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针对当前红外弱小飞行目标特征不明显、背景干扰大等问题,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标识别算法。检测框架以YOLOv4模型为基础,通过使用K-means++算法对训练集的候选框进行聚类处理,在初始大小的选取上放弃随机生成初始点的方式,在样本集里选取某一个样本作为初始中心使锚框(anchor)大小的选取更加合理。在模型结构中引入卷积注意力模块,使算法模型计算资源分配更合理,对红外弱小飞行目标的特征信息更加敏感。改进空间金字塔池化模块,使用平均池化可以更多保留图像的原始信息,降低天基成像中的噪点与坏点的影响。仿真实验表明采用K-means++计算Anchor大小时准确率可以达到80.13%,在加入了SPP和CBAM模块后之后在测试集上算法识别准确率达到了83.3%,经过对模型的修改有效提升了对红外弱小飞行目标识别的准确率。 相似文献
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结合Rains间隙泄漏涡模型和长波不稳定性理论,应用高雷诺数k-ε湍流模型加壁面函数,基于压力修正的三维计算流体力学程序,对某一轴流涡轮平面叶栅叶尖间隙流场进行仿真,通过将叶尖间隙泄漏涡与其在机匣表面镜像形成的虚拟泄漏涡组合成一对泄漏涡,对涡轮叶尖间隙泄漏涡的不稳定性进行了分析,并计算了五个不同叶尖间隙高度下泄漏涡的最不稳定的波长及对应的频率。结果表明,利用长波不稳定性理论可以预测叶尖泄漏涡的不稳定性和最不稳定的波长及对应的频率,从而为采用合成射流控制方法去控制涡轮叶尖泄漏涡提供理论基础。 相似文献
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当前大多数模糊系统的推理机都是以交规则的形式出现,随着输入的增加,规则的数目将早指数增长,出现了规则组合爆炸的问题。采用并规则设计的一种模糊PID控制器,解决了规则爆炸的问题,同时改善了系统的动态性能和实时性。 相似文献
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Collar网格的生成及其在嵌合体技术中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
本文应用双曲型方程生成表面网格和空间网格的方法成生Collar网格,并将Collar网格应用到嵌合体技术中,在保证计算网格的生成方便快捷而且网格质量高的前提下,有效地解决了为物体结合部的内外边界点寻找插值单元的问题。经数值计算验证,用本文方法求解有结合部的复杂组合体绕流可以得到精确可靠的数值结果。 相似文献
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基于大涵道比涡扇发动机部件级模型,从减少单次流路计算耗时和降低单步流路计算次数两方面研究提高模型实时性的方法。测试并分析了发动机各模块单步计算耗时,通过建立气体热力属性插值表,使模型单次流路计算耗时减少80%,在3.3GHz Intel CPU平台下模型单次流路计算耗时0.02ms,在168MHz STM32F407硬件平台下耗时1.55ms。研究了不同收敛残差对模型流路计算次数及仿真精度的影响。仿真结果表明:相比Newton-Raphson法,Broyden法流路计算次数更少;将迭代求解残差由0.0001调整至0.001或0.005,模型流路计算次数显著减少,低压转速仿真偏差在0.2%以内。 相似文献
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