燃油离心泵多目标优化设计及仿真分析

针对燃油离心泵高效、高抗汽蚀优化设计问题,进行了基于损失模型和SQP算法下的多目标优化设计并进行了仿真应用。首先,考虑叶轮、蜗壳等通流部件内的水利损失、容积损失以及机械损失,建立表征离心泵效率的综合损失模型；结合基于必须汽蚀余量计算下的汽蚀表征函数以确定离心泵多目标函数。进而,利用SQP算法构造合理的适应度函数,结合约束条件确定离心泵多目标优化设计的数学模型。其次,对某型燃油离心泵进行基于SQP算法的优化设计并与其他常用优化算法进行对比。可以看到：各优化算法的最优结果几乎相似,但SQP算法对多维非线性方程组优化求解所用的迭代步数相对较少。最后,利用CFD技术进行仿真及外特性预测,以验证基于SQP算法下燃油离心泵多目标优化设计的有效性。结果表明：相比传统方法设计的原型离心泵,基于SQP算法优化的离心泵内流场压力分布相对均匀,流动损失更低,且进口流动有利于抗汽蚀性能；从外特性结果来看,基于SQP算法优化的离心泵高效工作区域相对宽广,必须汽蚀余量相对较低,抗汽蚀性能有所改善。     

基于图像特征融合的粉末床缺陷检测方法

针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题，提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征，借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图，通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵，采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维，并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明，不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献，优化特征融合参数后，算法平均准确率达到97.46%，缺陷检测效果明显提升。     

基于半跨模式波的铝合金板底面缺陷TOFD检测

采用超声衍射时差法（TOFD）检测铝合金板底面缺陷时，受直通波脉冲宽度影响存在近表面盲区。提出了TOFD半跨模式波法进行盲区抑制，利用一次底面反射波在缺陷端点处衍射波的特征及其在B扫查图像中的对称性推导底面缺陷定深公式。仿真和实验结果表明，对于厚度为7.0 mm的铝合金板，在探头中心距为40 mm、中心频率为10 MHz的检测条件下TOFD半跨模式波法能将近表面盲区抑制64%以上，且深度不小于2.0 mm底面缺陷的定位误差不超过6.32%。与模式转换波及TOFD-W波相比，半跨模式波不会与底波混叠且离直通波较近，在铝合金板底面缺陷检测中适用性较强。     

几种常用步态检测典型算法的设计比较

基于步态检测技术是影响行人导航定位系统精度的一项关键因素,在研究了相关行人导航文献后,对行人步行状态建立模型,并选取了三种常见的步态检测算法,峰值检测算法、自适应峰值检测算法和零点检测算法,介绍分析了这几种算法的基本原理和设计思路。随后,在相同的环境下,基于同样的设备和测试者,设置几组不同的步行状态,分别使用三种算法对行人的运动步数进行测试统计。最后,比较测试结果,分析说明了三种算法的精确度以及各自的优缺点。     

基于改进SSD的舰船目标精细化检测方法

以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩，但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置，检测结果具有很大的背景冗余区域，特别是港口密集停泊的舰船在图像中会出现区域重叠，导致误检和漏检。针对以上问题，提出了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法，该方法综合利用可变形卷积、可变形池化、旋转的边框回归和旋转的非极大值抑制等模块的优点，借鉴MobileNet架构对网络加速，通过学习密集区域目标的几何形变，有效预测目标的旋转角度，最终以旋转的矩形框给出目标的位置。实验结果表明，该算法可实现多类舰船目标类型区分和目标朝向判定的功能，有效地解决了实际应用中的目标精确定位定向难题，提高了自动目标识别的精确性，并满足工程应用的实时性要求。     

基于异步卷积分解与分流结构的单阶段检测器

目标检测网络SSD的多层回归特征图存在各层回归计算之间相对独立的问题，且基于SSD改进的系列算法在提高检测精度的同时难以兼顾实时性。针对上述问题，提出一种基于异步卷积分解与分流（shunt）结构的单阶段目标检测器。基于异步卷积分解算法设计了一种shunt结构，交错连接多层特征图，增强了回归计算之间的统一性与协调性。优化了原有高层主流结构，在主流结构与shunt结构中分别用最大池化和异步卷积分解2种不同的方式对特征图大小进行降维，保留空间相关信息的同时提高了特征的多样性。实验结果表明，将VOC2007trainval和VOC2012trainval中的图片统一缩小至300像素×300像素进行训练，提出的目标检测器在VOC2007test上进行检测时的平均精度均值可达到80.5%，检测速度超过30帧/s。      

一种基于集体检测理论的GPS直接位置估计实现方法

传统GPS导航定位解算方法需要事先成功捕获、跟踪并实时获取多颗卫星的伪距测量,不适用于弱信号环境下卫星信号无法捕获的场景。集体检测是一种将各卫星信号的相关能量非相干累加后依据极大似然准则进行直接位置估计的理论。本文基于A-GPS提供的先验信息,提出了一种实现集体检测的具体参数估计方法和搜索策略,并基于真实GPS弱信号验证了算法的实际性能。实际试验表明,本方法与信号是否成功捕获和跟踪无关,适用于弱信号等环境下的定位解算。     

通信拓扑切换下的多飞行器协同拦截方法

针对通信拓扑切换条件下的多飞行器协同拦截问题，提出了一种基于扩张状态观测器的协同制导方法。建立协同制导设计模型，将协同拦截问题转换为视线稳定条件下的剩余飞行时间调节问题。为解决机动目标状态不确定的问题，将目标的状态视作扰动，设计扩张状态观测器来估计机动目标的状态，并在制导律中对目标的机动进行补偿。利用有限时间一致性理论进行一致性控制协议的设计，实现各飞行器剩余飞行时间的有限时间一致，并利用Lyapunov稳定性理论分析通信拓扑切换情况下闭环系统的有限时间稳定性，给出了系统一致收敛时间。仿真结果表明，在通信拓扑变换的情况下，设计的观测器能够有效估计目标状态，且协同制导律能够满足对剩余飞行时间的控制要求，进而实现协同拦截。     

基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量，基于特征建模的思想，提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先，针对空间目标姿态测量的需求，寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着，应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习，通过建立合理的神经网络模型和训练数据，实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后，利用目标点云仿真数据集，对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明：利用特征建模的思想，提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征，实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩，为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用，提供了可行的智能化工程实现方案.