基于鸽群优化算法的实时避障算法

为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置，提出一种在改进版圆形扩张（CSE+）法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制，在障碍分布密集时选择最安全的路径，在障碍物分布稀松的环境中，利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外，还引入了搜索树，可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能，在障碍物分布稀松时效果更加明显，且可实现死角检测并能通过狭长通道。      

基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型研究

客流密度是影响地铁列车客室内热舒适性环境的重要因素,传统的地铁列车客室温度控制主要是根据UIC-553标准,以室内外温差作为控制核心.本文通过构建全尺寸地铁列车客室-乘客-空调送风耦合的一体化模型,利用实车试验与数值模拟相结合的方法,对地铁列车客室内的热舒适性展开研究.探讨客流密度对地铁列车客室内热舒适环境的影响规律以及不同客流密度下客室平均温度与空调送风温度之间的关系,得到了不同客流密度下能满足人体热舒适性体验的空调送风温度,提出了一种基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型.     

大型飞机平尾翼尖涡对后体涡系影响的实验研究

大型飞机在飞行过程中机身后体会产生一对反向旋转的脱体涡（后体主涡），该涡与平尾翼尖涡共同构成飞机后体的涡系结构。在风洞中，利用激光粒子测速（PIV）方法，对单独后体和加装不同展长平尾的后体，分别研究涡系结构的动力学特征。结果表明:后体主涡的涡核中心沿流向明显向上移动；加装平尾后，涡系呈现典型的四涡结构，平尾翼尖涡对后体主涡影响显著，加大了后者向上移动的趋势，同时使其沿展向外移，并显著削弱其涡旋强度；平尾展长增加后，后体主涡受到的影响有所减弱。在低速环境下，来流速度对后体涡系结构的无量纲动力学参数影响较小。     

机载托架自动校准系统的设计与实现

为了解决机载托架传统校准方法精度低、耗时、费力等问题,设计了一种高精度、高效率并且操作简单的成品托架自动校准系统。该系统运用调平精度较高的"循环多次"最高点不动调平方法,建立高精度机载托架校准的静力学数学模型,运用VC与Matlab的COM接口编程技术开发机载托架自动校准系统,并建立良好的人机交互界面。试验结果表明,利用该方法对机载托架进行校准,无论是校准精度还是校准效率都较传统方法有很大提高。     

GEO-UAV空天双基SAR二维分辨能力分析

收发平台分置于地球同步轨道（GEO）和无人机（UAV）的GEO-UAV空天双基合成孔径雷达（SAR）系统能够实现对重点观测区域高精度、高时相的观测，二维分辨能力为其重要的系统指标。针对GEO-UAV空天双基SAR的二维分辨能力进行了分析:首先，基于梯度法给出了空天双基SAR矢量化的二维分辨率的计算方法；其次，基于GEO-UAV空天双基SAR的构型计算了其距离分辨率、方位分辨率以及二维分辨矢量夹角；最后，基于系统的二维分辨能力提出了GEO-UAV空天双基SAR的构型设计准则，通过点目标仿真对该准则的有效性进行了验证。所提设计准则能够为GEO-UAV空天双基SAR的系统设计提供有力支撑。      

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。      

上升段飞行器目标的视频图像跟踪

粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论和蒙特卡罗理论的实时目标跟踪方法，具有较为灵活的并行化跟踪方式，能够较好地维持跟踪目标的假设状态，具有较好的跟踪效果和鲁棒性。上升段飞行器目标飞行视频图像跟踪是火箭等目标飞行监控的重要阶段，但现阶段对飞行器上升段的视频图像跟踪主要依靠人工手动操作云台控制器，实现视频图像中的飞行器跟踪，跟踪图像存在跟踪滞后、画面抖动等现象，跟踪效果受人为因素影响较大。本文提出一种基于粒子滤波方法的上升段飞行器目标视频图像跟踪方法，建立飞行器目标粒子滤波跟踪模型实现对飞行器目标的识别和跟踪，在识别和跟踪的基础上建立云台控制模型，通过对云台的智能控制获得飞行器上升段的高质量图像。采用火箭发射的视频图像作为模型验证的实验数据，检验飞行器目标的跟踪效果。     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。