-
一维或三维激光测振技术在小型涡轮发动机风扇固有模态识别中的应用
涡轮机械部件中固有振动模态的识别对于确保安全可靠运行至关重要,尤其是在避免共振方面。在叶盘等轻质结构中,传统的接触式测量技术可能会改变系统的动态响应。本研究介绍了一维(1D)和三维(3D)激光多普勒测振(LDV)在小型涡轮风扇发动机转子非接触模态分析中的实验比
来源:Aerospace
时间:2026-06-10
-
面向无人机编队飞行的分布式编队控制方法:基于分层式领导者–跟随者架构与斥力函数的避障策略
在现代战场中,反无人机(Counter-UAV,C-UAV)技术的快速发展使得单无人机任务的实施日益困难。这凸显了对能够在此类威胁下可靠运行的分布式集群系统的需求。在多种集群协同方法中,分层式领导者–跟随者结构因适用于智能体高损失风险且通信受限的战场环境而受到
来源:Aerospace
时间:2026-06-10
-
航空运输延误分析中的Symbolic Regression(符号回归,SR):经典方法的 viable alternative(可行替代方案)?
摘要:航班延误是航空运输最主要运行挑战之一,会带来显著的经济、社会及环境影响,已有多种方法论被用于研究该现象。本文探讨使用symbolic regression(符号回归,SR)——一种在数据空间中搜索解析表达式以识别紧凑且可解释模型来刻画给定数据集的数据驱动
来源:Aerospace
时间:2026-06-10
-
基于最优控制与博弈均衡的多机雷雨规避协同航迹规划方法
本文提出一种基于博弈论最优控制框架的多机航空器雷雨规避协同航迹规划方法。研究人员将多机系统建模为非合作博弈(non-cooperative game),采用迭代最佳响应(Iterative Best Response, IBR)算法将耦合的规划问题分解为一系列
来源:Aerospace
时间:2026-06-10
-
综述:基于人工智能的矿产勘查最新进展与未来展望:机器学习、深度学习及地质约束方法综述
在能源转型与碳中和目标驱动下,全球对关键矿产的需求正在快速增长,而新矿床的发现却日益困难,原因在于易于识别的地表露头矿床正在逐渐枯竭,勘查工作正转向隐伏矿化系统。在此背景下,基于机器学习(ML)和深度学习(DL)的数据驱动方法正日益成为常规地质、地球化学、地球
来源:Minerals
时间:2026-06-10
-
犹豫模糊集(Hesitant Fuzzy Sets, HFSs)距离与相似度度量新方法:增强模式识别与决策中的应用
已有文献针对犹豫模糊集(Hesitant Fuzzy Sets, HFSs)提出了多种距离与相似度度量(Similarity Measure),但部分方法在不等长犹豫模糊元素(Hesitant Fuzzy Elements, HFEs)情形下存在不足或无法给出
来源:Symmetry
时间:2026-06-10
-
基于毫米波雷达传感器的旋翼无人机识别方法——采用多域特征融合
基于毫米波(Millimeter-Wave, mmWave)雷达传感器,研究人员提出了一种利用多域特征融合(Multi-Domain Feature Fusion)的旋翼无人飞行器(Rotorcraft UAV)识别方法。该方法首先通过毫米波雷达获取目标回波信
来源:Symmetry
时间:2026-06-10
-
基于技术经济分析背景下物理分选与酸浸联合优化从炭中萃取稀土元素的研究
电子废弃物中稀土元素(rare earth elements and yttrium, REE-Y)的可持续回收对清洁能源技术至关重要。然而,从破碎机残渣炭(shredder residue char, SR-char)中回收REE-Y的商业可行性尚待深入研究
来源:Minerals
时间:2026-06-10
-
空间目标高精度天体定位的鲁棒方法
在长期运行过程中,运动部件的磨损会显著影响起落架收放系统(LGRES)的动态行为、可靠性与使用寿命。本文的主要创新点是提出了一种考虑不规则磨损间隙的LGRES多体刚体动力学建模方法,并分析了不同系统参数下其动态响应。首先,建立了含铰链间隙的LGRES精确动力学
来源:Aerospace
时间:2026-06-10
-
基于多区域负荷画像的电动汽车充电站配电网接纳能力评估方法
电动汽车(EV)充电站的快速增长正在改变区域配电网的负荷方式。难点不仅在于新增需求的规模,还在于充电出现在不同地点、不同时间以及不同电压约束下。该论文考虑了常见的规划场景,即站级充电记录不完整,仅能获取变压器侧聚合测量数据。针对这一情况,开发了一种数据驱动的接
来源:Symmetry
时间:2026-06-10