遗产廊道理念下大运河文化带建设与乡村旅游融合发展研究

2021年6月大运河廊坊段实现了旅游通航,大运河通航以及滨河景观带的建设为沿岸乡村发展旅游业带来新的契机。如何依托运河水道和滨河廊道景观,以及丰富的遗产资源和乡村田园风光在运河沿岸打造一条大运河文化观带,推动两岸乡村旅游发展和产业升级成为廊坊政府与相关部门企业面临的重要课题。本文借用遗产廊道理论,从遗产廊道的视角出发就大运河文化带建设与乡村旅游融合发展提出了一些对策建议,建议包括完善区域旅游交通网络、建设风景路慢行系统、改善乡村人居环境、推动旅游与其他产业融合发展等措施。     

产教融合的航空制造人才培养模式探索与实践

航空制造行业是创新驱动发展的重点领域,是江西省重点发展的战略性新兴产业。为适应航空产业转型升级对航空制造人才提出的新要求,与中航工业洪都集团合作开展了工装设计岗位急需的航空制造人才培养探索与实践。从人才培养目标确定、专业课程体系构建、创新实践教学方式和完善校企协同管理机制等方面形成的有效方法,确保产教融合人才培养达到预期目标。     

基于多滑模控制器融合的高超声速飞行器再入段跟踪控制方法

针对高超声速飞行器再入段滑模跟踪控制存在的抖振剧烈问题,提出一种基于多滑模控制器融合的跟踪控制方法.该方法采用动力学模型对高超声速飞行器再入过程进行描述,建立高超声速飞行器的攻角、侧滑角和倾斜角跟踪控制方程,结合准二阶连续滑模控制器和超螺旋滑模控制器对再入段进行分阶段的跟踪控制,分别削弱抖振影响,提高跟踪控制性能.通过模型仿真对所提跟踪控制方法的有效性和可行性进行验证,结果表明该控制方法可有效实现高超声速飞行器的轨迹跟踪,在控制力矩响应和姿态角速度跟踪误差积分值上较传统方法具备明显优势,可有效抑制抖振,提升飞行稳定性.     

基于改进SSD的无人机航拍目标检测

针对无人机航拍图像尺度变化大、识别难度大和目标普遍较小的问题,提出一种基于改进单阶段多框检测器(single shot multibox detector, SSD)的无人机航拍目标检测算法——RCBnet.该算法为了提升网络的特征提取能力,将SSD算法的特征提取网络修改为Resnet-50并采用特征融合的方式,将特征图进行融合,用融合后的特征图构建特征金字塔;为了增强算法对物体的检测能力,设计一种联合注意力机制的多尺度卷积结构来有效调节感受野,实现不同尺寸卷积核对特征图的并行运算;针对训练过程中正负样本极具不平衡的问题,该算法采用Focal Loss损失函数训练网络模型,使其侧重于困难样本.通过与其他经典算法相比可知,所提算法在无人机航拍图像中具有更高的检测精度、更好的检测性能和鲁棒性,相比SSD,精度提高达3.46%.     

可重复使用飞行器再入姿态的区间二型自适应模糊滑模控制设计

针对具有强非线性、多变量耦合特性的可重复使用飞行器（RLV）,同时考虑模型参数不确定性和外界干扰对飞行器再入姿态跟踪的影响,提出了一种基于区间二型自适应模糊滑模的姿态控制方法。首先,建立飞行器再入动态模型,并基于反步思想将控制模型转化为姿态角和角速率相关子系统。其次,将模型参数不确定性和外界干扰视作子系统非线性项的一部分。再次,采用区间二型模糊系统逼近子系统非线性项,并结合自适应技术和滑模控制方法分别设计虚拟控制量和实际控制量。此外,引入一阶低通滤波器用以处理子系统虚拟控制律。通过Lyapunov方法的分析证明了闭环控制系统的稳定性,且飞行器姿态跟踪误差可收敛于原点附近的小邻域。最后,利用飞行器的数值仿真验证了所设计控制方法能有效跟踪飞行器参考指令,且对外界干扰有较强的鲁棒性。      

基于最小值通道与对数衰减的图像融合去雾算法

雾天各类图像采集系统获取的图像颜色退化,细节模糊,严重影响户外成像系统的稳定性和有效性,因此研究图像去雾技术很有必要。针对暗通道一类去雾算法边缘去雾不彻底问题,提出一种基于最小值通道与对数衰减的融合去雾算法。首先,对有雾图像的最小值通道图进行对数衰减作为先验假设条件,再进行交叉双边滤波消除纹理效应,在操作前后分别进行下采样和上采样操作以提高运算速度,求出初始透射率;然后,用Canny算子检测最小值通道图得到的边缘进行对数衰减,得到边缘信息图,将初始透射率与边缘信息图进行加权融合构成优化透射率;最后,结合改进的四叉树搜索法求得的大气光值反解大气散射模型,恢复无雾图像。实验结果表明:所提算法可以有效抑制光晕现象,去除边缘残雾,且实时性好。      

基于振动参数聚类融合的空间轴承故障辨识方法研究#br#

轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件,其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前,由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象,导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题,本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先,通过轴承振动实验获得数据;然后,基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取;在此基础上,利用K Medoids算法对正常样本进行聚类,并根据3σ法则构建正常运转的安全边界;最后,计算不同轴承故障数据的超限概率,根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明,该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的.     

基于Kriging代理模型的失效机会测度算法

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。     

无虚拟控制律的高超声速飞行器新型模糊控制

针对弹性体模型的吸气式高超声速飞行器(Air-breathing Hypersonic Vehicle; AHV)飞行过程中存在的外部未知扰动和不确定性,提出了一种无需虚拟控制律的新型模糊控制方法。首先,基于飞行器的纵向模型,将控制系统分解为速度子系统和高度子系统;然后对于每个子系统,仅采用一个模糊逼近器对系统的总不确定项进行逼近,摆脱了传统鲁棒控制对于精确模型的依赖,并保证系统的鲁棒性能。与含有虚拟控制律的传统反演控制相比,本文的虚拟控制律仅应用于系统稳定性分析,无需繁琐解算,仅按实际控制律需要执行。采用范数估计策略为模糊系统权系数参数向量的范数设计自适应律,保证了实时性的同时大大减少了逼近过程的学习量。最后通过仿真分析,在引入参数摄动的条件下,对系统输入的参考速度和参考高度进行跟踪控制,验证了控制器的鲁棒性和稳定性。