航空航天学报
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《航空航天学报》系开放获取期刊,主要刊登与航空航天科学技术有关的材料科学及工程,流体力学和动力工程,计算机及应用技术,可靠性与失放分析等领域的研究论文。本刊支持思想创新、学术创新,倡导科学,繁荣学术,集学术性、思想性为一体,旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论航空航天领域内不同方向问题与成果的学术交流平台。

ISSN: 3078-9680

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  • 航天软件测试技术研究 下载:52 浏览:446
  • 周学花 《航空航天学报》 2020年9期
  • 摘要:
    为了更好地保障航天软件的测试质量,本文以最新的软件测试理论为基础,结合自身的航天软件测试实践,总结了航天软件的特点及测试的基本要求,梳理了航天软件测试的类别,提出了航天软件测试的四步走流程,同时归纳了航天软件测试过程中的典型问题,并给出了相应的解决办法,形成了一种工程化的航天软件测试方案。
  • 遗传算法优化的BP神经网络在居民负荷分类中的应用 下载:68 浏览:394
  • 王慧娟 黄万方 蒲刚强 魏国晟 梁成林 《航空航天学报》 2020年9期
  • 摘要:
    非侵入式负荷监测的性能取决于所选电器特征的唯一性,特征选择是非侵入式负荷监技术的重要步骤。本文提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络的居民负荷分类方法,采用遗传算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值进行优化,利用电器消耗类型特征实现负荷分类。算例分析结果表明,本文的负荷分类方法对常用电器识别分类准确性高,具有负荷特征提取简单的优点,对非侵入式负荷监测技术的低频特征负荷分解研究具有有效的指导和参考作用,提出优化的BP神经网络算法较原始算法表现出更优的分类性能。
  • 基于深度密集网的多类多尺度遥感图像目标检测方法 下载:32 浏览:326
  • 刘东然 郭冬滨 戚永军 《航空航天学报》 2020年9期
  • 摘要:
    遥感技术的飞速发展为我们获取空间分辨率越来越高的遥感图像提供了便利,但由于遥感图像中目标物体种类多,尺度变化大、排列方向任意等特点,目标检测依然是极具挑战的任务。本文提出了一种基于深度密集网的目标检测模型,该模型由多个密集块堆叠组成,不仅利用了隐式深度监督信息,还提取多层级、多尺度图像特征构建特征金子塔。通过在两个大规模的公开遥感影像数据集上进行的一系列实验和评价并与主流的目标检测方法进行比较,证明了该模型的有效性和优越性。
  • 埋地管道回填施工研究进展 下载:42 浏览:303
  • 刘益良1,2 李宗杰2 白力改2 《航空航天学报》 2020年9期
  • 摘要:
    埋地管道是社会运行与发展中不可或缺的要素,作为重要的基础设施,埋地管道不仅为城市中的居民提供重要的生活物资、排放废弃物,而且为工业生产与发展提供资源和能量。埋地管道由于要穿越各种复杂的地质条件,并且具有隐蔽性,若回填施工质量存在缺陷,管道易发生变形、泄漏等灾害事故,影响管道运营的安全,因此,对埋地管道可靠性与经济耐久性的要求较高。本文将重点介绍回填工序、回填压实度等施工技术要点,并对泡沫轻质土、泡沫轻质混凝土、可控性低强度材料、土工合成材料等新型管沟回填材料进行讨论,为今后埋地管道回填施工具有重要的指导意义。
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航空航天学报  期刊指标
出版年份 2018-2025
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