高超飞行器进气道/内流道流动特性试验

用Ma∞=7风洞试验的方法研究了一种吸气式高超声速飞行器二维进气道/内流道的流场特征与起动特性.试验结果表明:在来流总压0.5～1.9 MPa、单位雷诺数2.48×106～7>.95×106范围内,进气道起动的前提下,进气道/内流道沿程压力分布受来流总压、雷诺数的影响变化很小;在进气道外压缩段流动未受干扰前进气道隔离段最大可承受反压约为250倍自由来流压力;未加侧板时该进气道具有自起动能力,加侧板后隔离段出口压力有所增加;在设计点工况,该进气道增压比42.9,总压恢复0.27,出口马赫数2.76.      

带减振器的光纤陀螺惯导系统有限元仿真建模方法

以某光纤陀螺捷联惯导系统的IMU单元为研究对象,利用有限元分析软件包Patran/Nastran建立了含减振器的IMU系统有限元模型。重点介绍了有限元模型中减振器的等效处理方法,比较了模型的随机振动响应计算结果和样机振动试验的实测结果,两者的误差在3.2%以内,证明了有限元建模过程中所使用的减振器等效处理方法的合理性。     

求解非线性方程及方程组的模拟退火算法

探讨了用模拟退火算法求解非线性方程及方程组的方法,该方法把方程组求解问题转化为函数优化问题.计算中不需要使用目标函数的导数信息,在Matlab环境下实现了该算法,数值实验结果表明了该算法的有效性.     

超声马达工作性能影响因素的研究

系统阐述在超声马达的设计、制作过程中的机构设计、制作工艺、驱动电源等方面的关键问题。重点讨论超声振子的粘接技术,振子参数优化设计的方法,以及驱动电源的匹配和频率自动跟踪设计,最终设计出高性能的超声马达。     

FC环形通信网络双余度容错的设计与实现

随着航电系统的发展,传统的通信网络传输速率已经不能满足发展需要,因此,FC协议作为新一代的高性能网络通信协议被引入到航电系统中.如何基于FC协议设计出满足航电系统应用需求的通信网络成为FC技术研究的关键.本文介绍了一种面向航电系统应用的基于FC通信协议的双余度环网的设计与实现方案,着重从软硬件两个方面对系统的容错设计给出了说明,最后对系统的容错能力进行了全面的验证.     

基于非下采样轮廓波变换的红外和SAR图像融合算法

针对现有红外和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的融合算法融合质量差、边缘轮廓不清晰、效率低下、可视性差,目标检测效率低等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换的融合算法。首先采用非下采样轮廓波变换对预处理的红外和SAR图像进行分解,获得各自低频和带通方向图像,接着根据红外和SAR图像的特征选取其含重要目标信息的频带进行低频图像和带通方向图像融合。为了检验本文所提出算法性能的优越性,采用两组红外和SAR图像进行融合实验,与其他图像融合算法进行对比,并对融合图像进行目标检测,证明了该融合算法能有效提高多源图像目标检测率。     

大扫描视场飞行器共形光学系统设计

共形光学窗口外表面与飞行器轮廓相同,可以显著提升飞行器的整体性能,但在大扫描视场应用时,引入大量非对称动态像差,严重影响成像质量。针对大扫描视场的共形光学系统,提出了基于共形窗口内表面优化,以及分视场单元透镜阵列的动态像差校正方法,实现动态像差的静态化校正。在84°扫描视场范围内,对共形光学系统进行仿真验证,结果表明：该方法使共形光学系统在全扫描视场范围内的Zernike多项式系数绝对值从0~10.82λ减小到0~1λ（λ为波长）,同时各通道单元透镜阵列保持固定状态。与目前已有方法相比,本文显著提升了大扫描视场共形光学系统的成像质量和系统稳定性,有效简化了系统结构。本文的研究对实现大扫描视场、高成像质量和高稳定性的共形光学系统有重要意义。     

基于DDPG的单目无人机避障算法

提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。     

基于改进YOLO V5的无人机航拍图像小目标检测方法

本文针对无人机航拍目标检测技术中目标聚集、目标较小及实时性差等问题,将YOLO V5的主干架构进行改进,简化Neck网络,提出了一种提高检测速度又能准确识别的无人机航拍图像检测技术方案。经过仿真实验测试,改进后的YOLO V5网络在保持识别精度的同时,检测速率提升了31%,满足无人机在航拍作业时对于准确性与实时性的要求。     

利用偏振图像加权融合及CLAHE算法的水下成像方法

针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,本文提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合。从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时,保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用限制对比度自适应直方图均衡算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相比于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡化算法,本文提出的算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。