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181.
静电放电已经逐渐成为导致各类电子设备故障的主要原因之一,在电子产品研制过程中通常采用实物测试方式检验产品抗静电能力,但该方式耗费资金过大、可重复性差同时易损伤受试设备。在这种情况下,建立基于三维场路协同方法的静电损伤仿真测试平台有效地解决了上述问题。该平台以电脑仿真技术(CST)软件为基础,通过构建静电放电枪模块,结合受试设备模块和仿真参数设置模块,以时域有限积分法求解器进行仿真,并利用数据输出和处理模块得出结果。利用建立好的仿真测试平台对一台数据传输设备进行8 kV接触放电,观察其表面电流和磁场分布,并对其造成的传导干扰和辐射干扰进行分析。通过建立静电损伤仿真测试平台,实现了静电放电测试的可重复以及无损伤的目的,具有较强的工程指导意义。 相似文献
182.
由于飞行状态姿态复杂多变,座舱显示系统的画面也要求动态、实时、清晰。为了有效解决这些问题,提出了刻度线的快速反走样算法。该算法适用于任何直线的反走样绘制,且响应速度快、效果好。文章主要从图形走样产生的根本原因出发,提出了利用算法来消除走样现象,给出了较详细的数学推导,并将此算法应用于罗盘刻度线的生成,效果明显。 相似文献
183.
无人直升机视觉着陆中的运动状态估计算法 总被引:3,自引:0,他引:3
对无人直升机(UH)视觉着陆中基于视觉图像处理的运动状态估计问题进行了研究。介绍了视觉着陆原理,分析了运动估计、特征图像处理与着陆控制间的关系,推导并建立了UH相对着陆平台位姿估计算法、线速度与角速度估计算法。相邻两帧图像对应特征点像点位置为位姿估计算法提供数据,一帧图像特征点像点位置及其对应像点平移速度为线速度与角速度估计算法提供数据。利用UH着陆控制仿真数据模拟UH着陆运动过程中像点位置及其对应平移速度的视觉图像处理结果。仿真验证了运动状态估计算法,结果表明所提出的运动状态估计算法能有效地利用视觉图像处理结果数据估计出UH的位置、姿态、线速度和角速度。 相似文献
184.
185.
186.
针对超视距协同空战仿真是一个复杂系统的仿真特点,通过对预警机指挥引导下的多机协同空战过程的分析,建立了超视距多机协同空战行为功能框架,总结出多机协同空战过程中的影响因素。在分析了现有各种CGF系统体系结构及行为仿真框架基础上,结合超视距空战过程中各作战阶段的特点,建立了具有分层学习能力的编队协同空战自主兵力系统FCAF(Formation and Cooperative Air Combat Autonomous Force System,编队协同空战自主兵力系统)行为仿真框架,并给出了该行为仿真框架组成模块的形式化描述。仿真系统应用表明,在该框架中作战行为可以分解为一系列具有经验学习功能的行为基,并且各行为基可以重新组合,全面诠释了协同作战行为仿真的作战过程。 相似文献
187.
188.
导弹总体计算机辅助设计研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究计算机辅助导弹总体设计问题。讨论导弹总体设计中气动特性模型、外形及部位安排实体造型模型、质量特性模型之间的相互联系、相互结合,提出了在总体设计阶段全面根据总体性能要求,确定设计方案的综合设计方法。所得结果能满足导弹总体设计要求,可用于分析现有导弹和设计新型导弹,也易于作进一步的扩展与更新。 相似文献
189.
《中国航空学报》2022,35(10):254-264
Skin defect inspection is one of the most significant tasks in the conventional process of aircraft inspection. This paper proposes a vision-based method of pixel-level defect detection, which is based on the Mask Scoring R-CNN. First, an attention mechanism and a feature fusion module are introduced, to improve feature representation. Second, a new classifier head—consisting of four convolutional layers and a fully connected layer—is proposed, to reduce the influence of information around the area of the defect. Third, to evaluate the proposed method, a dataset of aircraft skin defects was constructed, containing 276 images with a resolution of 960 × 720 pixels. Experimental results show that the proposed classifier head improves the detection and segmentation accuracy, for aircraft skin defect inspection, more effectively than the attention mechanism and feature fusion module. Compared with the Mask R-CNN and Mask Scoring R-CNN, the proposed method increased the segmentation precision by approximately 21% and 19.59%, respectively. These results demonstrate that the proposed method performs favorably against the other two methods of pixel-level aircraft skin defect detection. 相似文献
190.
联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。 相似文献