五种圆柱度误差电算法的对比

本文简述了五种圆柱度误差的评定方法,(最小条件法、最小二乘法Ⅰ、最小二乘法Ⅱ、最小外接圆法(最大内切圆法,推导了计算公式,编了实用程序,并在 TQ—16机上进行了大量的验算,结果证明最小二乘法Ⅰ较复杂,计算量大,精度与最小二乘法Ⅱ差不多,所以用最小二乘法Ⅱ代替Ⅰ是完全可以的。其它几种方法也都比较简便实用,但各有特点,适应的场合也不同。     

基于遗传算法的散乱点云最小包围盒求解

提出一种将遗传算法和O’Rourke算法相融合的最小包围盒求解算法,以O’Rourke算法中的体积函数作为遗传算法的目标函数,采用遗传算子指导解的搜索方向,通过新种群的迭代生成过程缩小搜索区域与体积误差,种群迭代结束后对最优个体解码获得最小包围盒.实验结果表明,该算法可在满足最小包围盒体积精度的同时显著提高算法的运行效率,能够有效处理各种复杂散乱点云数据的最小包围盒快速求解问题.     

6PUS并联机构的运动学整机标定

首先建立了6PUS并联机构包括虎克铰铰链点、球铰铰链点、杆长以及导轨方向向量在内的54结构参数的误差雅可比矩阵。在MATLAB中使用最小二乘法建立了其标定模型,通过仿真验证了雅可比矩阵的正确性和最小二乘法参数辨识的有效性。其次采用正交试验选取位姿,用激光跟踪仪进行整机标定实验。根据标定结果,在MATLAB中采用建立的标定模型进行参数辨识,得到54结构参数。最后进行误差补偿,观察标定补偿效果。该整机标定可使单方向最大位置误差在0.030 mm,最大姿态误差在0.0007 rad;三方向最大位置误差在0.046 mm,最大姿态误差在0.0008 rad。由标定效果可知,整机标定可明显地提高运动学精度。      

探空火箭时差定位及定位算法研究

面对空间环境监测日益增多的需求,而常用的接收、跟踪定位设备却比较笨重且灵活性差,不能满足既机动灵活又适合于多种场合的要求.据此提出了一种基于时差定位(TDOA)的探空火箭定位方法及约束加权最小二乘定位算法.该方法具有接收可靠、移动灵活、定位精度高、成本低等特点,可用于多种场合的探空火箭定位、数据接收和处理.      

基于星敏感器的两种姿态确定算法比较分析

介绍了星敏感器的两种姿态确定算法：最小二乘算法和QUEST算法,推导了最小二乘算法和QUEST算法求解三轴姿态的公式;比较了两种算法在不同恒星数目下的计算精度以及在全天区范围内的计算精度;利用实例说明QUEST算法不仅在全天区范围内姿态计算精度高于最小二乘算法,而且在观测星数量较少,且观测星座呈现较为不利的构型时仍然具有较高的计算精度.     

基于GTLS的零动量卫星惯量矩阵在轨辨识

使用广义总体最小二乘(GTLS,generalized total least squares)方法对零动量卫星进行惯量矩阵在轨辨识.提出了GTLS算法的先验最小距离解的定义:当测量信息不足以确定唯一解时,解空间中最接近先验估计的解.给出了先验最小距离解的算法,并应用于惯量矩阵在轨辨识.仿真结果表明了该辨识方法的有效性及先验最小距离解相对于最小范数解的优越性.     

伴飞航天器轨道修正点状态的最小二乘估计

研究了近圆轨道航天器长期伴随飞行在轨道修正时刻相对状态的最小二乘估计方法。针对长期伴飞航天器在固定时刻进行轨道修正的特点,提出采用最小二乘估计方法对轨道修正时刻的相对位置状态进行估计,并基于模型误差特点提出对该算法进行改进的加权最小二乘估计算法。算法具有计算相对简单、算法灵活等特点。仿真结果表明,对于固定时刻的状态估计,这种加权最小二乘估计算法和扩展卡尔曼滤波算法的效果相当,能够满足在轨长期伴随飞行在轨道修正时刻的相对状态估计精度要求。     

