Stewart平台局部灵活度的解析研究

本文详细分析了Stewart平台的输入、输出速度，误差，力（力矩）与平台灵活度指标间的关系。对平台初始位姿时的雅可比矩阵进行了推导，用解析的方式求出它的奇异值。由此构造了Stewart平台最小奇异值、条件数、可操作性三种常用的局部灵活度评价指标，并对其进行解析研究，得到Stewart平台的这些局部灵活度与其结构尺寸间的解析关系，为Stewart平台性能指标的评价及其尺度综合提供了一种较好的依据。     

基于可变形卷积与特征融合的机场道面裂缝检测算法

机场道面裂缝具有形态多变、宽度狭小、长短不一、且空间走势呈自由曲线的不规则特征,现有算法检测效果不佳。针对此问题,本文构建了一种基于可变形卷积与特征融合的神经网络（Deformable convolution and feature fusion neural network,DFNet）模型。首先由可变形卷积模块来强化特征提取网络对裂缝形态特征的学习; 然后经多尺度卷积模块捕获不同感受野下裂缝的全局信息;最后通过特征融合模块来提取裂缝不同层次的特征,通过融合裂缝低级特征与高级特征,实现对机场道面裂缝的准确分割。在采集的实际机场道面裂缝数据集上,与其他6种现有算法进行了对比实验,本文算法在像素级分割的F1-Score上达到了90.95%,效果优于全部对比算法。DFNet算法提高了对机场道面裂缝检测的能力,实验结果表明本文算法较好地达到了工程实际要求。     

多尺度网格细胞路径综合方法

为实现无人作战飞机(UCAV,Unmanned Combat Aerial Vehicle)认知导航的空间方位自主推算,提出了一种基于多尺度网格细胞的路径整合方法.该方法模拟背侧内嗅皮层(dMEC,dorsal Medial Entorhinal Cortex)的相同区域网格细胞放电特征相同、不同区域放电特征递增变化的特点,构建尺度递增的仿生多尺度网格图组,在各层中引入突触样式(synaptic pattern)计算各细胞权值,通过细胞的活跃度变化表征各网格层中位置的变化,并在各层分别实现路径整合,进而利用低尺度整合结果调整高尺度整合,提高空间位置的推算精度.实验结果表明,所提方法在一定的速度误差与方向误差范围内能够精确推算方位,具有较高的空间位置推算精度,并且方向误差值随运动方向变化呈锯齿状分布.     

基于Driscoll凹腔稳焰模型的超声速燃烧火焰稳定尺度效应研究

为了研究超声速燃烧室尺度放大后,保持火焰稳定边界相对于基准燃烧室不变,凹腔火焰稳定器几何参数应遵循何种放大准则的问题,基于已有的Driscoll凹腔稳焰数学模型,采用典型的单凹腔矩形截面燃烧室作为基准燃烧室,分别计算基准燃烧室在贫燃和富燃状态时的火焰稳定准则数DaNP,再按照燃烧室尺度放大定义写出尺度放大燃烧室的稳焰准则数表达式Da''NP,将稳焰边界不变作为约束条件,构建尺度放大准则方程式DaNP= Da''NP,求解准则方程式获得凹腔几何参数放大准则表达式,绘制准则特性曲线,分析归纳近似准则,并通过数值计算方法初步验证准则的有效性。采用Driscoll凹腔稳焰模型的尺度效应分析结果表明,燃烧室放大一定倍数n后,无法通过调整凹腔长度和深度放大倍数k1和k2使得贫燃熄火边界保持不变;但是,可以通过调整参数k1和k2使得富燃熄火边界保持不变,此时凹腔几何参数遵循的放大准则近似为 k1≈k2≈n1/4。     

