基于空间注意力机制的行人再识别方法

行人再识别是图像检索领域的一个重要部分，但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素，导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强，进而影响行人再识别的精度。在AlignedReID++算法基础上，提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法，应用在行人再识别中取得了很好的效果。首先，在特征提取部分，引入空间注意力机制来增强特征表达，同时抑制可能的噪声；其次，通过在卷积层中引入实例正则化层（IN）来辅助批正则化层（BN）对特征进行归一化处理，解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性，提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性；最后，在Market1501、DukeMTMC和CUHK03 3个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价。实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2%、2.9%和5.1%，表明改进后的模型相较于改进前的模型，在精度以及鲁棒性上都有显著提高。      

一种针对局部结构的有限元模型修正方法

针对实际结构有限元模型（FEM）的建模误差通常仅存在于局部区域，提出了一种对局部结构单独进行模型修正的方法。首先，根据频响函数（FRF）解耦理论得到由残余结构频响函数与包含待修正参数的局部结构动刚度所重构的整体结构频响函数的拟合值，然后通过迭代优化使其与测量值的残差最小化，从而得到参数的极大似然估计。在此基础上，将残差关于参数的灵敏度以局部结构动力学矩阵表示，建立了模型修正的基本方程，利用整体结构的测试数据即可直接对分离出来的局部结构进行模型修正。最后，对喷气式飞机和三角机翼飞机分别进行了数值模拟和实验研究，验证了所提方法的可行性和有效性。结果表明，所提方法可以成功地用于仅局部区域含有建模误差的实际结构有限元模型的修正，修正后的有限元模型的动态特性与实际结构有较好的一致性。     

多斜率自适应卷积神经网络激活函数

针对卷积神经网络中激活函数无法有效为处于不同激活程度的像素点提供特定梯度响应的问题，设计了一种由多个分段线性函数组成的自适应激活函数.首先依据像素激活值的取值范围，自适应地生成多个独立的激活域，各个激活域的并集包含激活图中全体像素点的激活值；随后在每个激活域中学习一个特定的线性函数，为处于该激活域中的像素点提供特定的梯度响应；最后以NIN网络和ResNet18网络为例，在CIFAR 10和CIFAR 100数据集上，验证所提激活函数的性能.实验结果表明，与现有激活函数相比，本文提出的激活函数，由于能够更好地为处于不同激活程度的像素点提供适当的梯度响应，使分类准确率在NIN网络上分别达到87.96%和69.01%，在ResNet18网络上分别达到88.56%和73.54%.     

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志，飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围，可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象，基于过失速机动飞行试验的数据，开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性，研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法；针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性，进一步构建深度神经网络，对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计，过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°，融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

无须模板的阵列天线方向图综合设计方法

阵列天线方向图综合通常须选择适当的方向图模板。然而,目前还没有方向图模板选择方案的研究,因此无法保证现有模板的合理性。为避免所预设的方向图模板不可行,本文提出以最小化旁瓣最大值与主瓣最小值的比值为准则,构建方向图综合优化设计问题。该问题的不等式约束是非凸且耦合的。采用罚函数法将不等式约束引入目标函数中,然后设计一个光滑函数来逼近并替代目标函数中不可微部分,从而得到原问题的可微逼近问题,最后使用拉格朗日神经网络法求解逼近问题进而得到原问题的近似解。仿真试验验证了本文所提方法的有效性。     

相关函数在涡流检测信号提取分析中的应用

为降低涡流检测信号处理的硬件复杂程度及提升后续数据分析处理灵活度，在不借助复杂硬件自平衡技术电路前提下，在LABVIEW图形化软件平台中设计了相关函数算法程序，对示波器MDO4024C所采集的原始交流电桥信号及电桥激励信号分别进行自相关及互相关运算去噪，提取分析不锈钢管不同位置的涡流信号的幅值及相位，最后再将检测信号在极坐标图中分析显示。实验结果表明，这一方法可有效实现对不锈钢管缺陷涡流信号的去噪及特征信号提取。     

面向空间天线的TWF复合材料性能研究

利用碳纤维三向编织物（triaxial woven fabric，TWF）作为增强材料，与柔性基体材料硅橡胶复合，制成兼具一定柔性和刚性的复合材料壳膜结构，用于卫星天线反射器，是一种新型的高精度可展开天线实现方案。采用复合材料细观方法，对碳纤维增强硅橡胶TWF复合材料进行了力学性能的研究。首先由纤维和基体的材料特性得到均质纤维束的材料特性；接下来考虑纤维束交织情况（起伏波动）建立由纤维束组成的单胞实体有限元模型；然后对单胞实体有限元模型进行均匀化分析，施加周期性边界条件，最终得到等效的均质材料特性；为满足天线反射器高性能需求，分析了碳纤维种类、纤维体积分数对单胞等效性能的影响规律。对该材料力学性能的研究，可以为其未来应用于大型高精度可展开天线反射器提供一定的理论依据。     

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。     

深度卷积神经网络在轴承多故障复合诊断中应用研究

基于深度学习具有强大的自特征提取能力和较优的分类能力,将深度卷积神经网络引用到轴承的故障诊断中,提出了基于一维深度卷积神经网络的轴承复杂工况故障诊断方法。在提出的方法中,将轴承的多故障振动信号作为模型的直接输入,通过训练深度卷积神经网络模型,利用模型中多个卷积层和池化层对输入的振动信号进行自特征提取,并进行故障分类。从而以基于数据驱动的方式形成端到端的故障诊断。研究表明,在一维深度卷积神经网络中直接输入轴承振动信号进行故障诊断,与提取时域和频域特征结合支持向量机进行故障诊断的方法相比,深度卷积神经网络可以更好地反映时域振动信号与特征间的关系,获得了比传统智能诊断方法更高的识别效率。