基于特征点识别的头部姿态计算

为了提升使用随机回归森林进行头部姿态分析的精度,提出了一种基于特征点识别分析头部姿态的计算框架.考虑到高误差投票的干扰,该计算框架以随机森林的特征点识别为基础从而避免异常投票干扰,将头部姿态计算问题转换为空间鼻尖特征点和朝向特征点的识别问题.在随机森林的训练中,决策函数使用了高斯曲率和平均曲率作为图形特征,根据微分熵的信息增益在随机生成的决策函数库中搜索最优化决策函数.在训练完成的随机回归森林的叶子节点中,通过分析保存的样本数据,可以得到目标特征点的高斯分布估计.根据实验测试结果,在适当的阈值设定的情况下,该方法可以实现较高的识别成功率,使用曲率后明显提高了识别精度,能够在一定程度上处理有遮挡的数据,并且该方法已经成功应用于虚拟座舱的实时头部姿态分析计算系统.     

一种改进的多点融合非均匀校正技术

针对空间宽幅相机在进行非均匀性校正过程中相机镜头与积分球输出口的相对位置发生变换后非均匀性校正精度下降的原因进行了分析,提出了一种改进的融合多点位置的非均匀校正新方法,即为了消除积分球的角均匀性和面均匀性的不足,采用获取多个位置的大量定标图像,融合求取平均值的方法得到校正系数来削弱这种影响,并进行试验验证分析。结果表明,多点融合的校正方法在积分球输出口光强不均匀、又无法固定相机与积分球相对位置的前提下,减少了积分球光强的不均匀性对系数可靠性的影响,相对辐射定标的非均匀校正精度得到大幅提高。     

复杂网络的灰点及灰度分析(英文)

依据对复杂网络和灰色系统理论的相关分析,提出了复杂网络中的灰点问题,认为灰点分为存在而未知的灰点和演化灰点两类,并给出了相关定义。进一步给出复杂网络灰度问题的相关描述,将网络灰度分为相对灰度和绝对灰度,并分别进行了证明。     

FL-8风洞三点支撑系统研制

为提高大展弦比和飞翼类等大载荷飞行器风洞试验的准精度,中航工业气动院在FL-8低速风洞开展了三点支撑系统研究.两种空间形状和截面形状支杆的风洞试验表明:三点支撑增加了试验系统纵横向的刚度,使得试验精度有所提高;支杆形状对横向试验结果影响显著,精细地设计模型附近支杆对提高试验准度很有帮助.     

一种实用的运输类飞机机翼/发动机短舱一体化优化设计方法

发展了一套基于遗传算法优化/Navier-Stokes方程分析的运输类飞机机翼/发动机短舱一体化设计方法,提出了一系列保证该方法工程实用性的解决方案,其中包括设计变量模块化、局部优化全机分析、超临界压力分布约束条件等。通过采用适当的计算网格、并行算法及数值方法,使得基于遗传算法优化/Navier-Stakes方程分析设计方法的运算时间在工程上能够接受。运用该设计方法对下单翼运输类飞机机翼/发动机短舱一体化设计开展了单点优化和两点优化,结合二者结果对比验证了该方法的有效性和工程实用性。单点优化得到的机翼压力分布呈现无激波特点,阻力系数随马赫数变化比较剧烈;两点优化得到的机翼压力分布为弱激波形态,阻力随马赫数变化比较缓和,所设计的机翼具有更好的鲁棒性和工程实用性。     

大气湍流退化图像多帧盲复原

针对图像盲复原时PSF（点扩散函数）尺寸参数对复原效果影响较大,提出一种点扩散函数尺寸自适应估计算法,该算法以均方误差为代价函数,通过遍历搜索点扩散函数有限支持域,克服了点扩散函数尺寸参数选择难的问题。仿真结果表明,估计的点扩散函数尺寸接近真实尺寸,对于大气湍流变化快的情形,改进算法取得了较好的图像复原效果。     

