地磁暴前地面宇宙线强度变化Morlet小波特征分析

用Morlet小波变换对Oulu台站和Apatity台站(主要是Apatity台站)1998-2002年间宇宙线静日和地磁暴前的地面宇宙线强度变化特征进行分析，得到：在宇宙线静日期间普遍存在准24h周期变化特征，并且在当地时间0200，1400左右分别出现最小值和最大值；对12个例子的分析可以看到地面宇宙线强度在地磁暴之前l-2天均出现了不同于宇宙线静日期间变化特征，或有小尺度周期出现，或周期变化完全消失，或有异常24h周期变化，这种变化特征在一定程度上可作为地磁预报的先兆特征之一。     

一种基于共面特征点的单摄像机姿态测量方法研究

利用单摄像机采集4个共面特征点图像的方法来测量物体的相对姿态变化。系统选用IR-LED作为特征点并对其发光特性进行优化控制,利用基于双线性插值的高斯曲面拟合方法确定图像特征点的坐标,最终使用解决P4P问题的一种线性解法确定特征点坐标及位姿变化信息。进行了实物和仿真实验,并对该方法进行了不确定度分析,结果表明这种方案具有较高的准确度、实时性。     

基于遗传优化算法的微通道紫铜热交换器扩散连接工艺

基于遗传优化算法,进行了T2紫铜同种材料扩散连接工艺研究。采用正交试验方法,结合BP神经网络和多目标遗传算法,以扩散连接时的温度、压力、保温时间为输入变量,以扩散连接后的试样焊合率和变形量为输出变量,对扩散连接工艺参数进行优化,并实施相应的扩散连接验证试验。结果表明:T2紫铜合适的扩散连接工艺参数为:温度780℃、压力7. 5 MPa、保温时间120 min,此条件下焊合率可达95. 26%,变形量为0. 166 mm。采用此工艺参数进行微通道热交换器零件制造,厚度方向变形量0. 162 mm,经超声C扫描后连接情况良好,经耐压防漏检测后满足密封性及设计要求。     

基于交叠视场亮度优选算法的导航星库构建方法

星敏感器导航星库直接影响星图识别效率和姿态解算精度。分析了参与姿态解算的星颗数和亮度对姿态精度影响,在此基础上,提出了一种基于交叠视场亮度优选算法的星敏感器导航星库构建方法。将精度较高的Hipparcos星表作为基础星表,分析了星等、双星、自行、变星等对姿态精度的影响,将星库筛选成一个备选星库,生成覆盖全天球的交叠视场。每个拥有较多星的视场,都按照亮度优先原则从视场内的扇形区域中选择导航星,从而得到分布均匀的导航星库。结果表明:该方法能有效减小星敏感器导航星库规模,实现导航星在全天球和局部天区的均匀分布。     

含硅芳炔树脂改性氰酸酯树脂的性能

将双酚E型氰酸酯(BEDCy)与含硅芳炔树脂(PSA)用溶液共混的方法制备了共混树脂(BEDCy/PSA);通过DSC和原位红外研究了共混树脂的固化反应,使用TGA和DMA表征了树脂的耐热性能;还考察了共混树脂的介电性能和力学性能.结果表明,PSA树脂能够降低BEDCy树脂的固化温度;随着PSA树脂的添加,氮气和空气氛...     

MANET中组播协议MACAM性能分析

为了改善跨层优化问题,介绍一种用以支持组播路由MACAM(多址接入冲突避免)协议,该协议把RTS/CTS结合到时间表算法中,在RTS中增加辅助信息避免冲突。比较CSMA多播协议,得出结论该协议具有数据传输可靠以及较高的带宽利用率优点,支持MANET网络中的多播服务。     

基于灰度直方图拟合曲线的数字图像多阈值分割技术研究

在对数字图像灰度直方图进行高次样条函数曲线拟合之后,通过求取若干个局部最小值作为图像的分割阈值,通过对图像像素进行多阈值分割,最后采用区域背景像素点增长合并法进行背景区域合并,从而获得完整清晰反映图像各个组成部分的分割结果。     

内埋式弹舱舱门气动载荷计算分析研究

采用中心有限体积法进行空间离散和四步Runge-Kutta显式推进方法进行时间推进数值求解了非定常欧拉方程;采用Delaunay方法生成内埋式弹舱舱盖打开时的非结构网格.数值模拟了内埋式轰炸机弹舱单开舱门在分别打开8°和45°时的复杂流场.通过对上述复杂流场的分析,发现作用于舱门的气动载荷具有使其趋向于关闭的特性,且有随打开角度的增大而减小的趋势.     

基于视觉注意力分配的飞机驾驶舱人机界面布局优化

以优化飞机驾驶舱人机界面布局设计为目的,提出了一种基于飞行员视觉注意力分配的布局优化模型。首先分析了计算机辅助三维交互应用软件(Computer aided three-dimensional interactive application,CATIA)中的可视域分析模块,给出不同视野区域的可视性等级,并对驾驶舱人机界面所在的视野范围进行栅格化处理;然后用G1法分析人机界面上各个设备的重要程度,并给予定量赋值;最后建立以飞机驾驶舱人机界面布局的视觉注意分配达到最优为目标函数的优化模型,并引入带有惯性权重的粒子群算法进行模型的求解。利用飞机模拟驾驶舱的人机界面布局为例,进行模型验证,结果表明该模型具有一定的可行性。     

基于L1范数的k平面聚类算法设计

基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,k PC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法。由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出了一种求解方法,即将非凸问题转化为有限个子集上的凸问题,为避免求解多个优化问题导致训练时间过长问题,本文还设计了一种新的优选策略,有限个子集的搜索任务可在线性时间内完成。本文所提出的方法只需要求解k个线性规划,而不再是k PC的求解特征值问题。在人工和UCI数据集上的实验结果表明:基于L1范数平面聚类算法的训练和测试时间更短,且在大多数数据集上均表现出了更好的聚类性能。