“新工科”背景下军队院校任务牵引教学模式的创新与实践

在信息化时代,面向战场、部队,围绕“实战搞教学、着眼打赢育人才”,培养学生符合部队建设和未来战争的需要,对于个人和国防军队的可持续发展具有深远意义。基于航模任务牵引,从实现学科交叉融合、面向战场“产学结合”两方面探索军队院校教学模式的创新与实践。实践证明,这种航模任务牵引下的培养模式与部队需求紧密结合,具有一定的参考价值。

基于FGSM的对抗样本生成算法

近年来,深度学习算法在各个领域都取得了极大的成功,给人们的生活带来了极大便利。然而深度神经网络由于其固有特性,用于分类任务时,存在不稳定性,很多因素都影响着分类的准确性,尤其是对抗样本的干扰,通过给图片加上肉眼不可见的扰动,影响分类器的准确性,给深度神经网络带来了极大的威胁。通过对相关对抗样本的研究,该文提出一种基于白盒攻击的对抗样本生成算法DCI-FGSM(Dynamic Change Iterative Fast Gradient Sign Method)。通过动态更新梯度及噪声幅值,可以防止模型陷入局部最优,提高了生成对抗样本的效率,使得模型的准确性下降。实验结果表明,在MINIST数据集分类的神经网络攻击上DCI-FGSM取得了显著的效果,与传统的对抗样本生成算法FGSM相比,将攻击成功率提高了25%,具有更高的攻击效率。

具有微相分离结构水凝胶的增强增韧策略及制备方法的研究现状

现代化的生产生活实践推动着水凝胶材料向高强韧力学性能方向不断发展。最近5年,通过向水凝胶中引入微相分离结构成为了十分新颖的增强增韧设计策略和高强韧水凝胶的制备亮点。文中主要综述了高强韧水凝胶的4类设计策略,即均匀网络理论、牺牲键理论、集中交联点理论、“硬-软”相结构理论及典型的水凝胶种类,并归纳出4种引发微相分离结构的制备方法,即外力取向诱发、溶剂置换诱发、温度诱发和离子扩散诱发。在此基础上,总结出具有微相分离结构高强韧水凝胶的增韧机理,并给出需要研究解决的关键科学问题及发展方向。

基于最优邻域特征加权的点云引导滤波算法

在点云去噪过程中,当点云数据中的大尺度噪声点被去除后,点云周围通常还混杂着难以直接去除的小尺度噪声点,严重影响重建表面的光滑性,导致模型出现一定程度的特征失真。针对小尺度噪声点,提出了一种基于最优邻域特征加权的点云引导滤波算法。首先基于信息熵函数选取最优初始邻域,结合曲面变化度、法线变化度和距离特征实现特征点识别,然后再对特征点的邻域进行自适应生长以获得平滑邻域,最后利用曲面变化度加权调整引导滤波算法,实现对复杂曲面零件特征和非特征部分的各向异性光顺。实验结果表明,所提算法相较于几种常用的光顺算法对噪声点云的平滑效果更明显,在特征保持方面表现更好,并且在效率方面更优。

变形翼可调泊松比柔性蒙皮力学特性分析

空天飞行器变形翼在实现翼展弯曲、扭转及后掠变形时对柔性蒙皮提出面内大变形和面外高承载能力的要求,提出一种具有可调泊松比特性的混合超结构蒙皮结构,由内凹六边形与四角星形胞元构成内部混合超结构,并在两侧粘接柔性表层构成。基于梁理论建立了混合超结构胞元x、y方向相对弹性模量和xy平面泊松比的理论模型,且理论与仿真结果误差不大于10%,验证了理论模型的准确性。研究了胞元几何参数对相对弹性模量和xy平面泊松比的影响,发现胞壁厚度对两者影响最大,其次是水平胞壁长度,四角星形内角对两者影响最小。对超结构面内变形能力进行了参数研究,并对4种不同超结构的比刚度进行了分析,结果表明新型混合超结构在一定胞元内角范围内的比刚度更具优势,研究结果可为高速飞行器变形翼蒙皮的应用提供理论基础。