基于脑电功率谱密度的作业人员脑力负荷评估方法

脑力负荷状态的准确识别对减少因作业人员无效脑力负荷导致的人因事故具有重要意义。针对人-机系统中作业人员脑力负荷客观评估问题开展了基于MATB-Ⅱ平台的3种不同脑力负荷水平下的航空情境实验，记录16名被试的NASA任务负荷指数（NASA-TLX）量表数据和脑电（EEG）信号，提出了一种基于脑电功率谱密度（PSD）和支持向量机（SVM）的个体脑力负荷评估方法。结果表明：随着实验设计脑力负荷水平增加，被试的主观脑力负荷得分显著提高（p<0.001），这表明该实验任务设计较好地诱发了低负荷、中负荷和高负荷情境。在此基础上，通过网格搜索法确定个体脑力负荷评估模型的统一优化参数，惩罚系数取3 000，核函数参数取0.000 1，模型测试正确率达到0.966 5±0.029 8，宏平均的受试者工作特征曲线下的面积（Macro-AUC）达到0.991 0±0.011 4。本文为作业人员脑力负荷状态的客观和准确评估提供了一种新的办法，为后期作业人员脑力负荷状态的实时判别提供模型基础。     

出口马赫数分布可控的二元高超进气道双重反设计

在出口马赫数分布预先给定的前提下,利用二维有旋特征线理论实现了压缩面马赫数分布可控的两弯曲激波和三弯曲激波高超二元进气道反设计。数值计算结果表明,设计点时,无粘条件下两种反设计方法均能实现预设出口马赫数分布,有粘条件下反设计的进气道出口主流区马赫数分布与预设分布吻合较好,接力点时出口主流区马赫数仍然保持较好的均匀性。以上结果说明这两种反设计方法均是正确可行的。设计条件下,在捕获高度、无粘出口高度、设计无粘总压恢复系数和装配点处流动参数均相同时,两弯曲激波反设计方法波系简单、有粘接力点流量系数较三弯曲激波高10.2%;三弯曲激波反设计方法有粘时内收缩比较前者小17%,设计点和接力点时总压恢复系数分别较前者高2.9%和2%。     

岩心微流动的核磁共振可视化研究

岩心微流动可视化是研究化学驱油微观机理的一项重要流体实验新方法,重点介绍采用低场核磁共振成像技术研究天然岩心中流体分布可视化的新进展。提出和分析了国产低场核磁共振成像岩心驱替装置面临的图像不清、材料干扰等问题,通过合理选材、优化参数,从硬件和软件2方面进行了改进与优化,消除了干扰因素。开展了天然岩心的驱替实验,采集了油水的实时 NMR信号与 MRI 成像信号,以及不同驱替阶段油水的 NMR-T2谱,得到分辨率较高的油水分布图像。结果显示残余油随着驱替PV数的增加而减少,具有初期减少明显而后趋缓的特点,并发现岩心中存在端部油残滞现象,其范围距端部4mm左右。研究了通过获得的油水分布图像计算含油饱和度的方法,其结果与传统方法一致,误差在10%以内,这也说明了油水分布图像的可靠性。这不仅为计算饱和度提供了一种新方法,而且该方法的另一个优势是可以分析任意局部位置的油水饱和度。研究结果表明,在研究岩心微流动过程中流体分布的可视化方面,核磁共振成像技术是值得深入研究的新方法。     

灵活使用航路航线的好处与存在的问题

灵活使用航路航线工作正在我国逐步推进。航路航线的灵活使用对我国在空域管理、协同决策、空管运行和航空公司运行模式等方面具有积极影响，但同时也对这些方面的技术能力和工作人员提出了挑战。     

基于的DTV图像去噪模型

针对纹理图像的去噪问题,通过分析全变分（TV）去噪模型与方向全变分（DTV）去噪模型,提出了一种具有鲁棒性的基于的DTV去噪模型。为了刻画图像中的不同结构特征,该模型中DTV正则项的指数p由图像的结构来确定在（0,2）中自适应地选取。由于该模型是含有可分性算子的非光滑优化问题,可用交替方向乘子法（ADMM）求解,并能保证算法的收敛性。数值实验结果表明:与其他经典模型相比,提出的模型取得了更高的峰值信噪比和结构相似度,在去除噪声的同时能有效保持图像的细节信息。      

神经网络在广义经典分配问题中的应用

在两节点分布式多传感器系统中,一些航迹关联算法可以化为广义经典分配问题。广义经典分配问题是一个组合优化问题。当目标数目较多时,很难得到问题的最优解,而且其计算量容易呈现指数爆炸现象。文章提出了用Hopfield神经网络和平均场网络解决此问题的方法。仿真结果表明,采用文章提出的人工神经网络模型求解广义经典分配问题,不仅使航迹关联具有较高的关联正确率,而且计算时间不会出现指数爆炸现象。仿真结果还表明,平均场网络相比Hopfield神经网络更易于得到问题的最优解。     

基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测

随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,如采用最小二乘算法,参数估计是静态的,一般延迟较大;如采用单模卡尔曼滤波算法,虽能实现动态辨识,但不能同时兼顾稳态和过渡过程(突发污染)的参数估计性能,导致误差较大.为解决上述难题,本文提出基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测方法,同时完成污染源散发强度动态辨识和污染浓度状态实时预测.该算法由2个滤波器组成,分别用于匹配系统的稳态和突发过渡过程特征,提高浓度方程参数估计和状态预测性能,保证飞机座舱空气质量态势预测的快速性和准确性.仿真结果证实了该算法的有效性.     

一种融合MRF分割与数学形态学的道路提取算法

针对高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中道路目标难以有效提取的问题,提出一种融合马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）分割与数学形态学处理的高分辨率SAR图像道路提取算法。该算法首先利用直方图均衡化和增强Lee滤波对SAR图像进行预处理,实现道路的边缘增强,抑制相干斑噪声;进而利用基于条件迭代模式（Iterated Conditional Mode, ICM）的MRF对SAR图像中的道路目标进行初分割;再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;最后,基于道路的几何特征,使用偏心率、矩阵度、复杂度等因子去除虚警,从而提取出道路目标。利用该文算法对两块实际高分辨率SAR图像进行道路目标提取,均可以取得90%以上的正确道路提取率,表明本文算法具有较高的道路提取精度。     

电磁环境复杂度动态评估方法

探讨了电子信息装备面临电磁环境复杂度动态度量方法.通过建立电磁环境要素动态模型,得到电子信息装备面临电磁环境瞬态复杂度描述;区分电子信息装备不同工作特点,依据使命,通过综合考量,最终得出电子信息装备面临电磁环境动态复杂度综合评估方法.     

预估Fuzzy-PID在中央空调控制系统中的应用

电加热常作为中央空调的末端设备置于被调节房间风道入口处,微调加热以提高温度控制精度,为此提出一种电加热温度控制方法,采用预估Fuzzy-PID复合控制算法,通过对加热功率的调节进行闭环控制,实现控制点温度的稳定控制.新的控制算法结合了smith预估控制、Fuzzy和PID控制器的优点.在MATLAB环境中仿真预估Fuzzy-PID控制中央空调末端电加热,结果表明该控制方法能提高温度稳定性并降低能耗,控制精度达到±0.1℃.该控制方法同样适用于其它含有电加热元件的场合.