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表层采样是月球采样探测的重要方式,样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程,分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点,模仿有人参与识别过程,提出了层次解耦的月球样品智能识别流程,利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络,完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系,并在月球表层采样地面试验中进行了验证,结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品,具有较好的泛化识别能力,误识别率优于8.1%,平均单幅识别时间约0.7 s。 相似文献
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未来飞行器正朝着多元化、无人化和智能化的方向发展,高超声速、超隐身和变体等新型飞行器不断涌现。而传统飞行器解耦分拆的设计方法越来越难以满足未来飞行器综合性能全面提升的要求,只有通过整体化设计才能充分发掘飞行器的潜能。通过分析传统飞行器设计中存在的问题,提出满足全生命周期要求的飞行器智能设计体系理念,利用知识库的构建将智能赋予飞行器平台系统设计、制造生产和运维这3个阶段,并通过数字孪生技术进行飞行器全生命周期的仿真、分析和预测,以对飞行器设计、运行等数据进行更新,使该体系形成闭环。就飞行器智能设计体系中需要的关键技术及涉及的科学问题等进行了讨论,并给出了未来发展方向以供参考。 相似文献
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智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力:智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。 相似文献
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以飞机作动器产品为研究对象,通过条目化需求分析,将产品设计过程进行逐级分解。利用AMESim、AN-SYS系列软件等仿真工具,建立从部件到产品的各级仿真模型,并开展仿真分析工作,通过对仿真分析过程和结果的分析,探索了基于模型的系统工程方法的工作流程,总结了飞机液压作动器基于模型的系统工程方法的应用基础。 相似文献
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为了补偿性能退化发动机的推力损失,减轻飞行员工作负担,提高推进系统的自动化程度,开展了涡扇发动机性能退化缓解控制(EPDMC)研究。针对某型涡扇发动机部件级模型设计了具备稳态控制、加/减速过渡态控制和极限保护等功能的基准控制器;在此基础上设计了外环推力控制回路,给出1种在多参数约束下的推力设定方法,并设计了合理的切换逻辑确保内外环控制器能协调工作。MATLAB/Simulink下的仿真结果表明:该智能改进控制系统架构可以在保证发动机安全工作的前提下,通过合理地设定期望推力,最大程度地补偿推力损失,维持油门杆角度和推力的对应关系近似不变。 相似文献