基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

训练空域动态规划问题数值模拟仿真算法研究

训练空域的动态规划对于提高空域利用率,提高部队训练效率,缓解军民用空矛盾具有重要意义。本文将空域的动态规划问题进行分阶段处理,通过寻求各个阶段的最优方案来使得总的占用时间最短。针对各个阶段的动态规划问题,在分析问题复杂性的基础上,构建了空域规划模型,提出了遗传-离散粒子群算法,通过融合遗传算法中的交叉与变异思想来改善DPSO算法摆脱局部最优解的能力,提高算法的收敛速度和精度。同时为保证种群的多样性,设计了可保证个体可行性的自适应交叉算子和变异算子。最后利用甘特图来表示整个空域规划过程。将改进后的遗传-粒子群算法用于算例,并与遗传算法比较,结果表明该算法获得的结果更优且收敛速度更快。     

用多重网格方法计算旋翼跨声速无粘流场

发展了一种加快悬停旋翼无粘流场计算收敛速度的多重网格方法。由于悬停旋翼流场中存在不可压区域，同时旋翼尾涡系统的发展需要较长的时间，使得旋翼流场的收敛速度远低于固定翼流场，因此研究旋翼流场的多重网格算法具有重要意义。空间离散格式采用了中心有限体积方法，时间推进应用了五步龙格-库塔法。采用3层网格的V循环，对一跨声速悬停旋翼无粘流场进行了数值计算。计算结果表明：尽管多重网格方法对旋翼流场的加速收敛作用不如对固定翼流场的加速收敛效果，但是多重网格方法仍然可以显著地加快旋翼流场收敛。     

高超声速钝楔边界层转捩大涡模拟

 以五阶迎风和八阶对称格式混合差分格式求解三维可压缩滤波Navier-Stokes方程，对来流Mach数为6.0、半锥角5°的高超声速空间发展钝楔边界层转捩至完全湍流进行了大涡模拟。时间推进采用紧致存储三阶Runge-Kutta方法，亚格子尺度模型为Driest因子修正的Smagorinsky涡黏性模型。通过定常流场入口边界附近吹／吸引入不稳定扰动斜波的方法数值模拟得到了层流失稳转捩直至完全湍流的空间发展全过程。对扰动的线性、非线性增长以及湍流斑的形成和发展进行了分析，给出了转捩及完全湍流下的速度相关量统计并与实验、DNS结果进行了对比分析，计算结果与理论及实验吻合。     

基于更新法估计空闲时间的Inter-DVS算法的优化与实现

动态电压调整(DVS)技术是软件节能技术的另一种形式。由于CMOS电路的能耗和供电电压的平方及频率成正比关系,所以降低供电电压和频率是减少能耗的最有效方法之一。本文首先对DVS的各种算法作了详细的分类分析。然后,以"使用更新法"估计空闲时间的任务间DVS算法为例,采用嵌入式Linux操作系统对其进行了优化。最后,讨论了实现具有动态电压调解功能的嵌入式Linux操作系统的节能方法。     

基于图像对的体视显示算法研究与实现

依据摄像机拍摄的左右两幅图像,按照提出的算法进行图像的矫正、重采样和图像对间的密集匹配,最后通过图像插补输出符合双眼特性的体视图像,试验证明插补后体视图像效果较好.     

求解非线性方程及方程组的模拟退火算法

探讨了用模拟退火算法求解非线性方程及方程组的方法,该方法把方程组求解问题转化为函数优化问题.计算中不需要使用目标函数的导数信息,在Matlab环境下实现了该算法,数值实验结果表明了该算法的有效性.     

基于阻力气动特性计算的飞艇艇身外形研究

采用SIMPLE算法、S-A湍流模型求解了三维不可压雷诺平均N-S方程,数值模拟了绕飞艇的低速不可压粘性流动,计算了不同艇身外形的阻力特性.本文方法计算结果与实验结果或其他文献的计算结果符合良好,可以用于飞艇的气动特性计算.通过对6个不同外形的相同体积飞艇阻力特性计算,得到了最佳艇身外形,表明本文方法可以用于艇身外形的选型设计.     

非结构同位网格SIMPLE类算法收敛性能比较

以非结构网格的SIMPLE算法为基础,将算法扩展为SIMPLEC算法.利用30°角的斜方腔流动计算成果,分析了非结构同位网格的SIMPLE/SIMPLEC算法的收敛性能;比较了因网格的非正交而引入的非正交项的取舍对该算法收敛性能的影响;并采用显式校正步法对SIMPLEC算法进行了显式校正.比较表明,在非结构同位网格SIMPLEC算法中可忽略非正交项,但有必要对压力作亚松弛.显式校正步法可显著地加速在非结构网格上求解N-S方程的收敛性能,而且在不同的松弛因子组合下,均有较好的收敛速率.     

三焦点张量的最小代数误差非迭代算法研究

通过普通数码相机获得的3幅未标定图像,采用RANSAC算法进行两两匹配获得3幅图像的一组兴趣点对,利用最小代数误差非迭代算法在MATLAB中计算出三焦点张量,提出一种最小代数误差非迭代算法。实验结果表明,该方法是一种有效的三焦点张量计算方法,计算复杂度小、实现效率高。能够得到较准确的三焦点张量,为下一步相机自动标定以及三维场景的自动重建和量测奠定了基础。