用于研究列车空气动力学的数据可视化系统

列车气动试验数据可视化对列车空气动力学研究很重要。由于列车气动试验数据场是基于曲面域的散乱数据场,采用数据场网格划分和基于等参变换的区域映射插值相结合的插值方法。在此基础上改进了扫描线算法,克服了传统扫描线算法求解收敛性得不到保证的不足。为了适应试验数据可视化系统对系统扩展性的要求,采用面向对象的软件工程思想编制了试验数据可视化系统,并在实践中改善系统。     

高校学生管理系统中组合查询的设计与实观

论文根据组合查询的条件，将组合查询与字段选取有机结合，通过设置数据过滤等方法，并应用PowerBuilder中动态生成数据窗口、游标等功能，用较少的程序代码实现了复杂的查询功能。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

基于相似度的半监督学习工业数据分类算法

针对现实场景中大量无监督数据无法有效利用的特点,提出了一种基于数据相似度匹配的半监督学习算法。该方法结合一定的先验知识,通过无监督学习的方式,计算未标记数据与少量有标记数据之间相似度,从而对少数类样本进行扩充。利用构造后的数据集进行模型训练,从而提高模型对于少数类的识别效果。该方法能有效改进分类任务中数据分布不平衡及标记困难的问题,在一组基于真实场景下的电力传感器检测数据分类任务中取得了较好的少数类识别效果。通过对比传统以及半监督的多种分类算法,该方法虽然在准确率上低于传统方法,但是在召回率与F₁值的表现上超越传统方法。     

测量点云数据的多视拼合技术研究

在实物反求中，往往需要将从各个不同视角测得的点云数据进行多视定位，统一到一个全局坐标系下，并经过数据融合使之能够便于后续的模型重建。本文首先提出了一种改进ICP算法，在采用标签法进行预定位的基础上，选取两个视图重叠区域中不同位置的数据点集作为控制点集，建立控制点的名义对应关系，然后进行坐标变换迭代求解，从而方便快速地实现了两个不存在明确对应关系的点云视图之间的准确定位。在进行多视拼合时，提出一种边定位边合并的方法，减少了多视顺序拼合时所产生的积累误差。对拼合后的视图，本文根据在重叠区域的缩小包围盒内采用加权平均的方法进行了数据融合。实例表明，本文提出的方法是行之有效的。     

基于虚拟热源法的飞机电热风挡传热数值仿真（英文）

为解决弧面外形的飞机电热风挡传热数值仿真过程中因薄膜热源对应的网格厚度过小易于导致的网格负体积、非物理解等问题,基于电热风挡薄膜热源厚度范围(10^-9～10^-7 m)较其相邻多层介质厚度较小这一事实,结合傅里叶传热理论分析,构建了一种针对飞机电热风挡传热数值仿真薄膜热源处理的虚拟热源法。该方法通过设定薄膜热源虚拟物性参数弱化薄膜热源实际厚度对其相应仿真网格厚度的约束,从而实现薄膜热源厚度与其对应网格厚度的解耦。利用该方法对2种不同薄膜热源网格厚度的电热风挡模型进行了非稳态传热数值仿真,并将仿真结果与按实际薄膜热源厚度设定网格厚度及物性参数的电热风挡模型仿真结果进行对比发现,虚拟热源法求解的仿真结果与按常规设置求解的仿真结果在温度和时间两个维度上均吻合。因此,在求解类似电热风挡这种具有薄膜内热源的非稳态传热问题时,可在构建网格模型时按需设定薄膜热源网格厚度,并在求解时采用虚拟热源法,以避免网格负体积或非物理解问题的发生。     

基于网格划分的ADS-B地面站信号覆盖及选址分析

针对通用航空飞行活动的安全监视问题,合理的广播式自动相关监视（Automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B）地面站选址规划能够提高空域的监视范围,基于网格划分分析ADS-B地面站对真实高度的监视信号覆盖范围并进行选址分析。考虑地球曲率和地形遮蔽对信号传播距离的影响,采用数字地理高程数据建立地理模型,将空域网格化处理,用Xdraw算法计算网格覆盖性,确定ADS-B地面站对真实高度的最大理论覆盖范围,构建地面站最大覆盖模型进行空间规划布局。最后,对ADS-B地面站信号覆盖情况进行仿真,并以湖北省为例,计算出满足该区域覆盖需求的地面站布局。为实际工作中的地面站布局规划提供了依据。     

