基于DLatLRR与VGG Net的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题，提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先，对源图像进行潜在低秩表示分解（DLatLRR），得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后，分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合，舍弃二者的稀疏噪声。最后，对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建，得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较，所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合，突出场景中的感兴趣区域，且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升，提升最大值分别为0.73、0.15、0.11，噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。      

基于复杂网络的车载自组织网络脆弱性分析

车载自组织网络(VANET)作为智能交通的重要基础应用，其安全稳定地运行是交通系统乃至社会经济可持续发展的需要。以最大连通度、连通分支平均规模、全局网络效率等参数为脆弱性测度指标，基于复杂网络理论，应用车辆仿真软件(VanetMobiSim)建立了VANET网络拓扑模型，详细研究了在随机攻击和蓄意攻击模式下脆弱性量化指标随节点移除比例的变化关系；通过仿真实验分析了节点密度、信号辐射半径及不同攻击策略对VANET脆弱性的影响。仿真结果表明:VANET在蓄意攻击下比较脆弱，基于节点介数的蓄意攻击效能最强；节点密度、信号辐射半径越小，VANET连通性越差，网络越脆弱。所提方法和结果为VANET拓扑控制优化和网络管理决策提供了理论依据。      

特征结构配置法在无人机控制系统中的应用

特征结构配置可通过分析系统的模态,得到系统特征结构与时域响应之间的关系,设计出结构简单、鲁棒性强的控制器。应用输出反馈特征结构配置设计了无人机控制律,仿真结果表明,无人机的纵向运动和横侧向运动具有较好的飞行动态性能,实现了无人机纵向通道和横侧向通道的内部解耦。     

高超声速飞行器再入段LQR自抗扰控制方法设计

针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点，提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先，建立高超声速飞行器再入段线性化模型，并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后，结合自抗扰控制技术，设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿，大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后，将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真，仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令，并且对系统不确定性具有强鲁棒性。     

关于一维非定常气─固二相流特征理论的讨论

本文研究了一维非定常气－团二相流的特征，对于目前常用的、包含一定近似的运动方程组，它有两个虚部很小的复根，研究表明这种很小的虚部出现与方程中引入的近似有关。从十多个算例的结果看，这样的虚部不影响人们在工程计算中用该方程组求解初值问题。针对具有上述特征的气－团二相流方程组，本文发展了一种类特征线方法，它保留了双曲型方程特征线方法的若干优点，但它允许方程的特征根中有微小的虚部。含灰气体激波管流动的计算表明，类特征线法具有精度高、数值耗散和弥散小等优点     

碳含量对GC—4钢组织与性能的影响

本文用光学和电子显微镜研究了碳含量在0.39%～0.42%间变化对 GC-4型钢显微组织(190℃等温、260℃回火)的影响。讨论了显微组织与力学性能间的关系。结果表明,碳含量低于0.40%的钢比碳含量大于0.40%的钢具有较好的强韧性配合。随着碳含量的进一步增加,抗拉强度增加幅度不大,而屈服强度反而有下降趋势。为了获得较好的强韧性配合,应将碳含量控制在0.40%以内。     

关于CYX-1、CDJ-1智能型液压元件试验台的研制

自增压油箱和压力继电器是导弹上应用的两个重要液压元件。每个元件产品出厂前均要经过进一步的磨合调试，然后经过多项测试，合格后方可出厂。由于要求严格，测试项目又比较多，因此非常需要一个智能型的试验台，来测试液压元件，保证它们的质量。为此，我所与上海应用技术学院等单位共同研制开发了一台智能型液压试验台，其内部结构采用计算机测控技术、电液比例控制技术。测试过程与生产工艺相结合，使用方便，提高了测试和调试效率，并且还提高了测试精度及可靠性。