改进YOLOv4的表面缺陷检测算法

为解决航空发动机部件表面缺陷检测精度低、检测速度慢的问题,提出一种改进的YOLOv4算法进行智能检测。在路径聚合网络（PANet）结构中融合浅层特征与深层特征,增大特征检测尺度,同时去除自下而上的路径增强结构,提高小目标检测精度和整体检测速度;根据各类缺陷数量不同的情况,优化聚焦损失中的平衡参数,增加权重因子调节各类缺陷的损失权重,将改进后的聚焦损失代替分类误差中的交叉熵损失函数,降低样本不平衡和难易样本对检测精度的影响。实验表明：相比于原始YOLOv4算法,改进后的YOLOv4算法在测试集上的平均精度均值（mAP）为90.10%,提高了2.17%;检测速度为24.82 fps,提高了1.58 fps,检测精度也高于单发多框检测（SSD）算法、EfficientDet算法、YOLOv3算法和YOLOv4-Tiny算法。     

基于Tent映射的自适应混沌混合多目标遗传算法

提出一种Tent映射在计算机上实现的改进算法,有效解决了受计算机字长影响,Tent映射存在不动点和小周期的情况.将改进的Tent映射应用于混沌优化算法中,对基本NSGA-Ⅱ算法进行改进.使用混沌序列对初始种群赋值,提高算法收敛能力;使用改进的混沌搜索增强种群多样性;分别使用基本算法和改进算法对标准测试函数进行数值仿真.统计结果显示:改进的算法可以在保持高效率求解的同时,得到的非劣解在收敛性和多样性指标上均优于基本NSGA-Ⅱ算法.     

基于改进蚁群算法的低空突防航迹规划

为保证低空突防的成功率,在航迹规划时必须设计出以最小的被发现概率及可接受的航程为目标的航迹.蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)作为一种新型的模拟进化算法,适合用于航迹规划中最优航迹的搜索,但是算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解的缺点,为了克服算法自身不足,提高算法性能,引入了遗传算法中变异操作和挥发系数的自适应调节,从而形成改进蚁群算法,最后结合建立的航迹规划性能指标,利用等概率寻优、原有蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行航迹规划,并通过比较和分析结果的时间花费和航路代价,验证了改进蚁群算法的有效性.      

基于改进萤火虫算法的小卫星质量特性调整 #br#

摘要： 为了消除小卫星在轨运行过程中因燃料消耗等原因造成质量特性变化的影响,提出一种基于改进萤火虫算法的卫星在轨质心调整方法.该方法运用萤火虫算法对PID控制器的参数整定进行优化,针对收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,引入自适应步长因子对算法进行改进.算法通过编程注入星载计算机,进而控制电机调整机构完成卫星在轨质心调整.依托于地面气浮平台进行半物理仿真实验,实验结果表明改进算法在第48次迭代完成PID参数整定,相较于其他算法具有更快的收敛速度和动态响应特性.基于改进算法的调整系统可在59 s将单轴质心偏移量减小到精度要求,验证了系统在小卫星质量特性调整上的实时性和稳定性.     

基于改进优先经验回放的SAC算法路径规划

为解决智能体在复杂环境下的路径规划问题,提出一种基于改进优先经验回放方法的在线异策略深度强化学习算法模型.该模型采用柔性动作评价算法,通过设计智能体的状态空间、动作空间及奖励函数等实现智能体无碰撞路径规划;利用样本状态优先度与TD误差构建的样本混合优先度的离散度计算样本采样概率,进一步提出基于改进优先经验回放方法的柔性动作评价算法,提高模型学习效率.仿真实验结果验证了提出的改进柔性动作评价算法在各个参数配合下的有效性及改进优先经验回放方法在连续控制任务中模型学习效率的优越性.     

基于GB/T 24734的三维自动标注

结合制造企业对三维CAD零件尺寸自动标注的需求,探讨了以国标GB/T 24734为依据的在CAD系统中实现三维尺寸自动标注的技术.设计并实现了三维自动标注的算法,详细阐述了其相关的技术.该算法涉及零件基准识别、特征简化、表面分组、垂向投影标注以及零件特征还原等一系列技术.其中,特征简化和还原主要涉及特征和草图级别的倒角、圆角及阵列操作.为了便于尺寸的布局和识别,采用了表面分组和垂向投影标注的方法来对零件进行分解.以CAXA实体设计软件为平台,实现了上述算法,开发了自动标注模块,并验证了算法的可行性.     

基于改进NL-means算法的显微CT图像降噪

显微CT(Computed Tomography)采用微焦点射线源,射线剂量低,CT图像噪声大,对其降噪十分必要.综述了现存主要CT图像降噪算法及其优缺点,介绍了NL(nonlocal)-means算法,根据实验结果分析了其会在图像平滑区域引入人工伪影的不足.根据NL-means算法的不足,在原算法中引入图像的梯度信息,提出了改进的降噪算法,改进算法保持了原算法优良的降噪功能,并能有效抑制人工伪影,且能够提高图像细节对比度,实验结果验证了改进算法的有效性.     

