面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法

为了提高航天器回转曲面加筋型连接结构的集中力扩散效率,需要开展回转曲面加筋集中力扩散结构设计。传统放射肋设计方法普遍依赖设计经验、难以满足集中力高效扩散需求。因此,提出一种面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法。第1步,建立了一种基于各向异性过滤技术的集中力扩散拓扑优化方法,保证拓扑优化结果满足回转曲面加筋制造工艺要求;第2步,提出了一种基于网格变形技术的拓扑优化结果智能重构方法,可高效准确地对回转曲面加筋拓扑优化结果进行模型自动重构。基于所提出方法,以卫星平台对接环这种典型的回转曲面加筋壳为对象开展算例研究,并将优化结果与传统放射肋设计结果进行对比。结果表明,所提出的优化方法可得到加筋构型清晰、满足回转曲面加筋制造工艺要求的优化结果,且具有集中力扩散效率高、网格质量依赖性低、拓扑特征重构高效等优点。     

一种采用数学形态学方法的姿态指示器填充算法

在现代飞机座舱电子飞行仪表系统中，全姿态指示器天地区域的实时填充是个非常费时的工作，但已有算法不管是在填充速度还是硬件可实现性上都存在缺陷。本文把适于硬件实现的数学形态学方法应用于姿态指示器的实时填充中，提出了一种新的区域填充算法，在此基础上引入种子概念，发挥数学形态学的并行运算能力，提高全姿态指示器填充速度。文中进行了单粒和多粒种子的生长试验，在多粒种子并行填充的情况下，填充效果和速度性能均优于传统算法。该算法填充速度快，能并行处理，适用于姿态指示器等实时填充的场合。     

基于磨粒分析方法的发动机磨损故障智能诊断技术

磨粒是研究磨损状态时最直接、最重要的信息元，通过对滑油中的磨粒进行监测与分析来判断机械设备的磨损情况，可以预防并监测机械设备的磨损故障。本文运用显微形态学方法建立了一套磨粒显微特征描述体系，以提取磨粒信息并进行磨损故障的模式识别；并结合摩擦学理论和人工智能方法，实现对发动机磨损故障的智能诊断和预测。     

基于径向基函数神经网络的自由曲面重构

根据径向基函数神经网络（RBFNN）具有很强的非线性逼近能力的优点，本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明：常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性，径向基函数网络用于曲面重构，不论是在拟合精度，还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络，具有一定的实用价值。     

快速可重构信息系统的框架研究(英文)

变化和重构是快速可重构信息系统 (RRIS)的两个核心概念 ,RRIS对变化的适应或演化能力使它优于传统信息系统。本文首先提出 RRIS的体系结构 ,然后以 RRIS框架为重点 ,讨论框架的定义、分类及设计 ,研究框架的构成、构成元素 (业务构件 )的设计及构件如何在构架的组织下协调地安插在 CORBA的软总线上 ,实现类似硬件IC的即插即用。构件在框架上即插即用的灵活机制及热点构件 (反映变化 )的灵活运用 ,提高了框架的可扩展性、可定制性 ,从而提高了 RRIS适应变化的可重构性。     

自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构

研究自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构问题。针对水下机器人故障诊断残差法中残差阈值不易选取的问题,提出了一种基于观测器的水下机器人推进器故障检测与分离方法,通过构建故障检测观测器对推进器故障与残差信号进行解耦,使推进器出现故障后仅引起与其相关的残差呈单调变化,从而可选择较大的阈值进行故障检测以提高诊断系统的可靠性,该方法在故障检测的同时可进行故障分离。针对系统不确定性导致的推进器故障重构精度低的问题,提出了一种RBF神经网络与等效输出注入相结合的故障重构方法,采用等效输出注入方法估计不确定性项,从神经网络输出中重构推进器故障。     

基于形态学梯度矢量的图像边缘提取算法

图像的边缘在很大程度上可以用梯度的概念来解释和描述,而现有的形态学梯度边缘检测算子抹煞了梯度的矢量性。文章提出了一种新的图像边缘提取算法:在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,且从理论和实际应用两个方面给予证明。并将模糊处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现。同时在图像分割部分改进了最佳阈值化分割,利用小范围的边缘梯度各方向上的最佳阈值化进行调整,使图像的边缘更加完整、清晰。     

基于边缘与颜色信息的车牌精确定位算法

针对现有车牌定位算法定位率不高和速度慢等问题,结合数学形态学,提出了一种基于车牌边缘检测与颜色信息的精确定位算法.首先对图像进行灰度化、平滑去噪及灰度拉伸等预处理,然后对图像进行垂直边缘检测和二值化处理;再采用线过滤算法滤去干扰边缘线信息,并利用车牌区域灰度变化次数多的特性定位出车牌上下边缘;对经过上下边缘定位后的车牌采用点密度过滤算法滤去零散点,接着采用数学形态学方法寻找连通域粗定位出车牌区域;最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌.实验结果表明,该算法能够实现车牌的快速精确定位.      

基于特征结构配置的导弹可重构控制器设计

针对简化后的导弹姿态控制系统,运用特征结构配置法,提出了一种改进的控制系统的重构方法.根据输出反馈特征值配置原理,给出了原闭环系统特征结构的确定方法,并对可重构控制器的代价函数的确定方法进行了改进.这种算法通过输出反馈可以确保闭环系统的稳定性,同时可以解决故障前后系统阶数不一致的问题.仿真结果表明,该方法能够在保证故障后闭环系统稳定的基础上使系统性能得到最大可能的恢复.      

动态系统的容错技术

所讨论的动态系统的容错技术包括故障检测、故障定位和系统重构技术。文中研究了基于数学模型的容错技术，讨论了因数学模型不准而引起的故障检测和定位不鲁棒的问题，提出了若干增强鲁棒性的方法，对故障后的系统重构问题也作了简要介绍。