学窗口偏振成像特性研究

工程热物理学报 2024年第4期45卷 1125-1131页

作者：杨佳辰王新新朱克勇黄勇北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191

偏振成像技术作为一种前沿的成像技术,在近些年来发展迅速。相比于传统的成像技术,偏振成像技术在提供二维空间光强分布的基础上,增加了偏振维度的信息,提高了成像的准确度。本文对附着水滴光学窗口模型开展偏振成像特性的研究,用蒙特... 详细信息

偏振成像技术作为一种前沿的成像技术,在近些年来发展迅速。相比于传统的成像技术,偏振成像技术在提供二维空间光强分布的基础上,增加了偏振维度的信息,提高了成像的准确度。本文对附着水滴光学窗口模型开展偏振成像特性的研究,用蒙特卡洛光线追踪法完成了数值模拟,用Stokes矢量记录偏振维的信息,分析了光源类型、水滴直径和水滴接触角对成像效果的影响规律,对提高成像质量具有重要意义。

关键词：偏振成像附着水滴光学窗口蒙特卡洛光线追踪法

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本地差分隐私频率估计伪数据攻击及防御方法

软件学报 2024年

作者：王源源朱友文吴启晖王威王箭南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京航空航天大学电子信息工程学院

本地差分隐私被广泛地应用于保护用户隐私的同时收集和分析敏感数据,但是也易于受到恶意用户的伪数据攻击.子集选择机制和环机制是具有最优效用的频率估计本地差分隐私方案,然而,它们的抗伪数据攻击能力尚缺少深入地分析和评估.因此,针... 详细信息

本地差分隐私被广泛地应用于保护用户隐私的同时收集和分析敏感数据,但是也易于受到恶意用户的伪数据攻击.子集选择机制和环机制是具有最优效用的频率估计本地差分隐私方案,然而,它们的抗伪数据攻击能力尚缺少深入地分析和评估.因此,针对子集选择机制和环机制,设计伪数据攻击方法,以评估其抗伪造攻击的能力.首先讨论随机扰动攻击和随机项目攻击,然后构建针对子集选择机制和环机制的攻击效用最大化伪数据攻击方法.攻击者可以利用该攻击方法,通过假用户向数据收集方发送精心制作的伪数据,最大化地提高攻击者所选目标值的频率.理论上严格分析和对比攻击效用,并通过实验评估伪数据攻击效果,展示伪数据攻击对子集选择机制和环机制的影响.最后,提出防御措施,可缓解伪数据攻击的效果.

关键词：本地差分隐私伪数据攻击防御子集选择机制环机制

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基于知识蒸馏的图像分类框架

吉林大学学报（工学版） 2024年第8期54卷 2307-2312页

作者：赵宏伟武鸿马克李海吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学机械与航空航天工程学院长春130025

为解决在图像分类任务中难以有效融合CNNs与Transformer网络特征的问题,提出了一种基于知识蒸馏的图像分类框架(Knowledge distillation image classification,KDIC)。KDIC框架中根据CNNs与Transformer网络结构的差异设计了多种知识蒸... 详细信息

为解决在图像分类任务中难以有效融合CNNs与Transformer网络特征的问题,提出了一种基于知识蒸馏的图像分类框架(Knowledge distillation image classification,KDIC)。KDIC框架中根据CNNs与Transformer网络结构的差异设计了多种知识蒸馏方法:本方法有效地将CNNs的局部特征与Transformer的全局表示融入轻量的student模型中,并基于不同的知识蒸馏方法提出有效的损失函数来提升图像分类任务的性能。图像分类实验在CIFAR10、CIFAR100、UC-Merced 3个公开数据集上进行,实验结果表明;KDIC框架与当前的知识蒸馏方法相比有着明显的优势,同时KDIC在不同师生网络下仍然具有良好的性能和泛化性。