RTK辅助的单目视觉地图构建与恢复方法

针对单目视觉SLAM在复杂场景下跟踪失败导致地图丢失的问题,提出了一种利用RTK信息辅助单目视觉的自动化地图构建与恢复方法。在视觉跟踪失败后,设计了一种自动化恢复地图构建方法,基于RTK信息的辅助,采用坐标变换算法处理丢失前的地图并将其融合到当前地图构建中,在提高建图效率的同时,最大程度地减少了地图信息的缺失。实验仿真结果表明,该方法可以解决系统无法继续跟踪建图的问题,与原始地图相比,其融合后构建的地图在保证全局一致性和完整性的基础上,可以保持米级的估计精度。     

局部特征尺度分解改进算法

针对局部特征尺度分解估计包络曲线时未考虑其凹凸性的问题,提出了一种改进的算法。首先,利用3次样条插值方法进行均值点估计,结合前向以及后向插值2种方法,给出了双向形式;其次,参照标准算法,给出了具体的改进算法实现步骤;最后,通过仿真实例验证了有效性。     

k-kL两方程湍流模型的改进及验证研究

提高湍流数值模拟的准确性,从而明确湍流模型对数值模拟结果的影响具有重要的意义,应用K.S.Abdol-Hamid给出的尺度自适应k-kL两方程模型封闭RANS方程,并修改von Karman长度尺度的限制方法,通过平板、翼型、后台阶等流动的模拟,考察k-kL模型在湍流模拟中的准确性,及其反映主要流动特征的能力和网格收敛性,并对影响流动模拟准确性的因素进行讨论.结果表明:改进长度尺度限制之后的k-kL两方程模型无论是对附着流动还是分离流动都可以给出比较准确的结果.     

用于遥感图像变化检测的全尺度特征聚合网络

变化检测(CD)是遥感的一项重要任务,通常面临许多伪变化和较大的尺度变化。目前的方法主要侧重于对差异特征的建模,忽略了从原始图像中提取足够的信息,影响了特征的识别能力,难以稳定地区分出变化区域。针对以上问题,提出了一种全尺度特征聚合网络(FFANet)来更充分地利用原始图像特征,促使生成的特征表示在语义上更丰富、在空间上更准确,从而提高了网络对小目标和目标边缘的检测性能。同时,拓展了深监督来结合多尺度的预测图,以促使不同对象在更合适的尺度上进行检测,从而提升了网络对对象尺度变化的鲁棒性。在CDD数据集上,相比于基线网络,所提方法仅增加了1.01×10⁶的参数量,就将F₁分数提升了0.034。     

一种多分辨率图像目标检测算法

为解决航天遥感图像分辨率和目标尺度变化大的挑战,提出了一种基于多分辨率图像的目标检测算法。改进了自适应特征金字塔和轻量级的分类预测模块,通过使用注意力机制,从不同层次的特征图中提取语义信息。引入了一种预测目标尺度的方法,以分析图像中目标的分布和尺度信息。将算法在DOTA（Dataset for Object deTection in Aerial Images）数据集上进行了实验验证,在U-Net（一种基于卷积神经网络的语义分割算法）和ResNet-34（一种深度残差网络）两种不同的主干网络设置下,召回率和检测速度均超过了RPN（Region Proposal Network,区域提议网络）算法。提出的多分辨率图像目标检测算法能有效地提高检测精度,降低计算复杂度。     

低矮建筑标模风荷载的主动湍流模拟试验研究

采用主动与被动湍流相结合的方法,在阵风风洞中模拟了不同湍流强度和湍流积分尺度的流场,开展了1:50低矮建筑标准模型测压试验研究。针对气流分离再附流动作用下的屋面中轴线区域和锥形涡作用下的屋面角部边缘区域,着重分析了不同来流湍流强度和顺风向湍流积分尺度影响下的风压变化规律。研究结果表明:湍流强度对气流分离作用下的迎风屋面屋檐区域以及锥形涡作用下的屋面角部边缘区域的平均风压系数、脉动风压系数和峰值负压系数均有显著影响;而湍流积分尺度对这些区域的平均风压系数影响甚微,脉动风压系数和峰值负压系数(绝对值)随湍流积分尺度的增大而有所增大。