两种基于图论的聚类算法改进(英文)

近年来,基于图论的聚类算法被广泛地应用在数据聚类和图像分割之中。聚类任务主要是挖掘一组给定数据隐含的分布规律和结构信息,而图像分割则是将一幅图像划分为若干互不交迭区域的过程。主要讨论两种比较流行的基于图论的聚类算法,即基于有向树的数据聚类算法和基于最小生成树的图像分割算法。创新在于:(1)改进基于有向树的数据聚类算法,将其应用于图像分割;(2)改进基于最小生成树的图像分割算法,将其应用于数据聚类。在人工数据和实际图像数据上的实验结果表明,改进的有向树算法可以很好地分割图像并保留图像中足够的细节,而改进的最小生成树聚类算法能比较好地聚类具有流形结构的人工数据。     

三维曲面部分匹配的算法研究

将基于曲率分析的曲面片形状划分方法和几何哈希相结合，提出一种通用的空间曲面匹配算法。对待匹配的三维曲面模型，计算其网格顶点的主曲率和法矢；由主曲率和该点所在的曲面片类型来构造其无向脚标，有向脚标为该点的法矢。按照多重筛选标准生成数量少却有效的匹配点对，建立候选点对列表。由候选点对所生成的三维空间变换组成哈希表，运用双层哈希投票机制得出使模型能够正确匹配的三维坐标变换矩阵。实验表明，该算法适用于具有部分重叠的曲面模型的匹配，并能保证较好的匹配精度和速度。     

基于曲率的指尖检测方法

指尖检测是基于视觉的徒手人机交互系统的关键环节,由于背景的复杂性和系统的实时性要求,导致指尖的精确定位在处理速度和准确性方面存在很大问题。本文针对这一问题,提出了一种简单高效的基于曲率的指尖检测方法。该方法首先将输入视频流基于肤色空间进行二值化,并将二值化后的视频序列作为输入数据;然后采用边缘检测算法提取出肤色区域的边缘(肤色区域的轮廓),在肤色区域的轮廓上根据曲率来对类指尖的点进行检测,并且根据类指尖点的位置关系来判定一个肤色区域是不是手;最后通过过滤算法过滤掉误判手臂点。实验结果表明,该方法在不同的应用背景下都具有很好的检测效果,对光照的鲁棒性也较高,并且能够达到实时检测的效果。     

A Generative Adversarial Nets Method for Monitoring Data Generation on Aircraft Engines

A sufficient sample size of monitoring data becomes a key factor for describing aircraft engines state.Generative adversarial nets(GAN)can be used to expand the sample size based on the existing state monitoring information. In the paper,a GAN model is introduced to design an algorithm for generating the monitoring data of aircraft engines. This feasibility of the method is illustrated by an example. The experimental results demonstrate that the probability density distribution of generated data after a large number of network training iterations is consistent with the probability density distribution of monitoring data. The proposed method also effectively demonstrates the generated monitoring data of aircraft engine are in a reasonable range. The method can effectively solve the problem of inaccurate performance degradation evaluation caused by the small amount of aero-engine condition monitoring data.     

多雷达跟踪网数据融合算法的研究

为了将国外多传感器融合技术引用的雷达网系统中，本文对国外多传感器数据融合技术做了简要叙述，并进行了归纳，分析，作者认为在卡尔曼滤波前，对多个传感器的观测数据进行并行的预处理（融合估计）的算法比其他融合算法要求，为了找到使跟踪精度更高的数据融合算法，本文不仅就参与融合的观测值的数目与跟踪精度的关系进行了仿真比较，而且对几种认为可取的国外算法进行了扩展与改进。最后，将改进后的几种融合算法就其应用于雷达     

Optimization Algorithm of UWB Positioning for Aircraft Assembly Workshop

Due to the complexity of strong metal interference and multiple occlusions in aircraft assembly workshop,the random "drift"phenomenon often happens in the ultra wide band (UWB)based positioning system.To solve this,a fusion positioning optimization algorithm is proposed based on median filtering,hidden Markov model (HMM)a nd Kalman filtering.Firstly,based on the three-dimensional (3D) median filtering,aqueue optimization method with weights is introduced to smooth the measurement data and eliminate the abnormal value.Secondly,taking Singer model as a reference,a single-dimension acceleration distribution model is designed.In order to further consider the spatial motion characteristics of objects in workshop,the distribution is extended from 1D to 3D,and discretized into the state quantity of HMM.Subsequently,the data obtained by the two methods are fused by taking Kalman filter as an iterator,and then the optimized location solution is obtained based on dynamic weights.Finally,an experiment is conducted in an aircraft assembly workshop.Results show that 99.3% of dynamic positioning errors are less than 15 cm after using the proposed algorithm.Even in the situation with large signal-fluctuation,there are 71.6% of positioning data whose errors are reduced.The random "drift"is greatly decreased.     

