基于博弈论的研究生课堂教学质量云物元评价

本文基于系统分析影响研究生课堂教学质量各种因素，提出了研究生课堂教学质量评价指标体系，根据博弈纳什均衡理论确定评价指标的组合权重，引入云物元模型构建研究生课堂教学质量评价云物元模型。通过计算评价指标与教学质量基准云之间物元关联度，得到研究生课堂教学质量评价结果。实例分析表明云物元理论适用于研究生课堂教学质量评价，为研究生课堂教学质量评价研究提供了新的思路。     

基于图优化的惯性/地磁/激光雷达复合定位技术研究

为解决卫星失锁条件下车辆的高精度、高可靠性定位问题,结合惯性导航、运动约束、地磁 匹配、激光点云匹配方法的优势,提出了一种基于图优化的惯性/地磁/激光雷达复合定位方案。 首先,采用因子图优化算法,实现惯导预积分信息、运动约束信息、地磁匹配信息、激光雷达点云匹 配信息的异步多源信息融合。然后,在点云匹配失效时,惯性/运动约束/地磁可以实现精度保持, 为点云匹配提供持续可用的先验信息,以避免点云匹配一旦失效后由于先验位姿发散再难匹配的 问题。最后,搭建试验平台完成跑车试验。试验结果表明,该方案可以实现车辆的高精度、高可靠 性定位,点云匹配有效定位精度为1.24m(max),均方根为0.48m,在因点云地图缺失而造成匹配 失效时,惯性/运动约束/地磁可实现定位精度保持在10.29m(max)。     

动态环境下融合激光雷达和IMU的激光里程计设计

激光SLAM 通常通过多帧点云配准,完成位姿变换矩阵的估计,而点云中的动态点会降低 激光里程计的定位精度。为了减少动态点引入的误差,提出了一种动态点云识别算法,并结合该 算法改进了传统特征匹配策略,组成了动态环境下融合激光雷达和IMU 的激光里程计。通过约 束范围角与动态中心点,将点云快速分割成多个簇类,再借助IMU 信息,快速建立点云簇类配准 关系,从而去除动态点,最后根据簇类的对应关系进行约束,以提高匹配的精度与速度。使用 KITTI数据集和UGV 在多个情形下进行了实验。实验结果表明,该算法可以成功识别点云中的 多个动态对象,并通过去除动态点,有效地减少了位姿估计的累积误差。     

基于贝叶斯网络的某型导弹状态评估

针对传统"是非制"状态评判方法过于粗略的问题,将某型导弹状态重新细划为"优"、"良"、"中"、"差"和"故障"5个等级。在充分考虑导弹定量信息和定性信息的基础上,结合云模型建立了多状态信息融合的贝叶斯网络模型,提出了基于贝叶斯网络的状态评估方法,以期为装备质量的科学有效管理提供技术支撑。     

基于条纹投射三维测量的铆钉自动化检测技术

针对大型薄壁结构铆接点位自动化检测问题,提出了基于条纹投射三维测量的铆钉检测技术,实现了铆钉镦头尺寸特征高精度测量以及裂纹缺陷自动化识别。在传统条纹投射三维测量的基础上,引入高动态范围(HDR)纹理合成,提出二、三维结合的点云分割策略,实现铆钉尺寸特征高效提取。搭建深度学习神经网络,实现镦头表面缺陷识别。本文搭建了系统原理样机,以铆接桁条样品和标准器作为样件进行系统实验验证。结果表明:实验室条件下,该方法直径测量精度为0.040 mm,高度测量精度为0.013 mm,缺陷识别准确率可达99.30%。与传统方法相比,本文提出的方法更加易于集成,效率高,具有广泛应用价值。     

基于模态发生器的进气道风扇噪声及声衬降噪实验

为研究发动机进气道风扇噪声特性及声衬降噪效果,使用模态发生器提供声源,采用固定麦克风阵列和旋转扫描耙装置测量进气道内噪声信号,进而利用周向和径向模态分解方法得到声模态幅值,对影响模态分解结果的关键因素进行了研究.对周向模态在时域内进行分解,得到幅值和相位的时变特性.最后完成了2套声衬实验件降噪效果测试.结果表明:模态发...