高空平台通信系统中基于预测的小区切换算法

在平流层的环境中,高空平台(HAPS)的扰动特性严重影响了通信系统的小区切换性能。在平台扰动和终端移动的场景中,基于固定门限的切换算法容易增加不必要的切换次数,切换性能较差。建立HAPS覆盖模型,用户终端根据其速度动态选择切换检测周期,提出基于接收信号强度差分最小均方预测的自适应切换算法,推导了无线链路失败率的上限。仿真结果表明,相比传统固定门限的切换算法,本文算法有效降低了不必要的切换,同时还可将无线链路失败率控制在1%以下,能够适应多种通信场景。     

最小条件平面度误差快速逼近算法

应用最佳一致逼近理论，从最小条件出发建立了评定平面度误差的数学模型，对评定平面度误差的理论问题进行了分析研究。给出了便于计算机判别的平面度误差代数判别准则。在此基础上提出了一种计算平面度误差的新方法－快速逼近算法。和其它算法所进行的对比运算表明，该算法计算准确度高，运算速度快，并可用于直线度，圆度等误差的计算。     

基于最小二乘估计的电影经纬仪交会测量算法

提出了一种基于最小二乘估计的电影经纬仪交会测量算法.充分利用3台经纬仪测得的冗余数据,用迭代算法求得运动目标在任一时刻的空间位置,且避免了目前的直接算法中两套公式切换时机不易掌握的问题.理论分析和在新的布站方案下的数值模拟结果表明,该方法具有计算精度高、收敛速度快的优点.相对于目前采用的直接算法,可较好地改变对飞行目标的测试精度.     

应用遗传算法的频域最大似然参数辨识

针对基于变量误差模型EV模型(Errors-in-Variables Model)的传递函数频域最大似然参数估计中存在的初始值以及收敛问题提出了使用浮点遗传算法的改进算法.仿真试验表明,单独使用遗传算法难以得到系统传函的精确估计,传统的非线性数值递推算法在一些情况下容易收敛到局域最小值.将两种算法结合使用,可以有效地克服各自的不足.新算法可以给出系统延迟的初始值的估计.当代价函数存在多个局部最小值时,它仍然能够快速准确地寻找到全局最优点.改进的算法比原算法具有更强的适应性.      

有关圆定理的几点讨论

经典圆定理只证明了奇点位于圆外的情况，本文用正则摄动法证明了源和汇位于圆上时，圆定理也是适用的。本文对奇点位于圆内时，应用圆定理的某些限制条件，也作了讨论。     

用于原木材积检测的图像处理与分析算法

基于原木材积自动化检测系统的检测原理,研究并设计了关键的图像处理与分析算法.针对原木端面为类圆形状这一特点,对其进行Hough变换,然后结合数学形态学中的骨架提取算法,在骨架极值对应的最大圆盘中搜索Hough变换的峰值,使每一峰值对应一个原木端面,从而实现了原木端面图像的粗略分割.将活动轮廓模型变换到极坐标系中,以梯度的极值作为端面轮廓的候选点,可以利用动态规划法来获得能量泛函的全局极值,从而实现了精确提取端面轮廓.实验结果表明所提出的算法具有实用性.     

作业排序问题的加工周期算法分析

JSSP(Job Shop Scheduling Problem)问题可分解为2个部分:一部分是求解加工周期;一部分是寻找具有最小加工周期的序.目前关于研究加工车间的作业排序问题JSSP的文献都把注意力集中在如何设计一种算法快速地找到一种排序使得所有工件的总加工周期最小,却很少对求解总加工周期的算法进行讨论.本文给出了几种不同的求解总加工周期的基本算法和数据结构,并较详细地分析了各个算法的时间复杂性及结果的差异性,对于求解较大规模加工车间的作业排序问题有一定的参考价值.      

凸轮基圆偏心影响凸轮升程测量的分析与计算

分析了凸轮基圆的圆心与凸轮装机后的回转中心不重合,即凸轮基圆的偏心对凸轮升程测量(凸轮机构从动件运动规律)的影响.     

GEO螺旋巡游轨道的相对运动分析和螺旋环设计

摘要： GEO螺旋巡游轨道采用螺旋巡游方式，以不同的构型“上下浮动”在GEO轨道附近，可实现对该轨道上空间目标和空间环境的高精度探测.本文在分析GEO轨道航天器运动规律的基础上，应用小偏差理论分析螺旋巡游轨道与GEO目标之间的相对运动，给出平面螺旋环和三维螺旋环的设计方法，为GEO螺旋巡游轨道的设计奠定基础.     

