基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。     

对数极坐标变换识别算法在成像制导中的应用

图像匹配是成像制导系统中常用的目标识别算法，但实时目标图与基准目标图存在的尺度差异以及旋转不可避免，这也导致失配率提高。针对这个问题，引入对数极坐标变换运算，根据对数极坐标图像的尺度、旋转不变性提出了新的目标匹配识别算法，一方面保证了在尺度变化及旋转下的高匹配率；另外新算法结合了变换图目标区域的轴向投影统计策略，保证了匹配运算量的降低；文中仿真实例验证了算法的优势与有效性。     

一种基于DPCA的星载SAR运动目标检测方法

文中研究星载条件下用DPCA检测地面慢速运动目标的SAR-GMTI技术,提出一种对杂渡抑制以后的原 始数据应用Radon变换来检测运动目标的新方法。与基于图像域的DPCA运动目标检测方法相比,该方法不需要方位 压缩,因而减小了计算负荷,但没有损失目标检测性能。此外,该方法更加清楚地显示出杂波对目标参数估计的影响,可 为进一步研究提供思路。仿真结果证明这种方法的正确性和有效性。     

航空高强度碳纤维单向层合结构复合材料在切削过程中的各向异性行为研究

单向层合结构的高强度碳纤维增强树脂基复合材料已逐渐发展成为航空承力结构件的主要材料,相关的切削加工需求也越来越多。由于显著的各向异性,单向层合结构的碳纤维复合材料易在切削加工中形成缺陷,难切削加工性明显。采用直角自由切削试验的方法,得到了T700航空高强度碳纤维单向层合结构复合材料在不同纤维方向角下的切削力、切削比能、切削温度、切削加工表面。基于试验结果讨论了碳纤维单向层合材料在切削过程中力热行为的各向异性,得到了不同切削参数条件下的切削比能图谱以及碳纤维复合材料的切削热源和传导模型。通过扫描电子显微镜(Scanning electron microscope,SEM)分析了典型切削加工表面的特征,得到了不同纤维方向下的表面形成规律。     

基于着色Petri网的维修作业建模与人机工效分析

基于着色Petri网和CPN Tools平台,研究了维修作业过程的建模方法,提出了维修作业过程建模方法与步骤,采用模特法计算每一步操作所需时间值,采用人体动作代谢能耗预测模型计算每个操作的能耗值,实现了维修作业建模与仿真、作业序列的控制以及维修人员工作负荷和工作时间的定量计算。以A320飞机前起落架轮胎拆卸作业为例,采用CPN Tools软件进行了维修作业建模和仿真模拟,验证了模型和方法的可行性与有效性。该方法引入了传统维修作业模型中没有涉及的人机工效因素,能够有效评价维修人员的作业舒适性。     

声矢量传感器阵中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法

研究了声矢量传感器阵动目标角度跟踪问题,并提出了声矢量传感器阵中 一种基于Kalman滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Orthonormal projection approximation and subspace tracking of deflation, OPASTd)的波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪算法。该算法通过OPASTd算法来进行DOA的跟踪,从而克服了PASTd算法由于在某些情况下振荡但不收敛进而压缩数据、在迭代更新中由特征向量的不准确性产生误差累积等原因引起破坏信号子空间正交性的缺陷。Kalman滤波和OPASTd相结合算法可在估计角度的同时进行数据关联,与传统的PASTd算法相比,角度跟踪性能更好。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

三维四向编织复合材料改进模型弹性性能计算

针对三维四向编织复合材料,在改进的矩形截面单胞模型的基础上,考虑了相邻纤维束之间的界面粘结效应,推导了单胞的几何特性与编织工艺参数之间的数学关系,并且采用ANSYS软件建立了实体有限元模型,得到了等效弹性性能参数;之后,分析了各工艺参数对弹性模量的影响规律.通过有限元计算的材料弹性性能常数与试验数据符合较好,较为真实地模拟了该材料的细观结构,对三维编织复合材料的设计和工艺具有一定的参考价值.      

基于PERT网络的航空弹药保障人员优化配置

针对航空弹药保障效率和可靠性要求高的问题,在分析保障流程的计划评审技术（PERT,Program Evaluation and Review Technique）网络图中各工序对任务完工影响程度的基础上,提取了工序关键度指标和重要度指标以及各方案下的按期完工概率,建立了保障人员配置方案评价指标体系,表示为评价函数形式.以基于蒙特卡洛方法的PERT网络仿真为核心,选择在遗传算法进化寻优框架下构建优化模型,该方法不仅得到了最优的保障人员配置方案,而且评估了需要注重的关键工序.算例实验证实了其有效性与实用性.      

电磁监测试验卫星矢量磁场探测方法

电磁监测试验卫星是中国第一颗近地轨道电磁场科学探测试验卫星, 探测空间背景磁场是其重要任务之一. 空间背景磁场探测需要在卫星平台上对空间矢量磁场进行长期稳定准确探测, 电磁监测试验卫星采用磁通门磁强计和基于CPT效应的绝对磁场校准装置(Coupled Dark State Magnetometer, CDSM)分别探测空间相对矢量磁场以及绝对标量磁场, 通过数据处理, 使最终的矢量磁场探测数据具有准确性. 这种数据处理方法在理想模型下拥有解析解, 实施过程中载荷的噪声、 准确度及稳定性影响模型的准确性, 会产生数据校准误差. 通过对在轨磁场探测的模拟确定了这种数据处理方法的性能, 验证了在载荷设计性能的基础上电磁监测试验卫星的磁场探测可以实现1 nT的准确度.      

A new global version of M(3000)F2 prediction model based on artificial neural networks

A new version of global empirical model for the ionospheric propagation factor, M(3000)F2 prediction is presented. Artificial neural network (ANN) technique was employed by considering the relevant geophysical input parameters which are known to influence the M(3000)F2 parameter. This new version is an update to the previous neural network based M(3000)F2 global model developed by Oyeyemi et al. (2007), and aims to address the inadequacy of the International Reference Ionosphere (IRI) M(3000)F2 model (the International Radio Consultative Committee (CCIR) M(3000)F2 model). The M(3000)F2 has been found to be relatively inaccurate in representing the diurnal structure of the low latitude region and the equatorial ionosphere. In particular, the existing hmF2 IRI model is unable to reproduce the sharp post-sunset drop in M(3000)F2 values, which correspond to a sharp post-sunset peak in the peak height of the F2 layer, hmF2. Data from 80 ionospheric stations globally, including a good number of stations in the low latitude region were considered for this work. M(3000)F2 hourly values from 1987 to 2008, spanning all periods of low and high solar activity were used for model development and verification process. The ability of the new model to predict the M(3000)F2 parameter especially in the low latitude and equatorial regions, which is known to be problematic for the existing IRI model is demonstrated.