基于装配约束的飞机导管几何特征建模与误差补偿

针对飞机导管实际装配过程中因装配应力大导致故障频发的问题,提出了一种基于导管装配特征的误差补偿方法.首先采用几何建模法进行了导管装配过程的几何建模,并提出了一种基于轴线矢量的导管装配模型建模方法.在此基础上,采用罗德里格旋转公式建立了基于实际装配工况下的导管空间位姿计算模型.然后基于导管装配要求进行了装配约束分析并识别...     

A nonlinear background removal method for seismo-ionospheric anomaly analysis under a complex solar activity scenario: A case study of the M9.0 Tohoku earthquake

A precise determination of ionospheric total electron content (TEC) anomaly variations that are likely associated with large earthquakes as observed by global positioning system (GPS) requires the elimination of the ionospheric effect from irregular solar electromagnetic radiation. In particular, revealing the seismo-ionospheric anomalies when earthquakes occurred during periods of high solar activity is of utmost importance. To overcome this constraint, a multiresolution time series processing technique based on wavelet transform applicable to global ionosphere map (GIM) TEC data was used to remove the nonlinear effect from solar radiation for the earthquake that struck Tohoku, Japan, on 11 March, 2011. As a result, it was found that the extracted TEC have a good correlation with the measured solar extreme ultraviolet flux in 26–34 nm (EUV_26–34) and the 10.7 cm solar radio flux (F_10.7). After removing the influence of solar radiation origin in GIM TEC, the analysis results show that the TEC around the forthcoming epicenter and its conjugate were significantly enhanced in the afternoon period of 8 March 2011, 3 days before the earthquake. The spatial distributions of the TEC anomalous and extreme enhancements indicate that the earthquake preparation process had brought with a TEC anomaly area of size approximately 1650 and 5700 km in the latitudinal and longitudinal directions, respectively.     

基于动态贝叶斯的反舰导弹弹型识别

使用反舰导弹对舰艇进行饱和攻击是当前对舰攻击的主要方式。首先,提出了动态贝叶斯网络(DBN)的理论及算法;其次,根据反舰导弹的高度、速度、过载、机动方式等弹道特性和RCS、雷达频率等导弹自身特性,建立了对反舰导弹进行弹型识别的DBN模型;最后,通过仿真算例验证了DBN模型的有效性,这为实际解决反舰导弹进行弹型识别的问题,提供了一种思路。     

终端区空中交通流到达模式识别

为了实现对终端区空中交通流到达情况更加准确的分析,针对目前常用的流量统计方法中所存在的问题,提出了交通流到达模式概念,并对基于聚类思想的到达模式识别方法进行了研究。在对交通流到达时序数据提取的基础上,利用基于免疫优化算法的聚类方法实现了对交通流到达模式的识别。对交通流到达模式特征进行了分析,并结合滑动时间窗算法提出了交通高峰小时及峰值流量计算方法。通过实例分析证明了方法的可行性与准确性。     

一种基于粗糙K-均值的椭球基函数神经网络

改进了一种椭球基函数神经网络,它与经典椭球单元神经网络的结构不同,而与径向基函数神经网络结构类似,即它有一个隐含层,并且隐层单元采用椭球基函数,区别于RBF网络的高斯函数。本文采用粗糙K-均值方法求取椭球函数的中心,并给出了该方法中确定初始阈值的步骤。这种改进方法不但使对输入空间的划分局部作用,而且划分区域封闭有界。因此,改进的神经网络具有较好的函数逼近能力和模式识别能力。仿真实验验证了该椭球基函数神经网络的正确性和有效性。     

设计性基础素描思维方式与工业设计创新

本文从基础素描的设计性思维导入入手，分析了设计性思维活动在基础素描中的应用原理及设计性基础素描思维方式对工业设计创新的影响和作用。     

成组技术中计算机辅助零件分类方法的探讨

成组技术是有效实现CAD/CAM的基础之一,是提高多品种、中小批量生产水平的重要手段。本文提出了在成组技术中应用模糊数学理论进行计算机辅助零件分类的新方法,并对回转零件进行了分类试验,取得了满意的结果。采用这种方法,不需要对零件进行编码,可以对零件相似性进行定量分析,使得零件分类更具有柔性,为成组技术中零件分类提供了新的方法。     

低轨卫星缺失时序数据的模式识别方法

在航天应用中，低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果，降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型，可有效处理缺失时序数据，并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法，MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练，对传统门控循环单元结构进行了改进，增加了两个新变量：掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入，衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性，还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明，MR-GRU模型准确率优于传统模型。     

基于图和子图同构算法的制造特征识别方法

针对传统制造特征难以快速识别的难题,提出了基于图和子图同构算法的制造特征识别方法。通过提取零件模型中的几何信息与拓扑信息,构造出加权属性邻接图,对零件模型进行精准描述,为建立制造特征库,定义了文件数据的存储结构,结合子图同构算法以及相关判定规则实现对常见制造特征的识别与匹配。以Creo软件中生成的零件模型为例,在VS2010平台中进行二次开发,最后以界面窗口形式展示识别结果,验证了该方法的有效性。     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小，并且容易受到干扰，如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配，将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法，在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板，在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本，并根据风险预测自适应地确定分类阈值，然后进行特征匹配与虹膜分类，从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。