基于粒子群优化算法的月面巡视器全局路径规划

在月面巡视器遥操作系统中,路径规划分为任务级路径规划、全局路径规划和局部路径规划。根据巡视器全局路径规划的应用要求,引入粒子群优化算法应用于全局导航点的规划。针对粒子群算法在路径规划中容易造成不收敛或病态收敛的问题,对算法进行了修改,去掉了速度更新中的速度惯性因子,只保留自身认识因子和社会认识因子,使其在全局路径规划中能够快速收敛;同时引入经典遗传算法中的变异因子以增强算法的全局优化能力。仿真结果表明该算法具有计算简单、全局寻优能力强等特点,能够快速地找到优化的全局导航点。同时在不同的模拟月面地形上进行仿真试验,针对存在的问题提出了对应的二次优化方法,结果表明该方法较好地满足了巡视器全局路径规划的应用需求。     

卫星点波束天线的多目标指向优化研究

卫星天线波束常常需要同时覆盖特定区域内多个目标,为保证目标接收卫星信号的增益要求,需对其指向进行优化。以我国某卫星点波束天线为研究对象,将天线功率辐射模型引入卫星指向计算模型中,完成了指向目标的增益计算。运用最优化原理分析了多目标指向增益优化模型,在无约束条件下,指向增益最优点在标称三目标构成的三角形重心位置;有约束条件下,最优点在满足相应约束下偏离无约束最优点。多目标指向优化理论研究对点波束天线的高精度指向及确保目标的通信特性提供了适用的工程模型,具有极强的工程应用价值。     

基于粒子群优化的光伏阵列最大功率点跟踪法研究

光伏阵列在局部阴影条件下,出现反向雪崩效应,导致输出功率出现多个局部极大值点,此时常规的最大功率点跟踪（MPPT）失效。基于比较完善的光伏电池遮挡模型,对光伏阵列进行建模,验证其输出功率的多峰特性。提出一种基于粒子群优化算法（PSO）的多峰最大功率点跟踪方法,并积累粒子个体搜索经验,提高跟踪速度。仿真表明,当外界条件变化时,此方法可以快速跟踪光伏模块的最大功率,从而有效地利用能源。     

暂冲式高速风洞流场控制系统建模与仿真

为满足中国空气动力研究与发展中心的2.4m跨声速风洞流场品质改进的需要,有必要建立一个高效的风洞流场控制模型作为控制器设计的验证平台。由于难以建立精确的空气动力学模型,且2.4m 跨声速风洞长期运行积累了大量的试验运行数据的实际,数据建模成为建模方法的首选。在硬件上,建立了基于反射内存技术的流场控制仿真系统,以获取现场采集的数据。建模方法采用数据建模方式,主要是利用系统辨识理论,将整个系统看成是一个“黑箱”,利用现场采集的数据来确定系统的参数和输入输出间的映射关系。采用以非线性自回归滑动平均模型(Non-linear Auto-Regressive Moving Average Model with Exogenous Inputs,NARMAX)作为风洞系统的数据模型,应用互信息法、曲线拟合法和伪最近邻点法分别确定了模型中采样间隔、时间滞后以及阶次3个参数。对比了最小二乘线性回归、BP 神经网络以及最小二乘支持向量机(LSSVM)3种方法对模型的拟合效果,确立了最小二乘支持向量机作为最终的拟合方法。为了提高仿真的精度,根据风洞运行的特点,将其整个过程划分为冲压、启动和调节3个阶段,分别建立了各个阶段的子模型。由于风洞系统是一个多输入多输出系统,并且延迟和阶次较大,采用了基于信息熵的数据压缩方法,实现了简化子模型规模的目的。最后,采用多模型融合的方法将各个阶段的子模型通过加权的方法来完成融合,从而构建起整个风洞系统的模型。稳定段总压和驻室静压分别通过所建模型得到,最后通过马赫数的计算公式得到试验段马赫数值。仿真结果表明:所建模型在运行包络线范围内的试验工况下,总压预测精度达到0.1%、马赫数预测精度基本达到0.001,达到了研究的目的。该项工作的开展较为系统地建立了暂冲式风洞的流场控制模型,建立的模型将为下一阶段基于现代控制理论的控制器设计奠定基础。