非对称变翼飞行器复合控制系统设计

针对非对称变翼飞行器的姿态控制问题,提出了一种复合控制系统的设计方法。基于非对称变翼的姿态动力学模型,将变翼作为一种主动控制方式,提出了非对称变翼的使用条件,并采用逻辑函数设计了气动舵和变翼的复合控制分配策略。利用扩张干扰观测器估计了变翼过程中的扰动,采用全局滑动模态的变结构控制方法,设计了姿态复合控制系统,抑制了变形过程中参数的剧烈变化和变形引起的附加扰动。通过仿真,一方面与固定翼飞行器对比,校验了非对称变翼控制的有效性;另一方面通过气动数据的正负拉偏,验证了控制器对气动参数的摄动有良好的鲁棒性。     

基于多标签协同学习的跨域行人重识别

跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明：在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。     

具有阶段结构的时滞捕食模型的稳定性与分支

考虑捕食者具有阶段结构的时滞捕食模型。通过分析特征方程，得到了非负平衡点的局部稳定性与Hopf分支存在的充分条件。利用比较原理与迭代方法研究了边界平衡点与正平衡点的全局稳定性。     

飞机稳定尾旋的改出规律研究

研究稳定尾旋的改出方法，即寻求一种操纵规律，可以使飞机从一种稳定状态（稳定尾旋）跳到另一处非失速稳定状态。从系统的全局稳定性观点出发，构造了李雅普诺夫函数，根据输入操纵第一时刻该函数增长速度最大条件，保证尾旋改出过程中飞机振荡状态的频率接近其固有频率，从而救是飞机稳定尾旋的改出规律－－振荡型改了操纵规律。本文静放求解飞机运动的六自由度的方法计算出尾旋改出的时间历程，验证了用简单的三舵面回中难改出稳