基于改进粒子群优化算法的巡航导弹航路规划

粒子群优化(PSO, Particle Swarm Optimization)算法是继遗传算法、蚁群算法之后的又一种新的群体智能算法,经常用于复杂问题的求解.由于其迭代公式是面向连续空间的,因此更适合解决非网格拓扑的航路规划问题.标准的粒子群优化算法在寻优的过程中容易出现早熟现象,针对这种现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.改进算法根据相应的代价函数选择精英粒子和较差粒子,对较差粒子采用了带有动能补偿的速度更新策略,从而避免了寻优过程中的早熟现象;在单个粒子的运动方面引入了最差粒子的失败经验,让群体中粒子有效避开最差解.仿真表明:改进算法在航路规划的应用中具有更强的搜索能力,获得的航路代价在进化代数相同的前提下更小.      

多目标组合运输物流量预测建模算法

提出了一种新的多目标组合运输物流量预测建模算法.以时间、领域、影响以及组合运输为基准,运用系统工程理论思想设计出一种四维的物流量影响因素模型,并运用结构方程模型对所建模型做了优化,提取出组合运输物流量的核心影响因素.在改进的神经网络算法的基础上结合遗传算法,提出了一种结合遗传算法的改进的神经网络新算法,弥补了改进的神经网络算法上的缺陷,在多目标组合运输物流量预测的实例应用中,该算法不仅有很高的预测精度,而且具有收敛速度快、运行稳定的特点.      

改进PCA在热波图像处理中的应用

针对飞机结构隐藏腐蚀热波成像检测中出现的热像仪中有用数据较少、图像序列中腐蚀区域与非腐蚀区域对比不明显、信噪比较低等问题,提出了基于小波变换的改进PCA(Principal Component Analysis)算法.该算法对热图像序列中的每帧图像进行二进制离散小波变换,提取出低频部分的系数;对低频系数进行改进PCA分析,通过固定点算法并引入Gram-Schmidt正交化过程求解特征向量;令高频系数为零,抑制图像的噪声.实验结果表明:该算法充分利用了热像仪的有用数据,提高了图像的质量和信噪比,且计算时间较短.      

基于权重的层次矢量量化体压缩算法及其在空间环境中的应用

空间环境数据可视化是空间环境预报和服务的重要手段.目前基于矢量量化的压缩体绘制算法均只考虑了数据特点和压缩效果,并未结合具体应用需求.为适应空间环境体数据可视化具体应用需求,提出了一种应用驱动的压缩体绘制算法—-基于权重的层次矢量量化算法(WHVQ).算法将体数据划分为43的数据块,并为数据块设置权重,重点关注区域的数...     

结合等值面绘制与体绘制的电磁环境可视化方法

为提高现有的电磁环境三维可视化效果,提出一种将等值面绘制融合到光线投射体绘制中的网格投影算法。将等值面网格化,利用空间网格表现等值面并融合进体绘制生成的电磁环境图像中。将平面均匀网格平行投影到电磁环境体数据中具有同一数据值的数据采样点上,由此生成网格化的等值面。投影到体数据中的网格沿投射光线的反方向确定其对应于光线投射生成图像上的像素点,并将网格颜色值融合到此像素点中,实现融合绘制电磁环境。在统一计算设备架构(CUDA)下并行实现本文算法后,不仅电磁环境的绘制效果比融合前有提升,而且更新绘制速度能够达到实时,支持用户实时交互控制。     

保持颜色一致性的动态电磁环境绘制算法

针对电磁环境绘制的研究现状,提出了保持颜色一致性的动态电磁环境绘制算法。明确了绘制中的颜色一致性原则:同一数据值对应同一颜色,绘制图像序列中颜色变化与数据变化保持一致。在颜色一致性分析的基础上,对静态电磁环境的绘制方法进行了修改,使其能够在绘制动态电磁环境时保持颜色的一致性。必要时,颜色与数据值的对应关系可以交互调整或自动调整,以适应数据场的值域变化。实验表明,算法能够在保持颜色一致性的情况下绘制动态电磁环境,直观显示其变化情况,便于用户观察和理解。同时算法可并行执行,在统一计算设备架构下具有较高的执行效率,利于算法的使用。      

基于离散能量法的牙体预备仿真力觉渲染算法

在力觉交互的虚拟现实系统中,力的逼真度和系统稳定性是系统的两个重要性能.在力觉交互虚拟现实牙医培训系统中,通过力反馈设备作用在医生手上的力直接影响培训质量.采用四面体剖分建立人类牙齿的实体模型.结合经验公式和实验数据,提出了一种牙体预备虚拟切削力模型,研究了保证系统稳定性和虚拟力逼真度的算法,并利用离散能量法对等采样间隔的切削力序列进行渲染处理,使得力信号在力的逼真度和系统稳定性之间得到优化解,较好地消除了力序列中的高频振动,从而改善了力觉交互虚拟现实牙医培训系统的性能.     

