基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前，目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时，随着脑科学研究的不断深入，人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻，利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)，提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法，包括：基于演算侧抑制的目标检测算法，基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明，将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域，有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法

为了解决目标识别、隐身目标设计等研究领域对雷达图像需求日益增加的问题,提出了一种基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法。该方法利用射线追踪计算每一个射线管的散射电场及其在雷达成像平面的投影坐标,通过将所有射线管的贡献在像域进行累加得到1幅二维雷达图像。通过对不同路径射线的聚类,可实现对散射贡献的分离,从而建立目标部件与强散射源的对应关系,并对复杂目标雷达图像进行解释。给出了Slicy目标的快速雷达图像仿真与算例分析,分析结果表明:基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法可对复杂雷达图像进行有效预测,并能对强散射源进行成因分析。     

纳米碳粉掺杂对激光烧蚀GAP的推进性能影响

实验以含能聚合物聚叠氮缩水甘油醚(Glycidyl azide polymer,GAP）作为激光烧蚀微推力器的靶材。通过对不同浓度纳米碳粉掺杂和靶材厚度下激光烧蚀GAP的比冲、冲量耦合系数和能量转化效率测量，结合靶材喷射羽流图像，分析了纳米碳粉掺杂提高激光烧蚀聚合物靶材推进性能的机理，给出纳米碳粉掺杂的适用方式。实验结果表明：透射式下，掺杂纳米碳粉之后，聚合物对激光的吸收大幅增强，但激光烧蚀推进性能不随掺杂浓度增加而显著提升；纳米碳粉吸收激光能量形成温度极高的局部热区促进聚合物中化学能的释放，是推进性能提升的主要原因；掺杂纳米碳粉之后的GAP烧蚀深度降低，表现出面吸收特性；随着靶材厚度的增加，未完全烧蚀的工质质量增加，使得靶材的利用率大大降低，导致聚合物推进性能下降。实验中掺杂3%纳米碳粉、厚度为54 μm的GAP靶材最优能量转化效率超过250%，适合作为透射式激光烧蚀微推力器的靶材。     

基于机器学习方法的三维粒子重构技术

通过三维粒子重构获取粒子场的分布情况是层析粒子图像测速的关键步骤，有限二维投影下的三维粒子重构是一个欠定的反问题，其精确解往往很难得到。一般情况下，可以通过优化方法得到近似解。为了获取质量更高的粒子场并用于层析粒子图像测速，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的粒子重构方法。所提出的技术可以从基于传统的代数重构技术（Algebraic Reconstruction Technique，ART）的方法所得到的粗略粒子分布中进一步提高粒子重构质量。与现有的基于ART的算法相比，新技术在重构质量方面有了显著的改进，可以有效剔除虚假粒子并更准确地还原粒子形状，并且在粒子浓度较稠密的情况下计算速度至少快了一个数量级。     

不同流速比超声速混合层气动光学效应研究

针对不同流速比混合层流场气动光学效应问题，首先采用大涡模拟数值方法进行了数值仿真，其次用光线追迹方法进行了气动光学效应仿真，最后对混合层的气动光学效应进行了评价。结果表明，混合层流场涡结构与光程差极小值存在一一对应关系，并且其流速比低的混合层气动光学效应更加严重。同时，研究了不同光学参数对斯特列尔比的影响，得到了相应的规律。     

基于最小值通道与对数衰减的图像融合去雾算法

雾天各类图像采集系统获取的图像颜色退化，细节模糊，严重影响户外成像系统的稳定性和有效性，因此研究图像去雾技术很有必要。针对暗通道一类去雾算法边缘去雾不彻底问题，提出一种基于最小值通道与对数衰减的融合去雾算法。首先，对有雾图像的最小值通道图进行对数衰减作为先验假设条件，再进行交叉双边滤波消除纹理效应，在操作前后分别进行下采样和上采样操作以提高运算速度，求出初始透射率；然后，用Canny算子检测最小值通道图得到的边缘进行对数衰减，得到边缘信息图，将初始透射率与边缘信息图进行加权融合构成优化透射率；最后，结合改进的四叉树搜索法求得的大气光值反解大气散射模型，恢复无雾图像。实验结果表明:所提算法可以有效抑制光晕现象，去除边缘残雾，且实时性好。      

基于振动参数聚类融合的空间轴承故障辨识方法研究#br#

轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件，其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前，由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象，导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题，本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先，通过轴承振动实验获得数据；然后，基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取；在此基础上，利用K Medoids算法对正常样本进行聚类，并根据3σ法则构建正常运转的安全边界；最后，计算不同轴承故障数据的超限概率，根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明，该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的.     

一种基于系留无人机的图像遥测系统设计

针对海上船舶甲板的监控需求，本文提出了一种基于系留无人机的图像遥测系统设计方法，即通过系留无人机上的图像采集装置对被监控目标进行视频信号实时采集、压缩，再经过遥测装置的编码、调制、放大后由天线进行辐射，最后由数十公里外的遥测接收机完成接收、解调、解码，可实时显示船舶甲板图像信息。文中介绍了系统的软硬件组成、关键设备的设计方法、综合性能的分析，对相关图像遥测技术应用有一定参考意义。     

时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法

在预警监视系统中，利用数据挖掘技术可以从海量的目标时空轨迹数据中挖掘出目标的行为规律，实现态势信息的智能感知。目前大部分行为规律挖掘方法仅考虑目标轨迹的空间位置信息，忽略了航向和速度信息，因此难以区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。除此之外，轨迹聚类算法普遍存在参数设置复杂的问题，而且容易受到轨迹行为分布密度的影响。针对上述问题，首先，通过构造时间滑窗定义了时空Hausdorff距离，可度量时空轨迹多维特征差异；其次，结合k最近邻和密度峰值聚类中决策图的思想，提出了时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法；最后，使用仿真飞行器轨迹和实测雷达轨迹数据进行实验分析和验证，结果表明在典型应用场景下本文算法可以准确地挖掘出目标所有行为规律，在智能监视任务中具有较好的应用前景。