基于值域的多约束GNSS单频单历元定姿新算法

多天线增强了全球卫星导航系统（GNSS）单频单历元姿态测量解算模型的强度,但随着天线数量增加,模糊度维数成倍增加,从模糊度域确定搜索空间的计算量将显著增长。基于此,提出了基于值域的多约束多天线GNSS单频单历元姿态测量新算法：该算法将姿态约束融入值域搜索模型,利用姿态约束条件推导搜索步长,通过姿态域三维搜索确定模糊度搜索空间,以基于最优条件姿态解非迭代近似估计的方法固定模糊度。实验结果表明,新算法中模糊度搜索效率较原方法提高约65.8%,固定模糊度效率较标准迭代算法提高约95.3%,且与标准迭代算法性能相当;所提算法能够实现GNSS单频单历元的模糊度固定和载体全姿态测量,具有较高的正确率。     

基于SRCKF的多传感器融合自适应鲁棒算法

为解决模型误差和异常量测值发生时平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法滤波性能下降甚至滤波发散的问题,提出了一种多传感器融合自适应鲁棒算法。基于新息协方差匹配原则设计了鲁棒子系统以抑制量测异常值,同时为克服模型误差使用基于新息修正的低复杂度自适应SRCKF(LCASRCKF)算法设计了自适应子系统,根据2种子系统的特点和局限提出全局融合架构,使系统可以充分平衡并利用滤波过程中先验的模型预测值信息和后验的量测值信息,最终降低估计误差。仿真结果表明：相比鲁棒多渐消因子容积卡尔曼滤波（RMCKF）等算法,所提融合算法在滤波精度、稳定性和收敛速度等方面有明显优势。     

基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测

针对无人机航拍图像背景复杂、小尺寸目标较多等问题,提出了一种基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测算法。在主干网络部分嵌入倒置残差模块与倒置残差注意力模块,利用低维向高维的特征信息映射,获得丰富的小目标空间信息和深层语义信息,提升小目标的检测精度;在特征融合部分设计多尺度特征融合模块,融合浅层空间信息和深层语义信息,并生成4个不同感受野的检测头,提升模型对小尺寸目标的识别能力,减少小目标的漏检;设计马赛克混合数据增强方法,建立数据之间的线性关系,增加图像背景复杂度,提升算法的鲁棒性。在VisDrone数据集上的实验结果表明：所提模型的平均精度均值比DSHNet模型提升了1.2%,有效改善了无人机航拍图像小目标漏检、误检的问题。     

基于摄影测量技术的航天发动机装配过程几何参数测量方法研究

当前我国航天发动机装配过程几何参数的测量方法为专业人员操作激光跟踪仪或全站仪逐点位进行测量,此类方法存在测量效率低的缺点。针对此问题,提出了一种高效的基于摄影测量技术的航天发动机装配过程几何参数测量方法,对该测量方法的测量原理进行了介绍,详细说明了这一方法各测量环节实现的测量目的,最后通过实测数据计算工业数字摄影测量技术在此类应用中的系统准确度,证明了该测量方法的可行性。     

涡轮叶片的网格参数化方法及其寿命可靠性优化

涡轮叶片的寿命可靠性优化对保障发动机安全,提高发动机使用寿命具有重要意义。传统的确定性优化由于没有考虑不确定性因素的影响,其结果往往导致结构可靠性低,严重威胁发动机的安全。针对复杂的含气膜孔几何变量的涡轮叶片几何构型,提出局部参数化网格变形方法,在关注的叶片前缘部分采用六面体网格,并利用局部网格变形法实现其参数化变形,其他部分采用四面体网格,以缩短其网格划分时间,提高其网格划分效率。所提方法实现了不确定条件下的含气膜孔几何变量涡轮叶片的寿命可靠性优化,在满足可靠性约束和几何约束的条件下,使得涡轮叶片基于不确定性的寿命均值提高了18.36%。     

多尺度特征和注意力融合的生成对抗壁画修复

针对现有深度学习图像修复算法修复壁画时,存在特征提取不足及细节重构丢失等问题,提出了一种多尺度特征和注意力融合的生成对抗壁画修复深度学习模型。设计多尺度特征金字塔网络提取壁画中不同尺度的特征信息,增强特征关联性;采用自注意力机制及特征融合模块构建多尺度特征生成器,以获取丰富的上下文信息,提升网络的修复能力;引入最小化对抗损失与均方误差促进判别器的残差反馈,从而结合不同尺度的特征信息完成壁画修复。通过对真实敦煌壁画数字化修复的实验结果表明,所提算法能够有效保护壁画图像的边缘和纹理等重要特征信息,并且主观视觉效果及客观评价指标均优于比较算法。     

基于组合优化算法的空面导弹全空域弹道优化

针对空面导弹全空域弹道优化问题,提出基于多岛遗传算法和序列二次规划法的组合优化算法,充分发挥多岛遗传算法对初值不敏感、全局收敛性强及序列二次规划法收敛速度快、精度高等特点。采用代理模型技术,在保证拟合精度的前提下,极大的降低了全空域弹道优化的计算量。算例结果表明：组合优化算法收敛速度较快,可以得到高精度的全局最优解;代理模型拟合精度较高,可以满足工程要求;且优化结果和所建立的代理模型可以为全空域制导律设计提供有力的支撑。     

基于寿命包线的飞机典型搭接结构腐蚀疲劳寿命预测

针对飞机在腐蚀环境下服役的寿命预测问题,开展了某型飞机机身壁板搭接结构的腐蚀-疲劳交替试验。基于试验结果和飞机结构寿命包线理论体系,建立了该型飞机机身壁板搭接结构在不同服役地区、不同飞行强度下的寿命包线,并基于寿命包线对其剩余寿命进行了预测。通过开展验证试验,将试验结果与计算结果进行对比,发现预测误差为17.4%。说明结构寿命包线是飞机典型搭接结构寿命预测的有力工具,其预测结果是飞机服役过程中检修周期及寿命管理的一项重要参考依据。     

基于多智能体强化学习的无人艇集群集结方法

为解决数量不定的同构水面无人艇(USV)集群以期望队形协同集结的问题,提出一种基于多智能体强化学习（MARL）的分布式集群集结控制方法。针对USV通信感知能力约束,建立集群的动态交互图,通过引入二维网格状态特征编码的方法,构建维度不变的智能体观测空间;采用集中式训练和分布式执行的多智能体近端策略优化(MAPPO)强化学习架构,分别设计策略网络和价值网络的状态空间和动作空间,定义收益函数;构建编队集结仿真环境,经过训练,所提方法能有效收敛。仿真结果表明：所提方法在不同期望队形、不同集群数量和部分智能体失效等场景中,均能成功实现快速集结,其灵活性和鲁棒性得到验证。     

疲劳多裂纹扩展随机模型

建立了含相互干扰多裂纹结构的裂纹扩展随机模型.提出了远源裂纹、近源裂纹、概率寿命曲面等概念.给出了相互干扰多裂纹扩展随机微分方程的统一表达形式.在工程基本假设的基础上简化了相互干扰多裂纹扩展过程的计算.在此基础上可进一步分析含相互干扰多裂纹结构的可靠性,可直接应用于工程实践.