复杂背景下机场道面细带状结构病害检测算法

机场道面裂缝、角隅断裂、接缝破碎、修补等病害宽度狭小、长短不一、图像中像素占比少,呈细带状结构,且与复杂背景对比度低,现有检测算法效果不佳。针对以上问题,提出了一种基于注意力机制与特征融合的深度神经网络模型DetMSPNet。首先,利用注意力机制模块CBAM,使得特征学习更加专注于细带状结构病害区域,抑制干扰信息;其次,构建残差空洞金字塔模块,提取不同尺度空间下的特征信息;然后,设计最大池化支路,便于之后浅、深层不同层次特征进行融合,加强模型对于病害的定位能力,并且将深层特征输入3种不同扩张率的扩张卷积和金字塔池化模块,使得病害特征包含更多全局上下文信息;最后,对所有层输出的病害特征信息进行融合,实现不同尺度、不同层次特征的信息互补。与目前3种经典的目标检测算法在机场道面病害图像数据集APD上做了对比实验,结果表明:所提算法的mAP达到78.51%,优于对比算法。所提DetMSPNet模型,提高了算法对机场道面细带状结构病害检测中宽度狭小、长短不一、图像中像素占比少、与复杂背景对比度低等情况的适应能力。      

飞行员头盔夜视镜系统气流吹袭性能研究

开展飞行员头盔夜视镜系统的高速气流吹袭试验,研究其气动特性和作用在人体颈椎上的力,评价其对弹射救生安全性的影响,为头盔夜视镜系统的设计和使用提供依据。采用高速气流吹袭台（敞开式风洞）吹袭的试验方法,将弹射座椅固定在吹袭台喷口前的台架上,试验假人（HYBRID Ⅱ型假人）端正地放置在弹射座椅上,试验假人穿抗荷服,佩戴头盔、夜视镜、供氧面罩。以850 km/h的吹袭速度作为试验的起点,按照试验设计确定的原则依次调整吹袭速度。夜视镜分下位（工作）和上位（非工作）2个状态进行试验,用高速摄像机记录头盔夜视镜在吹袭时的佩戴状态,测量试验假人颈椎下端的力和力矩。高速摄像机、力和力矩测量系统用高速气流吹袭台设定的时间基准同步测量。共进行了10发试验,其中5发试验夜视镜从头盔上吹脱,5发未吹脱;获得了各次试验中假人颈椎的受力曲线及夜视镜吹脱的时刻和轨迹。按照试验合格判据,吹袭速度均未超过850 km/h。头盔加装夜视镜后,相比头盔不加装夜视镜,气流吹袭性能下降,吹袭速度800 km/h以上颈椎力矩超标,700 km/h为临界点,600 km/h合格。建议将头盔夜视镜系统的气流吹袭性能包线限制在600 km/h以内。      

基于变分推理的网络舆情传播模式分类

随着网络社交媒体的快速发展,对舆情信息的传播模式进行分析成为研究热点。针对网络舆情传播模式分类任务中,小样本数据多路径生成分类正确率低的问题,提出了舆情传播领域知识图谱结构定义,建立了基于微博数据的舆情传播知识图谱与舆情传播分析任务数据集,使用GraphDIVA模型进行舆情传播模式分类,并在自建数据集中进行了舆情传播模式分类25样本测试实验。结果表明:模型在经过20轮训练后,分类正确率从76%提升到89.4%,说明GraphDIVA模型在减少训练次数、提升分类正确率方面具有更优的效果。      

电信大数据分析下的时空区域经济可视化应用

当前,国内移动电话用户已达15.9亿,在巨大的用户基数下,电信大数据呈现的特征在一定程度上反映了人群活动特征,进一步能够反映特定区域的发展状况。时空区域经济可视化应用利用数据挖掘技术对电信大数据进行处理和提取,以提高数据质量,并对数据进行不同规则的筛选,通过建模技术进行分析,结合电子地图数据、交通数据等多源信息,多角度分析用户行为特征。该应用分析对时空区域经济状况进行可视化研究,分析居民生活属性,同时,利用双重差分（DID）统计模型对区域经济政策进行评价。基于特征分析结果,为区域经济发展热点选址、指导城市商圈布局提供决策依据,提高了城市系统运行的效率,扩大了经济区域效益范围。      

飞机燃油系统全飞行剖面热边界模拟与温度预测

通过仿真实验和机器学习,对影响飞机燃油系统温度的主要因素进行了研究,并对燃油系统温度进行了预测。对飞机燃油系统的基本结构布局进行了描述。利用Simulink仿真平台建立了燃油系统热动态仿真,该模型可以模拟出全飞行剖面下燃油回路各个节点的温度,通过改变不同的条件得到影响燃油系统各个节点温度的主要影响因素,并通过机器学习模型对燃油系统的温度进行预测。研究成果可以估计和感知燃油系统的工作温度及飞机液压、滑油等系统的工作温度,为进一步进行燃油液压系统的热边界感知和机载液压与机电系统热载荷吸收控制打下基础。      

