基于合成卷积层网络结构的焊缝X射线图片缺陷筛选技术

焊接技术应用于多个领域,近些年焊缝缺陷自动检测技术成为了重要的研究方向。本文基于VGG-16卷积神经网络的良好分类性能,提出一种SC-VGG网络结构,利用合成卷积层替换了单个卷积层,同时改进了训练过程中的损失函数,使网络结构更为关注焊缝缺陷类型预测的结果。经过实验测试,SC-VGG网络结构在训练过程中损失函数曲线可以很好的收敛,与其他网络结构相比对焊缝缺陷特征的提取性能更好,平均准确率和召回率达到了95.86%和98.33%,为焊缝缺陷自动化识别提供了算法支撑。     

基于自提取脉冲样本图的雷达信号快速提取法

针对电子侦察中截获的敌方雷达信号,估计敌方雷达参数、实现快速的雷达信号提取,对电子对抗决策有重要意义。基于脉冲样本图的描述方式,提出一种新算法,实现对截获的敌方雷达信号的快速识别。算法利用同种雷达信号脉冲之间的匹配相关性,通过脉冲的整体平移,在实现对脉冲样本图的自提取的同时,把用此脉冲样本图描述的雷达辐射源信号筛选出来。仿真分析表明该方法可以获得较高的成功率。     

基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。     

基于顶点与主体区域同步检测的精准车牌定位

为应对非约束环境下的车牌精定位问题,提出一种基于顶点局部区域与主体区域同步检测策略的非约束性车牌定位算法。通过删减YOLOv5网络的输出结构,训练得到可同步检测车牌及顶点区域的车牌检测网络,在兼顾精度与计算速度的前提下,实现车牌顶点和主体区域的同步定位。针对一幅图中存在多个车牌区域及顶点区域存在少量漏检和误检的情况,分别设计了车牌顶点归类和单一缺失顶点预测后处理算法,借助顶点间的空间位置关系进行漏检目标预测和误检目标排查,有效改善了因场景复杂导致的个别顶点目标检测效果差的问题。所提算法在中国城市停车场数据集(CCPD)上的测试结果显示,平均精准率达99.25%,平均召回率达98.70%。所提算法不仅能够准确预测出车牌的4个顶点坐标,而且在中端GPU硬件平台上处理速度可达121帧/s,具有较好的应用价值。     

制导炸弹滚转通道自抗扰控制设计方法研究

针对航空制导炸弹的滚转通道,提出了利用自抗扰控制进行滚动控制设计的新方法.通过降阶扩张观测器对系统的扰动实时估计并实时补偿,使被控制对象被“线性化”成“积分串联型”系统,针对该系统仅仅需要PD控制.仿真结果表明,该控制器比PID具有较强抗干扰能力及较高的控制品质.     

基于Tersoff-Brenner势的航天器群图形编队研究

从分子动力学模拟角度提出了一种分布式航天器群导航控制方法,可使行星中心开普勒轨道上的航天器群在有限的感知信息条件下自发实现图形编队.该法基于人工势场技术,主要分为两个部分：改造自C-W方程的外围全局汇聚势场和基于Tersoff-Brenner势的局部塑形势场.前者将各航天器导引至预设汇聚点附近,后者进一步使各航天器自我调整彼此相对位置,最终编成期望构型.此外,引入一速度依赖型耗散项以确保任意初始分布条件下图形编队均收敛.通过地球同步轨道上航天器群正四面体构型（含中心,即金刚石结构单元）编队仿真,验证了所提方法的有效性和优越性.将编队脚本简单修改,该法还可方便用于其它类碳元素同素异形体构型的塑造,如石墨晶体结构单元正六边形等.     

抽吸对高超侧压进气道自起动性能的影响

针对某型高超侧压进气道设计了纵向槽、横向槽和圆孔等4种抽吸方案,对各方案的进气道流场进行了数值模拟.结果表明:抽吸可以显著提升进气道的自起动性能,且对进气道不起动流场的分离区进行抽吸的效果最佳,文中最优方案将进气道的自起动马赫数由4.6降至3.7.对进气道进行了马赫数为4条件下变攻角的风洞试验,验证了抽吸对提升进气道自起动性能的有效性.      

基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。