深空探测器动态约束规划中的外延约束过滤方法研究

随着深空探测任务的增加以及星上科学任务的日益复杂,深空探测器自主任务规划与调度技术成为研究的热点。在深空探测器任务特点与系统约束分析的基础上,将智能规划理论与约束可满足技术相结合,研究多层约束规划模型中约束的动态特征,设计了基于动态约束表的外延约束快速过滤算法,根据领域信息中活动间的冲突性特征来对新加入的活动进行分类和一致性检查。仿真结果表明:提出的算法能够有效地降低约束处理中无效的约束检查次数,降低问题处理过程中的算法回溯,提高规划效率和成功率。     

求解TSP问题的遗传算法

无人侦察机的巡航问题,如果不考虑其它约束条件,实际上是一个 TSP 问题。目前还没有求解 TSP 问题的比较有效的实时算法,我们首先利用改良圈算法求得一个较好的初始种群,再应用遗传算法就可以实时地求得一个较满意的解。     

带权优化约束Delaunay三角化算法

Delaunay细化算法是目前大多数约束Delaunay三角化算法的主要思想,针对其要求输入的约束条件中不能包含夹角较小的尖角的问题,给出了Delaunay细化算法收敛的充分条件,并通过在尖角点和尖角边处引入带权点和带权Delaunay空圆/球准则的方法提出了一种带权优化约束Delaunay三角化算法,解决了经典的细化算法在尖角处算法不收敛时需引入辅助控制区域以及过多辅助点的问题,对算法的收敛性进行了分析,给出了相应的算法应用实例,可以应用于复杂几何对象的科学计算和工程分析.     

飞机复杂蒙皮拉形数值模拟系统开发及关键技术研究

针对飞机复杂蒙皮拉伸成形特点,基于静态隐式算法开发了复杂蒙皮拉形数值模拟系统STRETCH FORM。系统分为前置处理、核心求解和后置处理3个模块。介绍了系统各模块的主要功能以及机构运动、静态隐式有限元算法和接触搜索算法等关键技术理论。利用商业软件MARC和PAM STAMP进行了S形蒙皮拉形的模拟计算对比,并对某型号机的进气道蒙皮零件进行了生产验证,结果表明系统具有较高的可靠性和计算精度。     

可重构制造系统的性能分析

可重构制造系统的生产管理与控制是实施可重构制造系统哲理的关键技术,而可重构制造系统的性能分析是可重构制造系统生产管理与控制的重要功能。基于可重构制造系统的赋时可重构Petri网模型及其调度Gantt图,提出可重构制造系统的性能指标评价方法,定义最大完成时间、生产资源利用率、作业完成时间和零件的平均生产能力等可重构制造系统的性能指标,并计算了实例系统的性能指标。实例研究表明,可重构制造系统的性能分析方法体现了可重构制造系统的重构柔性本质。     

基于波段选择的RX改进算法

针对高光谱检测亚像元飞机的问题,提出基于大气吸收谱段的改进RX异常检测算法,实现亚像元检测能力和检测效率的提升.阐述了改进算法的基本原理,对比了10 km高度和地面大气吸收系数的曲线差异,建立了改进算法的检测模型,采用仿真的客用飞机可见-短波高光谱数据和海水背景高光谱数据,获得了信噪比10 dB的高光谱仿真图像.采用经...     

基于剪枝和去噪的航空发动机故障图像识别与预测

航空发动机叶片作为航空器重要的零件,其健康状况直接关系到航班的运行安全。叶片由于工作环境恶劣很容易产生裂纹、掉块、烧灼等损伤,目前基于孔探技术的叶片损伤检测以人工为主,检测结果在很大程度上受到人为因素的影响。因此,实现叶片损伤的自动识别及测量对于减轻劳动强度和提高检测精度都有实际的应用价值。首先选择PRIDnet图像去噪算法对原始孔探图像进行预处理,按照训练精度和训练速度两个指标对传统目标检测模型进行通道剪枝和微调。数据集采用国内某航空公司获取到CFM56型发动机在实际运营后机务人员所拍摄的孔探图像,实验结果表明,相比于原始目标检测YOLOv5算法和未经图像预处理的目标检测模型,本方法对航空发动机孔探图像内损伤的检测精度提高4%～10%,在检测效率上提高6%～20%。     

基于特征优化与改进KNN的航空发动机故障诊断

为有效解决航空发动机气路故障诊断难题,建立了基于特征优化与改进KNN的航空发动机气路故障诊断模型。利用特征优化算法对发动机故障特征进行处理,包括特征增维与近邻成分分析算法;将特征优化后的特征输入改进KNN算法,建立基于特征优化与改进KNN算法的故障诊断模型;为验证所建立故障诊断模型的准确性,在四台CFM56-7FB发动机数据上进行实验验证,结果表明：基于特征优化与改进KNN算法的故障诊断模型的准确率可达98%以上,能够达到智能诊断的目的。     

基于卷积盲分离的强干扰下通信信号分离算法

针对目前通信辐射源个体识别算法在实际试验中由于各类干扰信号和多径衰落导致识别率较低的问题,提出一种用于识别算法前端的信号分离算法,可有效地减少其他电磁信号对于识别算法输入信号的影响,从而提高在复杂电磁环境中通信辐射源个体识别的正确识别率。该算法将灾变策略和搜索状态的自适应引入量子粒子群算法,通过对混合信号的联合对角化从截获的观测信号中提取出目标通信辐射源的有用信号。为了更加系统、直观地衡量算法的分离效果,提出分离熵来量化算法的整体性能。仿真结果表明,该分离算法可以把目标通信辐射源的有用信号从复杂电磁环境中提取出来,从而提高通信辐射源个体识别在复杂电磁环境中的正确识别率,具有较好的可行性和有效性。     

低数据率与低阵元数时LCMV和LCEC波束形成算法研究

研究了低数据率与低阵元数条件下应用线性约束最小方差算法(LCMV)算法和线性约束特征干扰相消器(LCEC)算法的相控阵雷达系统对干扰抑制和旁瓣压低性能。建立了均匀线阵接收信号模型,给出了LCMV,LCEC两种算法的原理,用仿真方法讨论了不同数据率和阵元数时LCMV,LCEC算法不同到达方向上的干扰与旁瓣抑制性能。结果表明:与LCMV算法相比,高数据率、低阵元数时LCEC算法在两个相隔角度小于1个主波束宽带的干扰来波方向上形成的零陷更准确;低数据率、低阵元数时LCEC算法的角度分辨率更高;低数据率、高阵元数时LCEC算法的副瓣电平抑制能力更强,高阵元数时LCEC算法保持了静态方向图的特征。