基于搜索意图交互的无人机集群协同搜索算法

针对无先验信息条件下无人机集群的协同搜索问题,提出一种以覆盖率为引导,以机间安全距离、通信距离、偏航角调整及搜索边界等为约束的无人机集群协同搜索算法。通过建立环境地图矩阵对任务区域进行描述,进一步定义环境地图更新算子实现搜索过程中环境地图的快速更新。设计了集群协同搜索任务的回报函数,采用粒子群算法进行求解,得到每架无人机在已知环境地图下的最优决策,即决策意图。每架无人机在获取其他成员决策意图的基础上重新进行决策,实现协同决策。针对不同规模集群提出了集中式和分布式2种协同决策方案。仿真结果表明,所提算法能够对存在未知威胁的不规则任务区域进行有效覆盖搜索,覆盖率远高于不进行协同决策的个体决策方法。      

下肢康复机器人动力学建模约束违约抑制

U-K理论为获得约束多体系统的解析动力学方程提供了新的理念,但由于数值近似和截断误差等因素的影响,动力学方程在位置和速度层面上存在约束违约。Baumgarte约束违约稳定法（BSM）通过约束修正得到稳定的动力学方程。然而,Baumgarte参数的选择通常涉及一个试错过程,可能会出现失效的仿真结果。为此,利用经典的四阶Runge-Kutta法研究了Baumgarte参数选取问题,创建了基于BSM修正后的U-K理论的机器人系统解析动力学方程。以下肢康复机器人为研究对象仿真分析,结果表明:利用所提方法可以有效抑制约束违约,关节角度误差控制在-5×10-3（°）~5×10-3（°）范围内;关节角速度误差控制在-2×10-4~2×10-4 rad/s范围内;机器人末端执行器运行轨迹能够很好地贴近系统预定的目标。      

基于联合分布适配的智能电表运行状态评价

针对智能电表运行状态评价中经常存在带标签的数据采集困难且不同地区的数据分布不一致的问题,在智能电表的运行状态评价领域引入迁移学习中的联合分布适配（JDA）算法。该算法寻找一个最优化的变换矩阵,使得在变换后的空间中不同地区数据的边缘分布和条件分布距离最小化。针对条件分布适配中目标域没有数据标签的问题,采用伪标签迭代的方法使得目标域伪标签不断接近真实标签。变换后空间数据中训练得到的分类模型可以运用于新的地区,实现迁移。实验结果证明了JDA算法在智能电表运行状态评价中的有效性。      

一种分布式异构多AUV任务分配鲁棒拍卖算法

为了解决异构多自主式水下航行器(AUV)的任务分配问题,提出了一种分布式鲁棒拍卖算法。建立了异构多AUV任务分配分布式拍卖模型,包括任务分配系统(拍卖商)的优化模型及AUV的优化模型。针对现有拍卖算法忽略拍卖商的利益,不符合市场规律的问题,引入任务奖励反馈机制,任务分配系统通过多轮试探拍卖市场,自适应地调整任务奖励,达到保证AUV效用的同时,有效降低任务分配系统成本的目的,促进了任务分配系统参与拍卖。针对水下洋流对任务分配模型产生的不确定性因素,提出了一种鲁棒优化算法对抗不确定性因素,提高了多AUV任务分配系统应对复杂水下环境的能力。仿真结果证明了所提算法的鲁棒性和有效性。      

日侧外磁层ULF波调制EMIC波的MMS观测

磁层多尺度卫星（MMS-1）在日侧06:30 MLT（磁地方时,Magnetic Local Time）外磁层大于2R_e（L 为 7.5~10.1）的范围内观测到多达21个波包的准周期性电磁离子回旋波（EMIC）事件。超低频（ULF）波和能量质子温度各向异性准周期性增强也被同步观测到。频率分析显示,ULF波的周期、质子各向异性周期和EMIC波包的周期非常接近。MMS-4卫星在约1 h后经过附近空间区域,研究发现随着ULF波的幅度减弱,EMIC波包的准周期性也逐渐减弱。研究结果为ULF波在日侧外磁层调制质子各向异性从而产生周期性EMIC波包提供了完整的观测证据链。同时,观测结果进一步证明,这种ULF波调制的EMIC波包能够在大于2R_e的空间尺度内发生,且能够持续存在于几个小时以上的时间尺度。