基于无监督深度学习的红外与可见光图像融合

目前已知的多数基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合模型没有充分利用来自可见光源图像的层次特征,因此导致融合图像细节纹理不足。受残差网络和密集网络的启发,提出了一种基于无监督深度学习的图像融合算法来解决融合图像细节纹理信息不足的问题。使用的残差密集块有连续存储机制,最大程度地保留每层的特征信息,局部残差融合和全局残差融合的设计有利于学习图像中的结构纹理。此外,为了更好地保留可见光图像中的细节纹理,引入了生成对抗网络对数据集进行无监督学习。主客观实验表明,该算法不仅获得了良好的视觉融合效果,融合图像具有更多的边缘纹理信息,在客观评价指标上对比现有优秀的算法也较大的提升。     

国际运价差异化代理费方案设计

国际机票销售包括航空公司直销和代理人分销两种模式,代理费是航空公司在分销管理中激励代理人销售常用的营销手段,其规则的制订影响着客票的销售量,与航空公司收益直接相关。互联网背景下,众多航空公司都结合运价产品发布了差异化代理费规则,本文结合行业态势及航空公司实际诉求,通过分析与研究国际运价标准,创建了具有差异化特点的代理费业务维度,并通过整合复杂的运价计算流程,进行了差异化代理费服务方案的设计与实施,以期对航空公司销售渠道管理及代理费政策制订有借鉴作用。     

超声速流体密度场的全息干涉测量

介绍一种基于全息干涉计量原理、应用数字图像处理系统, 精确测量风洞超声速叶栅流场中流体密度分布的新方法。整个测量过程中测量仪器对流场没有机械扰动, 还具有测量精度高、数据获取、处理方便, 能同时获得流体全场信息等优点。给出了用该方法所获得的超声速叶栅流场的全场密度分布结果。      

金属蜂窝构件光学方法的无损检测研究

用理论和实验分析比较了全息干涉术和剪切散斑干涉术对金属蜂窝构件的无损检测。并从理论上推导了剪切散斑干涉条纹的强度分布,证明了随着加载量的增大,条纹变密的程度较全息干涉条纹缓慢。剪切散斑干涉条纹灵敏度只有较大的可调性,加载范围大为加宽。实验观察与理论分析一致。     

回转体表面不同间隔脊状结构的减阻数值仿真研究

将脊状表面减阻技术应用于水下回转体,对回转体表面不同间隔的脊状结构在多个速度下进行了数值仿真计算,发现了间隔对回转体脊状表面减阻效果的影响规律。针对回转体脊状表面的流场特性,在进行数值仿真时合理选择了计算模型、计算流域、计算网格及边界条件。仿真结果表明:在同一速度下,相对光滑表面而言,回转体脊状表面所受的压差阻力略有增大,但占总阻力份额80%以上的粘性阻力显著降低,从而形成减阻效果;当间隔等于脊状结构特征尺寸的3倍时,减阻效果最佳;对于同一个回转体脊状表面,低速下的减阻效果明显优于高速。     

基于粗糙集与模糊神经网络的故障诊断

神经网络已广泛应用于故障诊断领域,但也存在冗余数据难以剔除、网络结构复杂的缺陷,与其他理论相结合可以得到更优越的诊断特性。粗糙集在数据约简和规则获取等方面具有优势,可以有效避免神经网络构造的困难;同时,模糊神经网络可以使网络推理过程变得透明,且较强的数据泛化能力可以弥补粗糙集的不足。通过将粗糙集与模糊神经网络技术相结合,建立故障诊断模型,利用歼击机操纵面故障诊断实例检验其可行性和有效性。     

一种新型的双圆环形印刷天线设计

提出了一种新型圆极化天线形式——双圆环形印刷天线。通过提出一种异形巴伦,解决了圆极化天线与馈电网络严重失配的技术难题,从而使得该天线具有较高的增益和较宽的波束,且工作频率范围内驻波在1．5以下。天线的实测结果与仿真结果能够较好地吻合。     

波音公司2014年度宇航防务领域开发与拓展研究

<正>波音公司是美国从事宇航防务领域的第二大军工企业,其国防地位与综合能力仅次于洛马公司。波音公司宇航防务业务集中于防务、太空与安全分公司,包括军用飞机、网络与太空系统、全球服务与保障3个事业部。2014年,在火箭、导弹、航天器、航空、前沿技术以及对外合作方面的重要成果值得关注。     

基于十六项误差模型算法的GCPW校准标准研制

开发了用于表征W波段电路的在片十六项误差模型 GCPW校准标准。GCPW校准标准与被测晶体管制作在薄的砷化镓（GaAs）衬底上,可有效消除校准标准和被测件由于衬底、边界条件不一致带来的系统误差。校准标准设计中采用合适的尺寸和过孔工艺来保证单模传输（减小平行板模式和表面波模式）。为了精确标定十六项误差模型校准标准的散射参数,同一片晶圆片还设计了多线TRL辅助校准标准。十六项误差模型校准标准和商用的阻抗标准（LRRM）测试同一无源器件,测试结果表明前者在测试串扰方面更为准确。实验结果表明,GCPW校准标准可替代传统的多线TRL校准标准,用于W波段及以上的在片测试。