基于FPGA的反走样图形发生器的研制

简要介绍了一种生成反走样直线和圆的原理,然后用基于FPGA的硬件方法研制设计出该反走样图形发生器,提高了图形生成的速度。相比于100MHz-CPU的计算机软件实现,大约快4倍。     

直升机自适应旋翼驱动系统的研究进展

直升机自适应旋翼由复合材料桨叶、埋入式驱动和传感元件以及控制系统组成,它能够有效地抑制桨叶的振动、改善旋翼的操纵系统和空气动力特性。对自适应旋翼的基本含义和关键技术之一--驱动器进行了评述,并从旋翼驱动材料、驱动系统和力学模型等方面介绍了当前的研究成果。     

令牌传递网络节点消息缓冲容量的确定方法

在网络系统中,节点缓冲区内消息发生覆盖或溢出会造成消息的丢失,对于限时令牌网络,节点消息发送时间和消息缓冲容量的分配是影响消息实时性的重要因素.针对令牌传递网络分析了节点消息缓冲机制,说明了消息缓冲容量的确定与网络带宽分配方法的关系,并提出了消息缓冲容量的确定方法,导出了避免消息覆盖或溢出所需的最大发送和接收缓冲容量余度.指出在消息的产生间隔大于该消息的最大允许的延迟时间和接收节点响应时间的条件下,发送和接收端的消息缓冲容量等于被缓冲消息的长度.     

应用激光蒸汽屏技术对跨超声速大攻角战术弹气动特性研究

本文应用激光蒸汽屏方法揭示了在跨超声速进,战术弹模型大攻角下的空间流态,同时,分析了旋涡和涡系干扰。     

不完全疲劳寿命数据可靠性分析的秩统计方法及其应用

首先给出了不完全疲劳寿命数据和无失效寿命数据的平均秩估计量公式,然后导出了不完全疲劳寿命数分别遵循三参数Weibul分布和对数正态分布参数的等权估计公式与加权估计公式,最后给出了两个应用实例。     

基于UG的粉末冶金模具CAD系统研究

介绍了UG二次开发工具,给出了在VC++编译环境下UG二次开发的方法、步骤及界面实现技术,介绍了基于UG的粉末冶金模具CAD系统的结构和功能.     

C/C-TaC复合材料制备技术研究

难熔金属碳化物的加入可有效提高C/C材料的抗烧蚀性能,并成为近年来国内外研究的热点。文章主要介绍了中南大学在难熔金属碳化物TaC改性C/C材料制备技术方面的研究工作,主要包括含有Ta₂O₅的树脂/沥青浸渍-高温处理原位反应生成TaC的工艺方法、用含有有机Ta的树脂浸渍-高温处理原位反应生成TaC的工艺方法、预制体编织过程中加入TaC制备C/C-TaC的工艺方法、基于化学气相渗透法制备TaC及SiC/TaC中间界面层改性C/C材料的工艺技术以及基于化学气相沉积法制备抗烧蚀TaC及SiC/TaC难熔金属碳化物涂层的工艺技术。     

基于粒子群优化核极限学习机的北斗超快速钟差预报

针对卫星钟差序列中非线性特性较为复杂和超快速钟差预报精度较低的问题,将核极限学习机算法引入到北斗超快速钟差预报中。首先,将极限学习机进行优化,引入粒子群优化算法来选择核极限学习机所需的核参数和正则化参数;然后,将优化后的方法应用到超快速钟差预报中,并给出了利用该方法进行超快速钟差预报的步骤;最后,在分析iGMAS提供的实测北斗超快速钟差数据的基础上,选用单天和多天数据进行短期预报。结果表明：在短期预报6h范围内,利用本文提供的优化方法解算得到的超快速钟差预报精度明显优于二次多项式模型和周期项模型,并且采用此方法得到的超快速钟差预报产品与iGMAS提供的超快速钟差预报产品(ISU-P)相比,GEO、IGSO和MEO卫星的预报精度分别提升了50.51%、46.98%、40.67%,其与最终精密钟差的符合程度显著 增强 。     

UltraFlex太阳电池阵的结构优化

以提高圆形太阳电池阵的展开过程稳定性和固有频率为优化目标,以UltraFlex太阳电池阵为模型,采用有限元软件SAMCEF对其进行结构优化。以承重梁材料、斜梁开口高度、斜梁位置、梁截面高度及厚度5种结构参数为优化变量,进行了多种工况的展开动力学仿真和模态计算。经分析发现,结构展开后期太阳毯与支撑梁拉扯会导致支撑梁剪切应力激增;梁材料、斜梁位置与支撑梁截面高度对太阳电池阵的展开过程稳定性影响较大;当梁材料为碳纤维,斜梁位置为1100 mm,梁截面高度为20 mm时,展开过程稳定性最好;斜梁位置和承重梁截面厚度对结构固有频率影响较大;当斜梁位置为900 mm或1100 mm、承重梁截面厚度从3 mm增至3.5 mm时,系统固有频率涨幅最大,由此带来的质量增加可以接受。     

跨传感器异步迁移学习的室内单目无人机避障

针对强化学习策略由仿真环境向实际迁移困难的问题,以提高无人机采用无深度信息单目视觉时的行人规避能力为目标,提出一种基于异步深度神经网络结构的跨传感器迁移学习方法。首先,在仿真环境中仅使用虚拟单线激光雷达作为传感器,通过基于确定性策略梯度(DDPG)的深度强化学习方法,训练得到一个稳定的初级避障策略。其次,用单目摄像头和激光雷达同步采集现实环境中的视觉和深度数据集并逐帧绑定,使用上述初级避障策略对现实数据集进行自动标注,进而训练得到无需激光雷达数据的单目视觉避障策略,实现从虚拟激光雷达到现实单目视觉的跨传感器迁移学习。最后,引入YOLO v3-tiny网络与Resnet18网络组成异步深度神经网络结构,有效提高了存在行人场景下的避障性能。