关键词：计算机应用知识蒸馏图像分类卷积神经网络

利用多级知识蒸馏进行高光谱图像分类的终身学习方法

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激光杂志 2024年

作者：姜紫惠李照奎王珂沈阳航空航天大学计算机学院

针对终身学习面临的灾难性遗忘问题，提出利用多级知识蒸馏进行高光谱图像分类的终身学习方法。首先，设计基于多模态对齐的特征提取器，充分利用高光谱图像的空谱信息和标签文本信息。此外，设计多级知识蒸馏策略，有效保留旧阶段的多... 详细信息

针对终身学习面临的灾难性遗忘问题，提出利用多级知识蒸馏进行高光谱图像分类的终身学习方法。首先，设计基于多模态对齐的特征提取器，充分利用高光谱图像的空谱信息和标签文本信息。此外，设计多级知识蒸馏策略，有效保留旧阶段的多模态知识。提出的方法在两个公共高光谱数据集上进行实验，与目前时新的方法相比，所提方法在Pavia University数据集上平均精度提升了15%-18%，在Botswana数据集上平均精度提升了1%-8%。

关键词：高光谱图像分类终身学习多模态对齐知识蒸馏

基于跨域Mixup和自监督学习的少样本高光谱图像分类

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激光杂志 2024年

作者：王岩张晨阳李照奎沈阳航空航天大学计算机学院

针对目标域标记样本稀缺引起的模型泛化性能不佳问题，提出了一种基于跨域Mixup和自监督学习的少样本高光谱图像分类方法。首先，利用少样本学习从源域提取更有利于目标域分类的元知识。其次，将Mixup技术应用到少样本学习中，将源域和... 详细信息

针对目标域标记样本稀缺引起的模型泛化性能不佳问题，提出了一种基于跨域Mixup和自监督学习的少样本高光谱图像分类方法。首先，利用少样本学习从源域提取更有利于目标域分类的元知识。其次，将Mixup技术应用到少样本学习中，将源域和目标域的查询集进行特征级Mixup，通过源域数据扩展目标域数据的分布，增加目标域数据的多样性，从而提高模型的泛化性能。最后，通过目标域自监督学习来约束少样本学习过程，以获取更鲁棒的特征表示，进而缓解模型的过拟合问题。在两个公共高光谱数据集上进行了大量实验，与现有主流方法相比，所提方法平均准确率分别提升了3.2%和3.6%以上。

关键词：高光谱图像跨域分类少样本学习 Mixup 自监督学习

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多步法冰晶积冰数值模拟

航空学报 2024年第14期45卷 144-157页

作者：卜雪琴黄平林贵平楼燕霞北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191 北京航空航天大学杭州国际创新研究院杭州311115

近年来,冰晶结冰问题逐渐成为飞机/发动机防除冰领域研究的热点。为了实现对冰晶积冰过程的准确预测,建立了冰晶结冰计算模型,包括考虑了不规则形状的冰晶运动轨迹模型、冰晶结冰质量动量守恒模型、黏附模型、侵蚀模型。采用时间多步法... 详细信息

近年来,冰晶结冰问题逐渐成为飞机/发动机防除冰领域研究的热点。为了实现对冰晶积冰过程的准确预测,建立了冰晶结冰计算模型,包括考虑了不规则形状的冰晶运动轨迹模型、冰晶结冰质量动量守恒模型、黏附模型、侵蚀模型。采用时间多步法模拟积冰过程,在每个时间步长内更新空气流场、冰晶粒子运动轨迹、结冰热力学计算结果,并利用动网格技术更新冰形的几何边界。研究结果表明,利用时间多步法进行计算,能够实现稳定冰形的模拟。稳定冰形形成的原因在于:一方面,积冰减少了表面冰晶的黏附量;另一方面,积冰增大了对已形成积冰的侵蚀量,最终使黏附积冰过程与侵蚀过程达到动态平衡。本文模型和计算方法适用于低融化率情况,能够对三维结构冰晶结冰数值模拟提供指导,但对于高融化率情况还需要进一步考虑积冰向下游流走的情况。

关键词：冰晶结冰黏附侵蚀多步法动网格