考虑多故障的测试性建模改进方法

分析了测试性建模的现有方法及在工程应用中存在的不足.在信号流图方法的基础上,提出了一种测试性建模的改进方法.该方法支持单元的多故障模式设置,能够区分全局故障和局部故障,并允许设置全局故障沿单元特定信号流方向传递.给出了测试性模型的图形定义、隐含属性定义、相关性矩阵定义和相应的测试性分析推理方法.在此基础上,提出了基于高阶相关性分析的相关性矩阵生成改进算法.以某惯导系统为例进行了应用,建立了测试性图形模型并生成改进的相关性矩阵,与现有方法建立的相关性矩阵进行对比,结果验证了测试性建模改进方法的可行性和有效性.     

航天器地面实验的相似性分析方法

研究了航天器地面实验的相似性问题,给出了完全相似条件和近似相似度量方法.首先,应用量纲分析法推导了航天器地面实验的完全相似准则,并讨论了相似准则应用上的局限性;然后,在键合图理论的基础上,提出了一种系统状态变量的活性分析方法,并据此构建了实验模型近似相似程度的量化度量函数;最后,分别对轨道绝对运动与相对运动的模拟实验进行了相似性分析,给出了多种不同的非理想约束条件对实验相似性的影响,提出了有效的实验建议.仿真计算表明:所提出的方法可作为实验相似程度的量化判别依据,且快捷有效,对工程实验有重要参考价值.     

图形文法在三维角点检测中的应用(英文)

许多局部特征描述都假设场景是平面的,而在真实场景中捕捉到的图片都是来自三维世界。在图像匹配和目标检测中,三维角点作为一种包含三维信息的形状特征,是一种新的重要不变特征,但从普通角点中自动鉴选出三维角点比较困难。基于图像的图形文法提出一种新的三维角点检测方法。该方法在一定程度上能够检测出角点的三维特性。实验结果表明三维角点特征在图像匹配中是适用的,证明了所提出的方法的有效性。     

基于改进符号有向图模型的发动机引气系统多故障诊断方法

为了在符号有向图(SDG)模型中进行多故障诊断,提出了基于改进符号有向图(ISDG)模型的多故障诊断方法.ISDG模型满足了不完全信息条件下的多故障组合诊断的需求.通过交互式方法构建不完全信息条件下的诊断过程,利用最大增益费用比确定了最优的测试序列,实现了在多故障诊断过程中效率的提高和成本的降低.最后用交互式算法诊断某民用发动机引气系统多故障,ISDG模型能够诊断多故障,说明诊断多故障可以提高诊断效率;考虑组合逻辑后,最小费用比最大费用减小了7.25,增益费用比增大了32.2%,说明考虑组合逻辑可以减少32.2%的费用.      

基于星上动态指令调度的卫星使用效能提升技术

针对传统任务管理模式采用静态约束指令序列导致卫星使用效能的不足,提出一种基于有向图模型的动态约束自适应任务管理方案。采用面向用户的星地任务控制接口,利用地面仿真和星上实时遥测获取任务运行过程的动态约束参数,星载计算机据此动态生成任务指令序列。针对某高性能光学卫星的仿真试验表明,与传统任务管理模式相比,卫星操作接口复杂度减少88.5%,任务注入效率提升699%,有效载荷数据传输效率提升10%,全球数据获取能力提升11%,对我国区域的实时数据获取能力提升100%。方案对遥感卫星在轨运行管理具有借鉴意义。     

基于应变测量的结构载荷分布反演方法

针对基于应变测量的载荷分布反演,首先对比分析现有几种影响系数法,并讨论影响载荷反演精度的几个关键问题。为解决单位载荷工况选取的难题,提出一种基于施密特正交化的最大垂直距离逐步筛选基工况法,从设计载荷工况库中筛选载荷基工况和应变基工况,建立一套完整的工程可行的载荷分布反演流程。为解决反向矩阵病态化的难题,引入Tikhonov正则化方法。以某型飞机机翼疲劳试验作动筒载荷和光纤传感器数据为算例,假设3种应变测量误差情况（无误差、5%随机误差、10%随机误差）,验证了提出的载荷分布反演方法具有很高的预测精度和鲁棒性,可为新一代航空航天器的结构健康监控提供一条可靠的载荷识别途径。     

多太阳能无人机覆盖路径优化方法

为解决传统电动无人机在覆盖作业时存在的续航时间短的问题,提出应用多架太阳能无人机进行覆盖作业。首先,在建立了应用于覆盖作业的太阳能无人机的能量模型的基础上,提出了能量流动效率这一指标来评价太阳能无人机在作业过程中对能量的利用率。其次,针对边界存在障碍物的凹多边形区域和内部含障碍物的多边形区域,以总作业完成时间最短为优化目标,提出基于无向图搜索方法的覆盖路径优化模型,定义约束方程限制无人机按照一定规则访问无向图中的节点,通过混合整数线性规划的方法求解每架无人机的最优飞行路径。再次,考虑无人机转弯时的姿态变化对能量流动效率的影响,将总作业完成时间最短和总能量流动效率最高同时作为优化目标,建立双目标优化方程,在首先以作业时间最短为优化目标进行求解的基础上,通过有限遍历的方式选择使能流效率和作业时间相对最优的覆盖飞行方向及飞行路径。大量仿真实验表明,所提的优化模型选取不同的优化目标,应用于不同形状的待覆盖区域,适用性广,在工程上应用范围广、可行性强。     

基于骨架图匹配的汉字变形技术

不同时代的汉字变化较大,自动产生它们之间的变形动画是一个具有挑战性的任务.为此尝试使用一个新方法解决该问题.首 先将源汉字和目标汉字分割成对应的部件,然后根据部件的骨架和特征点将其分解为笔画并建立图模型,用笔画路径的相似度进行图模型的匹配来产生对应关系.最后根据匹配的结果为源汉字和目标汉字的轮廓建立同构三角形,并计算插值产生动画.实验当中将新方法的汉字匹配的效果与现有方法进行对比,并展示了所产生的变形动画,结果表明本文所提出的方法可以产生不同时代的汉字间的对应关系,并能生成平滑的变形动画.      

Using consecutive point clouds for pose and motion estimation of tumbling non-cooperative target

This paper proposes a consecutive point clouds-based estimation scheme to resolve the state estimation problem for tumbling non-cooperative space target during the rendezvous phase without a prior knowledge about its structure. First, a consistent pose estimation algorithm is realized by maintaining a global structure of the target that is reconstructed upon the pose graph optimization. Then an extend Kalman filter on Lie group is adopted to estimate the motion and inertia parameters of the target using the pose measurements of the point clouds. Finally, a semi-physical experimental study is carried out to evaluate the performance of the proposed estimation scheme. The result shows that the structure, motion and the inertia parameters can be estimated, and the total computation time is approximately linear with the number of point clouds.     

求解网络最小流问题的图单纯形算法

堵塞是以人为主体的运输网络在随机流动情况下经常发生的一种现象。所谓网络最小流是指一个运输网络发生最严重堵塞情况下的最大流量，它是设计运输网络，特别是紧急疏散网络的一个重要参数。本文在网络堵塞流研究的基础上，根据网络最小流是饱和流的特点，从组合优化角度定义了网络最小流问题，并提出了求解网络最小流的图单纯形算法，文中详细介绍了实施这种图单纯形算法的基本理论和步骤，并用实例进行了说明。