一种方形盒坯料快速设计方法

针对冲压件坯料设计存在的难题,本文以方形盒冲压件为对象,提出一种结合径向基函数神经网络(RBFNN)和有限元反向法(IA)的快速坯料设计方法。利用神经网络高度的非线性映射能力,建立方形盒零件几何形状和坯料轮廓尺寸的映射模型。利用有限元反向法为RBFNN提供训练样本,同时采用基于变形路径的坯料优化方法改进了训练样本的精度,提高了RBFNN模型对的坯料外形的预测能力。实验证明采用RBFNN-IA方法可以实现方形盒坯料的快速设计,而且可以提高坯料的预测精度。     

末制导DBS图像匹配方法研究

提出了一种适于工程应用的末制导DBS图像匹配方法,采用DBS成像,结合目标场景中强散射点的空间位置关系实现基于模板的目标场景匹配,快速定位及打击目标,较好地解决了末制导成像识别及定位问题。实测数据仿真结果表明,基于模板的DBS图像匹配算法可抑制多种图像畸变,具有较高的匹配可靠性和匹配精度,满足了雷达导引头DBS图像识别的工程使用要求,具有较强的实用价值。