基于LC理论和概率神经网络的损伤识别

本文提出了结构健康监测中一种新颖的方法用于时变系统的损伤识别,选取FS-TARMA(函数基时变自回归移动平均)时间序列模型应用于一种随机振动信号中,这种振动信号在时变系统中用来估计TAR/TMA参数和创新方差。基于一种特征值分解技术,被估计的TAR/TMA参数和创新方差能够为损伤估计提供更多信息和数据,从而形成了一种新的理论LCs(潜在成分)。LCs被组合和分解成数值,接着输入概率神经网络中进行损伤识别。将这种新方法用于三自由度时变系统中进行评估,根据质量和弹簧刚度的降低来模拟不同级别的损伤。这种方法能够找出系统参数的时变性质和质量及刚度变化引起的损伤级别。结果表明:使用这种方法,与其他的非降维和普通的特征提取方法相比,识别的成功率有相当大的提高。     

跨音速压气机中的涡结构与失速机理分析

将一种新的涡识别方法应用于压气机流场的分析.该方法采用应变率张量和旋转张量的第四不变量,具有在识别流场中涡的存在的同时,分析该处涡处于拉伸(生成)或松弛(溃灭)状态的能力.通过将该方法与传统的动压头和流线、速度矢量等分析方法的结合,本文对所研究的跨音速压气机的失速过程进行了分析和讨论.     

基于射频指纹的测控地面站身份识别方法

卫星测控信道具有开放性特点,第三方容易截获测控信号,并通过特定信号分析手段获得通信编码体制甚至密钥,严重危害测控安全.为增强卫星的测控安全性,提出了一种基于射频指纹的测控地面站身份识别方法,即提取测控信号的射频指纹来验证测控指令是否来自于合法用户.使用卷积神经网络从21台发射机的变功率信号中识别特定发射机,识别精度高达...     

基于动态贝叶斯的反舰导弹弹型识别

使用反舰导弹对舰艇进行饱和攻击是当前对舰攻击的主要方式。首先,提出了动态贝叶斯网络(DBN)的理论及算法;其次,根据反舰导弹的高度、速度、过载、机动方式等弹道特性和RCS、雷达频率等导弹自身特性,建立了对反舰导弹进行弹型识别的DBN模型;最后,通过仿真算例验证了DBN模型的有效性,这为实际解决反舰导弹进行弹型识别的问题,提供了一种思路。     

基于结构动力学特性的损伤识别方法

基于等效模态应变/动能理论,提出了一种利用实际结构的测试数据识别结构中损伤位置的方法。在此基础上,研究了利用模型修正技术识别结构中损伤强度的方法。分别以一个单损伤平板结构和多损伤平板结构为例,通过仿真分析了以上方法的有效性。结果表明,以上方法可以有效识别结构中的损伤位置和损伤强度。     

视觉手势识别技术在航天虚拟训练中的应用研究

针对我国载人航天地面虚拟组装训练需求,研究了基于Kinect的视觉手势识别技术,提出了一种使用深度信息进行手势检测及分割的方法,采用手势图像轮廓曲率分析方法进行指尖检测,并结合Kalman滤波稳定跟踪指尖;同时自定义了几种组装所需的手势,根据图像的指尖特征进行特定手势识别。结合OpenNI、Nite和OpenCV,最终在VC2010环境下实现了航天虚拟组装训练系统。实验结果证明,该手势识别方法识别率较高,鲁棒性好,可应用于载人航天虚拟组装训练。     

基于改进HOG特征的空间非合作目标检测

传统的非合作目标检测方法大都基于一定的匹配模板,这不仅需要预先指定先验信息,进而设计合适的检测模板,而且同一模板只能对具有相似形状的目标进行检测,不易直接用于检测形状未知的非合作目标。为降低检测过程中对目标形状等先验信息的要求,借鉴基于规范化梯度的物体区域估计方法,提出一种基于改进方向梯度直方图特征的目标检测方法,首先构建包含有自然图像和目标图像的训练数据集;然后提取标记区域的改进方向梯度直方图特征,以更好地保持局部特征的结构性,并根据级联支持向量机训练模型,从数据集中自动学习目标物体的判别特征;最后,将训练后的模型用于检测测试集图像中的目标。实验结果表明,算法在由4953幅和100幅图像构成的测试集中分别取得94.5%和94.2%的检测率,平均每幅图像的检测时间约为0.031 s,具有较低的时间开销,且对目标的旋转及光照变化具有一定的鲁棒性。     

航空管制物质的分类识别方法探讨

由于缺乏标准的分类和识别方法,航空管制物质易被当作普通货物进入航空运输环节,给航空运输带来安全隐患.通过分析航空管制物质的定义,确定影响此类物质分类的危害性,包括麻醉性、催泪性质、恶臭性质、急性毒性(经口、经皮肤、吸入)、严重眼损伤或眼刺激、呼吸或皮肤敏化作用、特定目标器官毒性、吸入危害性等;在全球化学品统一分类和标签制度中健康危害分类评估指导原则的基础上,建立统一的航空管制物质的分层式分类程序,并给出识别方法和标准、数据来源及其处理方式;归纳总结航空管制物质的种类,并以两个恶臭物质为例讨论分类识别过程.结果表明:本文提出的航空管制物质的分类程序和识别方法能够很好地指导航空管制物质的分类识别工作,对保障航空运输安全和防恐工作具有重要意义.     

基于SE模块改进Xception的动物种类识别

Xception是Inception网络的一种极端化表现,在与Inception v3参数相近的情况下,它能够达到更高的准确度。由于神经网络提取的特征不一定都是有用特征,因此以Xception为基础,将SE(Squeeze and Excitation）模块加入该网络,调整特征通道的权重,使得网络的精确度得到提高。通过实验,融合SE模块的Xception网络训练精确度分别在Oxford-IIIT Pet数据集和CUB_200_2011数据集上提升了1%~1.7%和0.8%~1%,证明了SE模块能够进一步提升Xception的精确度。将改进后的Xception应用到动物种类识别中,根据精确度曲线对实验策略调整改进,最终在测试集上获得95.63%的识别率。     

基于特征的蒙皮镜像铣加工残区刀轨优化方法

镜像铣加工装备及其加工工艺是蒙皮零件加工的有效手段,其特殊工艺对加工刀轨提出了等步距、无交叉、无抬刀且无残留等特殊要求。针对蒙皮零件加工特征的复杂形状,在满足等步距、无抬刀、无交叉的条件下对加工残留区域进行刀轨优化是一个难题。为解决以上难题,本文提出了一种基于特征的蒙皮镜像铣加工残区刀轨优化方法。该方法基于特征将蒙皮零件的工艺信息与几何信息相关联,自动提取加工特征的加工面及其对应的刀轨,将刀轨分割成若干段子刀轨,并构建子加工区域,再利用布尔并运算得到最终可加工区域。然后对加工面区域与最终可加工区域求布尔差识别出加工残留区域,并根据加工残区位置自适应生成满足蒙皮镜像铣特殊要求的优化刀轨。以典型复杂蒙皮零件验证本文提出的方法,结果表明,基于特征的蒙皮镜像铣加工残区刀轨优化方法可自动识别加工残区,并生成满足蒙皮镜像铣特殊要求的加工残区优化刀轨,为提高蒙皮零件数控编程效率提供技术支撑。