基于单应性矩阵的模型迎角单目视频测量方法

风洞试验中模型迎角的精准测量是降低阻力系数误差的重要途径之一，为此，提出了基于单应性矩阵的模型迎角单目视频测量方法。该方法通过两个单应性矩阵，获取试验过程中相机实时位姿和标记点物方空间位置坐标，应用坐标旋转关系，完成试验模型的迎角测量。数值仿真试验结果表明：迎角测量误差与待测标记点到风洞壁板间的距离偏差近似为线性关系，因此，当标记点不满足共面条件时，可根据该特点进行测量误差修正。静态标定和风洞迎角测量试验结果表明：修正系统误差后，迎角实测数据的测量准度在0.01°以内，精度不超过0.012°。本文方法易于实施，工程实用价值强。     

基于马尔科夫链模型的脉动装配线运行状态预测

分析了影响脉动生产线运行的因素和状态预测的必要性,提出了基于马尔科夫链模型的状态预测方法。基于马尔科夫链预测理论,对脉动生产线运行状态划分,确定状态转移矩阵,建立马尔科夫预测模型,并对模型准确性进行验证。     

基于测量试验数据修正有限元模型质量矩阵

对无阻尼结构系统有限元模型质量矩阵修正问题,以该矩阵修正量的F-范数为目标函数,并以待修正质量矩阵应具有的性质,如满足正交关系,对称性,半正定性和稀疏性作为约束条件,数学上形成带约束的矩阵最佳逼近问题。给出了问题有解的条件,基于循环投影方法,提出了求解矩阵最佳逼近问题的数值方法。数值结果说明了所给方法的有效性。     

基于三标度法优化宿舍的设计

目的将三标度的层次分析法运用到评价学生宿舍设计方案中;方法通过构建比较矩阵,并运用极差法构造一致性判断矩阵,从而得到组合权重;结果通过组合权重进行再次讨论、对比得出最佳宿舍设计方案;结论此方法比其他方法显得更加简洁、明了,计算量明显减少。     

定量危害性矩阵分析方法研究

危害性矩阵分析中,由于同一个严酷度类别在矩阵图中是一个区间,容易出现当几个故障模式的严酷度相同时,在矩阵图中无法精确标识,从而使得得出的危害度有偏差.同时,利用作图法,分析效率较低.本文首先对目前的危害性分析方法进行改进,将区间进行再次划分并用显性直观的数值进行度量;然后,以某型飞机升降舵操纵分系统为例,进行危害性分析.结果表明:该方法可以对各故障模式或产品的危害度给出精确的量化值,为改进决策提供支持.     

测试三轴转台误差分析及建模

以用于测斜仪的三轴转台为研究背景,通过分析其运动规律,探讨了三轴转台不正交度误差源对三轴转台精度的影响,并用MATLAB对它进行了误差建模,仿真计算得出了系统装配不正交时三个坐标的误差率;最后,引入实际测试过程中角度传感器的测量误差,在三轴不正交的前提下又对三坐标测量误差进行了数学建模,通过仿真分析,研究探讨了角度传感器带来的误差规律,在实际应用中为测斜仪标定测试和误差补偿提供了理论依据.     

基于LMI的高超声速飞行器滑模预测控制

针对高超声速飞行器非线性、多约束、快时变等特点,提出了一种基于线性矩阵不等式的滑模预测控制方法.首先设计系统的滑模面,然后对滑模面进行预测并将其作为优化性能指标,通过Schur补引理将控制律的设计转化为一个优化问题.该方法避免了常规滑模控制的高频切换,有效地克服了抖振现象.此外,相对于传统的滑模预测控制方法,该方法不需要额外计算终端约束条件和终端代价函数,只需要通过选取合适的李雅普诺夫函数即可保证系统的稳定性,且其加权矩阵和控制律是同时进行优化设计的,简化了设计过程.仿真试验表明,相比于单纯的预测控制和滑模控制,所提出的方法具有更好的跟踪性能.     

基于自然激励技术的颤振边界预测

为了预测紊流激励条件下机翼的颤振边界,基于自然激励技术提取紊流响应的自由衰减信号,采用矩阵束方法识别模态参数,最后通过Z-W(Zimmerman-Weissenburger)方法计算稳定性判据,拟合判据变化曲线并外推颤振边界.对平板机翼模型进行了数值仿真分析,对单独机翼模型风洞颤振试验数据进行了计算.结果表明:采用自然激励技术与矩阵束方法能够较准确地识别紊流激励响应的模态参数,频率识别误差小于6％,阻尼比识别误差小于30％,结合Z-W方法能够在较低风速较早地预测颤振边界,有助于提高试验的安全性.     

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。     

基于线性矩阵不等式的动态控制分配方法研究

控制分配解决给定的控制输入指令到各个可用的执行机构的分配问题.现有的控制分配算法忽略了执行机构的动态性,假设执行机构偏转与力矩之间为静态关系,通常执行机构动态性被忽略的原因是执行机构的带宽远远比飞行器的带宽大得多.然而忽略控制分配器与执行机构交互影响可能会有严重的后果.文中将控制分配问题转化为有约束的二次规划问题,并将二次规划问题转化为基于线性矩阵不等式的动态控制分配问题.通过与传统的静态控制分配方法对比分析,本文提出的方法可以显著提高飞行器控制分配模块的有效性与精度,从而提高了飞行器姿态控制系统的有效性与精度.