嵌入式大气数据传感系统测压孔布局研究CSCD

嵌人式大气数据传感系统是一种依靠嵌入在飞行器前端的压力传感器阵列来测量飞行器表面的压力分布,并由此压力分布通过求解非线性方程组间接获得飞行参数的先进飞行数据传感系统。针对嵌入式大气数据传感系统测压孔布局进行研究,通过三点法对各种布局的数据解算收敛性进行了分析,并在白噪声干扰下对各种布局下的解算精度进行了验证。     

基于混沌粒子群优化的北斗/GPS组合导航选星算法

全球卫星导航系统（GNSS）接收机在接收信号的过程中会受到诸如建筑物遮挡、信号干扰等因素的影响,无法得到全部可见星。为减轻多星座组合接收机的处理负担,研究利用部分可见卫星进行定位的快速选星算法,提出了一种基于混沌粒子群优化（CPSO）的北斗/GPS组合导航选星算法。首先,对当前历元时刻可见卫星进行连续编码,按照选星数目分组,每个分组视为一个粒子。然后,通过混沌映射初始化粒子种群,选取几何精度因子（GDOP）作为评价粒子优劣的适应度函数;粒子通过粒子群优化算法的速度-位移模型更新自身位置,逐渐趋近空间卫星几何分布较好的卫星组合全局最优解。最后,采集北斗/GPS实际数据对选星算法进行仿真验证和性能比较,结果表明,所提算法在选星颗数多于5颗时,单次选星耗时为遍历法选星的37.5%,选星结果的几何精度因子计算误差在0~0.6之间。该算法可适用于北斗/GPS组合导航定位不同选星颗数的情况。      

改进独立成分分析在高光谱图像分类中的应用

针对独立成分分析在使用常规数值求解时容易陷入局部最优解的问题,以及采用神经学习算法时神经元激活函数的限制问题,将遗传算法与独立成分分析相结合,并对模型进行改进,提出了适合于高光谱数据无监督分类的模型.该算法采用最大化非高斯性进行成分的统计独立性度量,利用四阶累积量-峰度作为遗传算法的适应度函数.在应用分析中,将该算法应用于推扫式高光谱成像仪(PHI,Push-broom Hyperspectral technique Imager)数据地物分类能够获得全局最优解,在没有先验信息情况下实现地物的精细分类;与传统高光谱无监督分类算法比较,表明该算法的适用性,并具有更高的分类精度和准确性.      

Fast spacecraft solar radiation pressure modeling by ray tracing on graphics processing unit

A novel method is presented to evaluate on the graphics processing unit (GPU) the force and torque on a spacecraft due to solar radiation pressure. The method employs efficient ray tracing techniques, developed in the graphics rendering discipline, to resolve spacecraft self-shadowing and reflections at faster than real-time computation speed. The primary algorithmic components of the ray tracing process which contribute to the method’s computational efficiency are described. These components include two-level bounding volume hierarchy acceleration data structures, fast ray to bounding box intersection testing using the slab intersection algorithm and fast triangle intersection testing using the Möller-Trumbore algorithm. Spacecraft material optical properties are represented as a combination of Lambertian diffuse and ideal specular reflections. Both diffuse and specular ray-surface interactions are modeled. The approach is implemented using C++ and OpenCL and executed on a consumer grade GPU. Model validation is presented comparing ray traced force and torque values to the same quantities produce by a faceted analytic model. Numerical results illustrate the impact of self-shadowing on the force and torque calculation, and demonstrate the fast computational speed that is enabled with this implementation.     

基于累积误差效应的瞬变加注量融合算法

为提高火箭推进剂加注量的计量精度,在原系统单一的流量计基础上新增超声波流量计和高精度液位计,并对液位计进行液位-体积标定,使三路测量设备同时参与加注量计量.根据设备计量原理分析了三路加注量数据的变化特性和误差特性,并利用时域估计法和数据加窗法推导了各瞬变加注量误差信号的方差估计算法,给出了基于方差最小二乘意义下的最优加权融合结果.实际应用表明该融合算法可以有效地抑制累积误差的不断扩大,提供比原始数据精度更高的实时加注量数据.     

基于改进遗传算法的航空集装箱装载问题研究

针对标准遗传算法求解装载方案时存在收敛速度慢、易早熟、寻优结果欠佳的问题,基于拟人装载策略,提出了一种以集装箱空间利用率最大为目标,考虑货物装载顺序、体积、质量、重心、不重叠等多种实际约束的改进遗传算法。首先,采用与货物放置状态相结合的实数编码,随机产生初始种群;然后,在常规选择操作中加入最优解保存策略,并将稳定性、支撑限制、重心约束考虑到进行线性尺度变换后的适应度函数中,以此来计算每种装载方案的评估值;最后,输出评估值最高的方案作为最优装载方案。实验采用异构性不同的测试算例进行性能测试,结合3组具体货物装载数据证明算法的普适性与实用性。结果表明:所提算法在求解强异构货物装载过程中具有较好的优化效果,适用于求解集装箱装载问题。与标准遗传算法相比,收敛性与搜索速度有所提高,2种不同箱型的集装箱空间利用率分别提高了3.82%和3.66%,运行时间分别缩短了7.9 s和5.58 s,能快速找到最优装载方案,可有效解决规则、不规则集装箱的货物装箱问题。基于MATLAB软件实现装载方案的可视化,为集装箱的实时装载决策提供了理论基础。