转速的计算机测量与显示

本文介绍了一种实时测量和显示转速的方法，详细阐述了中断系统的硬件结构、ＩＮＴＥＬ８２－５３定时器／计数器的定时方法，并给出了递推算法的推导过程及Ｃ语言实现。     

企业发展中的价值工程

本文从理论上分析了价值工程及其意义,从实践的角度对价值工程运用的几个方面进行了讨论,评价了传统企业与航空企业运用价值工程生产及经营的策略,通过对比提出现代企业发展的价值工程策略。     

基于双循环的涡轮叶冠多学科设计优化

针对经典的多学科设计可行方法(MDF)的低效率问题,开展了利用可变复杂度建模方法改进MDF策略的研究.以涡轮叶冠为对象,综合考虑优化精度和优化效率,利用响应面方法近似高精度分析,简化计算难度,提高优化效率;合理引入可变复杂度建模方法,通过双循环结构优化策略周期性地调用高精度分析更新响应面方程来保证优化精度.基于双循环的涡轮叶冠多学科优化设计(MDO)表明,优化设计目标降低了1.4%,明显好于经典MDF策略(0.97%),整个优化策略共耗时2h39min,仅是经典MDF的优化时间的1/3.     

步进频率雷达多通道迭代收敛法速度估计方法研究

步进频率雷达中,目标的径向运动将导致合成的目标径向一维距离像产生距离徙动和波形失真,需要对目标速度进行估计以补偿其影响。首先基于相位对消原理提出一种适用于扩展目标的步进频率雷达信号处理方法。然后针对高速运动目标,提出基于多通道迭代法步进频率速度估计方法。该方法利用一组正跳频和负跳频步进频率脉冲串综合处理,通过多通道方法解速度模糊,迭代收敛法精确估计目标速度,从而实现高速运动目标无模糊速度精确测量。该方法可应用于步进频率雷达高速目标速度精确测量和成像补偿。     

变结构DDBNs的推理算法与多目标识别

 目前变结构离散动态贝叶斯网络（DDBNs）的推理算法存在的缺陷是计算量随时间片数的增加呈指数增长。为了解决这类网络的推理问题,引入前向后向算法的基本思想,提出一种新的变结构DDBNs的推理算法。在分析变结构DDBNs数据结构的基础上,定义变结构DDBNs的前向、后向算子,从理论上对算法进行了推导,它的计算量仅与时间片数成线性关系。并且把该算法应用于识别空中多目标的变结构DDBNs,通过有效融合“交战行为"节点信息,使识别系统的鲁棒性显著增强。仿真结果验证了推理算法的有效性。     

一种微波应答机模拟器的实现方法研究

微波应答机是目标飞行器端配置的重要交会对接合作目标,为确保其在轨功能和性能稳定,地面测试中需配置专用的模拟器对其进行测试,介绍了一种应答机模拟器的实现方法,分析了模拟器的功能、性能要求;基于模块化的设计思想,给出了模拟器硬件、软件实现方案.最后对按照该方案设计的模拟器工作过程及测试情况进行了介绍.     

我国遥感技术标准体系框架研究

作为我国现阶段重点培养和发展的战略性新兴产业之一,遥感技术近年来得到了迅猛发展,其市场化、产业化趋势日趋显著。然而,遥感技术标准化研究与建设工作远落后于遥感技术的发展,仍处于起步阶段。为了适应蓬勃发展的遥感技术及其应用需求,有必要根据当前我国遥感技术现状,从遥感技术全链路关键技术环节出发,推进我国遥感技术标准体系的逐步构建,有序指导我国遥感技术标准化工作,提高我国遥感技术的应用水平和效益。     

深度确定性策略梯度算法用于无人飞行器控制

对深度确定性策略梯度算法训练智能体学习小型无人飞行器的飞行控制策略进行了探索研究。以多数据帧的速度、位置和姿态角等信息作为智能体的观察状态,舵摆角和发动机推力指令作为智能体的输出动作,飞行器的非线性模型和飞行环境作为智能体的学习环境。智能体在与环境交互过程中除了获得包含误差信息的密集惩罚外,也有达成一定目标的稀疏奖励,该设计有效提高了飞行数据的样本多样性,增强了智能体的学习效率。最后智能体实现了从位置、速度和姿态角等信息到控制量的端到端飞行控制,并进行了变航迹点、模型参数拉偏、注入扰动和故障条件下的飞行控制仿真,结果表明智能体除了能有效完成训练任务外,还能应对多种训练时未学习的飞行任务,具有优秀的泛化能力和鲁棒性,该方法具有一定的研究价值和工程参考价值。     

一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法

水下监控视频中的珊瑚礁鱼检测面临着视频成像质量不高、水下环境复杂、珊瑚礁鱼视觉多样性高等困难,是一个极具挑战的视觉目标检测问题,如何提取高辨识度的特征成为制约检测精度提升的关键。提出了一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法,通过设计视觉特征聚合和时序特征聚合2个模块,融合多个维度的特征以实现这一目标。前者设计了自顶向下的切分和自底向上的归并方案,可实现不同分辨率多层卷积特征图的有效聚合;后者给出了一种帧差引导的相邻帧特征图融合方案,可通过融合多帧特征图强化运动目标及其周边区域的特征表示。公开数据集上的实验表明:基于以上2个模块设计的时空特征聚合网络可以实现对水下珊瑚礁鱼的有效检测,相比于多个主流方法和模型取得了更高的检测精度。