用CT值推导人体组织属性参数的方法及改进

蒙特卡罗方法是计算精度最高的人体组织剂量计算方法。常见的蒙特卡罗模拟程序,如M CNP,EG S4等都自带了各种介质的截面数据,而剂量计算的一个重要步骤就是得到人体组织的属性参数——质量密度和化学组成。本文主要介绍了两种根据医学影像CT值推导人体组织属性参数的方法——区间法和两分法,并经过分析比较认为两分法比区间法具有更高的精确度和可行性。同时,针对两分法存在的不足和缺陷,本文将CT值全范围划分为七段,根据两分法的假设条件假设每一段均由两种不同的人体组织混合而成。在每一段CT值范围内,人体组织的质量密度和化学组成通过对两种假定物质参数的拟合得到。结果说明该方法所得到的人体组织属性参数完全可以满足蒙特卡罗人体组织剂量计算的要求。     

一种对多传感器异步数据的融合处理方法

在传感器异步采样时刻情况下 ,对机动目标的跟踪滤波算法进行了探讨 ,基于细分时间片的方法 ,提出了一种将多传感器数据组合成类似于单传感器数据的异步数据处理方法 ,运用于目标点迹航迹的合成。通过对多传感器数据的利用 ,增大对目标观测的数据流数据率 ,来提高跟踪精度。仿真实验显示 ,各通道的均方根误差均相对减小 ,表明了算法的可行性。     

旋转部件转动诱导振动信号检测与分析

阐述了一个典型旋转部件振动时产生诱导振动信号的检测方法。介绍了测试系统,旋转部件振动测点布置和振动信号采集。根据两个样机的实测结果,认为旋转部件的诱导振动信号与旋转部件生产质量、安装精度密切相关,对旋转部件轴承固有特征的理论计算值和实测频谱进行了比较,进而判断轴承是否存在故障,并分析了上、下轴承间振动信号的相关性。     

基于改进蚁群算法的月面机器人的路径规划及虚拟仿真

针对月面机器人在复杂地形下的路径规划问题,提出了一种改进的蚁群算法。算法构建了栅格化地形图,基于人工势场法改进了蚁群算法的启发函数,加快了算法收敛速度;引入空间信息素划分方法,提高了蚁群在最短路径附近区域的搜索能力;实验证明,改进后的蚁群算法,路径规划成功率显著提高,收敛速度加快。在算法规划出月面机器人的最短路径后,采用虚拟仿真技术,基于unity3D构建虚拟月面环境和月球车,直观地展示了月面机器人在月面环境下的路径规划效果。     

基于径向基神经网络的不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

 针对能够采用仿射非线性表示的含有不确定动态的非线性系统 ,提出了一种鲁棒自适应控制方法 ,该方法根据离线辨识出的受控对象的已知部分 ,采用神经网络在线辨识其未知部分 ,并针对辨识得到神经网络模型采用反馈线性化方法设计出自适应控制器 ,同时引入滑模控制方法以增强控制系统的鲁棒性 ,从而实现鲁棒自适应控制。通过对具有未建模动态的非线性直升机空气动力学模型 ,设计了总距通道系统。仿真表明该方法是有效的。     

基于全局气动优化方法的跨声速叶栅气动优化

提出了适用于叶栅三维气动设计优化的全局自动气动优化方法.对NASA Rotor 37转子叶栅进行了气动优化设计.利用该叶栅的试验数据校核了计算流体(CFD)程序的可靠性.以等熵效率最高为目标函数,在满足流量约束和总压比约束的条件下,完成了跨声速叶栅的气动优化设计.优化叶栅的等熵效率提高了1.66%,具有优秀的气动性能和变工况性能.优化结果表明,通过优化三维跨声速叶栅的型线和径向基迭方式,可以有效的减小跨声速叶栅的激波损失.      

关于农村老年人经济保障问题的思考

老人缺乏经济保障是造成农村养老纠纷事件多发的根本原因，作者在分析农村老人缺乏经济保障原因的基础上，对解决农村老人经济保障问题的途径进行了探讨。     

用最优轨迹分析法研究战斗机的敏捷性

利用最优轨迹分析法确定战斗机的敏捷性,并将最优控制问题转换为参数优化问题,由非线性数学规划理论解出参数变化规律。从典型示例飞机分析了不同迎角限制和推力下的控制策略及对功能敏捷性的影响。仿真结果表明,在转弯过程中适当放宽迎角限制和增加推力都能增大转弯速率,缩短转弯时间,从而改善飞机的功能敏捷性。     

Maneuvering target tracking with colored noise

It is known that colored noise may degrade the performance of a tracking algorithm. A common remedy is to model colored noise as an autoregressive (AR) process and apply the measurement difference method. One problem with the approach is that the AR parameters are usually unknown. In this work, we propose a new method to adaptively estimate the AR parameters. It is shown that this method is simple and practically feasible. We incorporate oar method into the interacting multiple model (IMM) tracking algorithm and show that the performance is almost as good as that in the known parameters case     

一种基于模糊贴近度的多站数据融合算法

提出了一种基于模糊贴近度的多站数据融合算法。该算法利用模糊贴近度的概念和矩阵特征向量理论,确定多站数据融合算法的各个测量设备的权重。能充分利用测量数据,提高目标跟踪精度。与传统方法相比,该方法计算简便,便于工程实现。