改进模糊马尔可夫随机场的SAR图像分割

模糊马尔可夫随机场利用模糊隶属度函数解决了马尔可夫随机场过于依赖灰度值的弊 端,然而在模糊马尔可夫随机场的分割中采用的是硬性基团和边缘判断准则,模糊分类使得 这些判断条件更加难以满足,从而图像分割中容易产生边缘分割错误的现象。改进模糊马尔 可夫随机场是在分段模糊马尔可夫随机场中引入模糊意义的后验概率公式及基团和边缘类型 “模糊相似性”概念,通过对不同基团和边缘类型的模糊相似性描述与判断,使得图像分割 对于边缘的判断和噪声的抑制具有更好的效果。仿真实验表明改进模糊马尔可夫随机场对于 边缘特别模糊的合成孔径雷达图像（SAR）具有较好的分割效果。     

无人机地面控制站系统的应用研究

研究了一套功能完善的无人机地面控制站系统,由地面飞控站和地面导航站两部分组成。地面飞控站通过无线电链路直接与无人机自动驾驶仪进行通信;地面导航站是地面控制站的一个航迹系统,运用以太网实现它与地面飞控站之间的通信。     

析构时间相关模型的面对称飞行器机动估计

针对现代战机大机动规避时机动加速度估计困难的问题,提出一种基于动力学析构时间相关运动模型(DTDM)的面对称飞行器目标机动估计算法.首先考虑面对称飞行器的大机动过载主要由主升力面升力产生,将飞行器动力学方程析构简化为主升力面过载和主升力面滚转角耦合的时间相关模型.然后,基于分段定常系统(PWCS)可观测性理论和奇异值分...     

面向飞机蒙皮对缝的移动机器人自主跟踪方法

提出一种面向飞机蒙皮对缝的移动机器人自主跟踪方法,用以解决大型蒙皮上表面装配对缝的自动化测量问题.移动机器人包括对缝测量模块和运动控制模块,对缝测量模块在测量对缝间隙阶差的同时得到机器人相对于对缝的位姿,运动控制模块控制机器人自主调姿.基于双线结构光与对缝的相对位置关系,提出机器人在不同情况下的自主调姿方法,解决了机器...     

7xxx铝合金挤压技术及设备研究现状

轻质铝合金材料已经越来越多地成为应用最为广泛的有色金属材料,以7xxx系高强韧铝合金为研究对象,对挤压生产的铝合金型材应用方向进行介绍.分析了影响挤压加工的主要因素,以电磁搅拌技术为例介绍了大规格铸坯制备方法,列举了国内外大型油压机的建设和加工能力现状,描述了由CAD/CAE/CAM软件设计到综合数控(CNC)加工中心...     

确定航向陀螺定期检测周期的模糊数学方法

阐述了运用模糊数学的方法,建立航空航向陀螺的参数模糊可靠度模型,介绍了通过此模型确定航空航向陀螺定期检测周期的应用实例。     

二醇类扩链剂对丁羟推进剂力学性能的影响

采用单向拉伸等方法研究了二醇类扩链剂对丁羟推进剂力学性能的影响，结果表明扩链剂改善推进剂的力学性能效果明显，经分析认为微相分离是扩链剂影响推进剂低温力学的一个主要因素。     

基于检查数据和物理退化模型的涡轮叶片检修策略优化

根据发动机涡轮叶片在日常使用过程中的损伤检修数据确定其失效概率分布函数,应用Paris公式对叶片裂纹增长进行反演分析,得到在指定阈值下可检裂纹长度与初检时间的对应关系;再模拟裂纹增长过程,得到叶片在寿命周期内各个检查时刻的状态;最后通过仿真结果的统计分析得知叶片的失效概率。案例研究结果表明:叶片在服役过程中如果初检时间太早,初检时扩展裂纹长度小,不易被检测到,后续的重复检查间隔长,在各重复检查时刻容易产生失效;如果初检时间太迟,叶片在初检时会接近甚至超过临界损伤值,也增加失效概率。在允许失效概率为10-5的条件下,涡轮叶片在计划运行周期内的最优检查次数12次,最优初检时间和重复检查间隔分别为1 371循环和307循环。所提方法和研究结果为航空公司机务维修人员和发动机工程师的风险评判和检修决策提供依据和参考。     

基于LDA的航线潜在价值挖掘模型

在分析了传统的主题模型后提出了一种基于LDA的航线潜在价值挖掘模型。该模型将旅客出行行为的分析划分成两个阶段,出行意图的确定及出行意图下航线的选择,并与旅客价值进行融合来挖掘航线的潜在价值。出行意图采用Gibbs sampling方法从旅客出行记录中获取,航线则在旅客确定出行意图后由出行意图的航线向量获得,旅客价值则结合出行中的舱位信息进行提取。在中国民航旅客订票数据集上的实验表明,本文模型在2010年和2011年两个数据集上获得的两组航线潜在价值序列比pLSI模型和senLDA模型获得的两组航线潜在价值序列都拥有更好的有序相关性,且在挖掘排名前5的航线潜在价值时,本文模型在该两个数据集上获得了两组完全一致的航线潜在价值序列,表明其在挖掘高潜在价值航线方面的优势。     

基于Sarsa(λ)强化学习的空间机械臂路径规划研究

针对目标特性未知的在轨操作环境,研究了典型空间操作机械臂的路径规划策略。采用Sarsa(λ)强化学习方法实现目标跟踪及避障的自主路径规划与智能决策,该方法将机械臂系统的每节臂视为一个决策智能体,通过感知由目标偏差和障碍距离程度组成的二维状态,设计符合人工经验的拟合奖赏函数,进行各臂转动动作的强化训练,最终形成各智能体的状态-动作值函数表,即可作为机械臂在线路径规划的决策依据。将本方法应用于多自由度空间机械臂路径规划任务,仿真结果表明新算法能在有限训练次数内实现对移动目标的稳定跟踪与避障,同时各智能体通过学习所得的状态-动作值函数表,具备较强的后期在线自主调整能力,从而验证了算法较强的鲁棒性和智能性。