对脉冲型数据的一种数字滤波技术

本文提出了一种用于处理动态实验脉冲型数据的数字滤波技术。首先,识别和剔除数据中的野值并加以补正,然后使用最小二乘法15点二阶算式对数据进行滤波,对于脉冲幅值较大的数据可多次滤波,以得到更接近于真实值的数据。用数字滤波技术作动态点估算,对测量数据具有频域滤波和数据平滑化功能,其特点是简单、实用,应用性强。算例表明,对于脉冲型数据和混有高频噪声的动态测量数据的滤波效果是良好的,给出了原数据的有用信息和基本特征。     

基于动态失效率模型的可靠性实时预测

针对失效率函数可变的非线性动态系统,基于系统状态建立参数未知的动态失效率模型。将历史状态和Nelson-Aalen估计的失效率数据作为训练样本,利用具有快速且精确学习能力的径向基网络逼近动态失效率函数。针对系统的非线性,通过粒子滤波方法对运行中的状态进行在线估计,并由此确定随状态改变的系统失效率,从而对可靠性进行实时评估与预测。通过对带有疲劳裂纹增长的机械系统进行仿真,充分验证了这种可靠性预测方法的可行性和有效性。     

卫星解体碎片生成数值模拟

提出卫星解体碎片生成的数值模拟方法,对卫星模型解体实验问题进行了数值模拟研究。有限元重构方法是一种有限元与 SPH 方法的结合,能够模拟获得孤立碎片的特性数据。通过在 SPH 模拟结果中重构有限元单元,能够有效区分碎片云中的置信孤立碎片和非置信孤立碎片,结合图论方法能够获得每个孤立碎片的单元构成及其尺寸、速度矢量和质量等信息。进而通过数据统计能够获得碎片分布信息。解体碎片数值模拟数据与实验数据具有较好的一致性,表明了该方法的有效性。     

基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测

应用混沌理论，分析了网络流量，用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间，进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数，并证实了网络流量存在混沌特性；据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型，并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明，相对于其他前馈神经网络预测，基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快，预测精度高。     

卡尔曼滤波在某跨声速风洞CTS机构连续动态轨迹捕获试验技术中的应用

外挂物分离轨迹捕获技术是世界上一种先进而且难度较大的风洞试验技术,国内某跨声速风洞捕获轨迹试验装置(CTS)首次对连续动态轨迹捕获实验技术进行了研究。本文首先介绍了该跨声速风洞CTS机构动态轨迹的预测方法,随后对该机构连续动态轨迹同步控制方法的具体实现步骤进行了较为详细的描述,分别介绍了无缓冲和有缓冲的动态轨迹连续同步控制过程及约束条件;在此基础上,针对CTS机构天平信号硬件滤波滞后和精度要求间矛盾的现实,引入泰勒中值定理,建立卡尔曼滤波(KF)模型,选取适当参数,对天平信号进行动态实时滤波处理,并与传统的位置控制方式进行吹风试验比较。试验结果表明:卡尔曼滤波较好地平衡了CTS机构天平信号硬件滤波滞后和精度要求之间的矛盾,且分离轨迹的重复性得到了验证,机构风洞吹风试验的效率也大为提高。     

一种新型的基于预测的卫星资源分配方法

针对传统的按需分配方式所造成的长时延问题,提出了一种新型的基于业务预测的按需分配方法。该方法通过预测业务在等待队列中的长度,将预测信息发送给网络资源控制中心,再由控制中心动态地分配带宽资源,达到服务质量的要求。在阐述了按需分配和业务预测的基本算法后,通过仿真分析了不同的业务类型采用不同的预测信息发送间隔时间的时延性能,分析中考虑了实时业务比非实时业务享有更高的优先权,并且比较了常规按需分配与基于业务预测的按需系统分配方法的时延性能。仿真结果表明利用业务预测,选择合适的预测信息发送间隔时间,能够有效地改善带宽资源分配的时延性能,相比一般的按需分配方式服务质量有了明显的提高。