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51.
激光烧蚀推进是激光推进中最有应用前景的研究分支,吸引了国内外大量学者的关注。为了研究透射式激光烧蚀条件下靶材厚度和激光能量对冲量耦合性能的影响,以二极管激光器作为能量源,玻璃作为透射层,对不同厚度、不同入射激光能量条件下,掺碳质量分数为2%的PVC薄膜进行了透射式激光烧蚀实验研究。冲量耦合系数最高为65.78μN/W,与国内外相关报道的数据相比较,结果规律一致性较好。研究结果证明了双层结构靶材的透射式激光烧蚀可以提高冲量耦合系数,入射激光能量与靶材厚度对冲量耦合性能影响较大。 相似文献
52.
为揭示液体烧蚀激光推进推力形成机理,提出了一种有效的实验方法,即建立推力加载过程与流场演化过程的时间关联性,寻找物理现象与推力特征之间的关系。为实现这种方法,建立了一套基于高速相机和高频响压电式力传感器的实验系统,并实现对激光器、闪光仪、高速相机和推力信号采集系统的工作时序的精确控制。实验结果表明,与国外相关文献提供的实验系统相比,依据本方法所建系统可以提高实验研究效率和精度,为分析液体烧蚀所形成推力的机理提供了一种可靠的实验方法。 相似文献
53.
在构建舰船设备协同控制多智能体系统(MAS)过程中,各Agent之间存在某种内在的冲突、联系和规律,为了有效地发现和消解这些问题,引入智能控制解决方案和强化学习方法,能为MAS系统的构建提供有效的技术保障.本文提出了基于强化学习(RL)算法即改进的遗传算法并辅之以贝叶斯学习算法,来解决舰船MAS中各Agent中的任务分配问题、实现设备协同控制的优化和学习,并以舰船运动目标下的设备协同控制来具体验证上述算法,从而体现舰船运动控制MAS的可行性. 相似文献
54.
55.
基于边缘与颜色信息的车牌精确定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有车牌定位算法定位率不高和速度慢等问题,结合数学形态学,提出了一种基于车牌边缘检测与颜色信息的精确定位算法.首先对图像进行灰度化、平滑去噪及灰度拉伸等预处理,然后对图像进行垂直边缘检测和二值化处理;再采用线过滤算法滤去干扰边缘线信息,并利用车牌区域灰度变化次数多的特性定位出车牌上下边缘;对经过上下边缘定位后的车牌采用点密度过滤算法滤去零散点,接着采用数学形态学方法寻找连通域粗定位出车牌区域;最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌.实验结果表明,该算法能够实现车牌的快速精确定位. 相似文献
56.
近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络(CNN)和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN(更快的基于区域的卷积神经网络)的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。 相似文献
57.
利用无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)高光谱影像(Hyper-spectral Imaging, HSI)和激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)数据开展黄河口湿地植被分类方法研究。由于高空间分辨率HSI光谱变异性强,以及LiDAR点云密度不均匀,分类结果呈现出“椒盐”现象。为了解决这些问题,本文提出了一种结合空谱特征融合和通道注意力机制的双分支卷积神经网络(SSF-C-DBCNN)。光谱注意力机制通过为每个波段分配不同的权重来减少光谱变异性的影响。空间注意力机制侧重于学习和强调特征表达能力强的密集点云区域空间信息,从而减轻LiDAR点云密度不均匀对结果的影响。最后,在双分支融合特征后引入通道注意力机制来提取更深层次的特征。利用UAV采集的HSI和LiDAR数据进行实验验证,结果表明,本文提出方法的性能优于随机森林和五种深度学习方法,分类结果更为贴合实际土地覆盖,有效地抑制了“椒盐”现象。 相似文献
58.
59.
60.
以一个面向对象发动机仿真平台为基础,研究影响航空发动机稳态模型精度的因素。在面向对象稳态模型中可灵活选取共同工作方程,宜封装多种仿真算法,以适应各种求解需求,首选拟牛顿法。 相似文献