Solar cycle effects upon the relationship of Ne and Te in the F-region

Employing Atmsophere Explorer-C measurements made in 1974, just prior to solar minimum, Brace and Theis /1/ demonstrated that a remarkably consistent inverse relationship existed between the electron density N_e and temperature T_e in the F-region. In this paper we use later data from AE-C, taken when solar activity was rising (1975–1978), and Dynamics Explorer-2 data taken at solar maximum (1981), to examine how the temperature and density relationship changes with solar activity. We find that the solar maximum T_e is a factor of two larger than the solar minimum T_e for the same values of N_e. T_e does not necessarily increase with solar activity, however, because N_e increases enough to approximately cancel the effect of higher solar extreme ultraviolet heating. We find that the effect of solar activity can be accounted for by a simple function of the F_10.7 cm index that multiplies the solar minimum equation of Brace and Theis /1/.     

Forecasting the 23 and 24 solar cycles on the basis of MGM spectrum

A new method of nonlinear spectral analysis (called the method of global minimum: MGM), based on the best presentation (in sense of minimal squares) of a given time data set as a sum of sinusoids whose frequencies, amplitudes and phases are to be determined, has been used to find periodicities in annual Wolf sunspot numbers (W) during the period 1700–1995. The possible future behaviour of the 11-year solar cycle (based on an extrapolation of the calculated model) is also presented. The main characteristics of the 23^rd solar cycle are as follows: the W maximum occurs about 2004, with a peak of nearly 220. An unusually large value of W will occur during the 23^rd cycle, which should be characterised by the longest maximum, specifically, W will be greater than 100 during the 11-year period from 1997 to 2007. The first sharp rise will occur during the period 1996–1998, the second sharp during 2002–2004. The main features of the 24 year cycle are as follows: the next minimum in W, associated with the 24^th solar cycle, should occur in the year 2008 and the maximum in 2014. W is expected to peak at about 180. The minimum value for the 25^th year cycle is expected to occur in the year 2019. It is shown that the accuracy of these predictions depends, first of all, on the extrapolation of the hyperlong harmonic of the calculated polyharmonic model fit of observed annual sunspot numbers during the period 1700–1995. The error bars in the definition of the maximum and minimum epochs can be as large as two years.     

基于区间估计与透射率自适应约束的去雾算法

针对去雾算法透射率估计不足与结果偏色等问题,提出了一种基于最小通道区间估计与透射率自适应约束模型的图像去雾算法。首先,采用不同尺寸最大值操作得到有雾图像的亮通道,并结合均值处理和频域滤波得到大气光估计;其次,从大气成像理论出发,以有雾图像最小通道为约束,分别以平面模型和自适应映射模型拟合无雾图像最小通道上下边界,并获得无雾图像最小通道和透射率初始估计;最后,对透射率作滤波平滑与自适应边界约束,得到优化透射率,并根据大气散射模型得到复原结果。实验表明:所提算法复原结果颜色自然、亮度适宜、去雾彻底、细节信息丰富且时间复杂度较低,有效解决了透射率估计不足和偏色等问题。      

一种深度学习分割遥感影像道路的损失函数

传统的根据光谱特征或形态学算法来分割道路,存在精度低、阈值难确定等缺点,而深度学习中已有的方法并未考虑道路的特性,只是利用通用方法来分割道路。针对上述不足,提出了一种针对道路特有形态的深度学习损失函数——形态损失函数。首先使用连通性算法将预测结果划分为若干个相互分离的连通区域,分别计算这些区域的面积与外接圆面积的比值,然后取平均值作为此批训练数据的形态损失函数,最后将形态损失函数按一定的比例与交叉熵损失函数求和,得到最终的损失函数。通过在公开的遥感数据集上使用深度学习网络进行对比试验,附加了形态损失函数后平均交并比（MIoU）、准确度（ACC）及F1 Score均有提高。从预测的图形来看,附加了形态损失函数后,预测的道路更为连续。所提出的形态损失函数可用于提高光学遥感影像道路分割的精度。