基于结构特征的弹道目标雷达识别技术

弹道目标的结构特征反映了目标的本质属性,是识别真假目标最直观的特征之一。分析了弹道目标的结构特征差异,系统归纳了基于结构特征的弹道目标雷达识别方法。根据雷达提取结构特征所采用的信息不同,将这种识别方法分为基于RCS序列的识别方法、基于一维像的识别方法、基于二维像的识别方法以及基于极化信息的识别方法,详细阐述了这四类识别方法的物理基础及其实现途径,分析了它们各自的特点,最后展望了技术发展趋势。     

复合材料层压结构铺层顺序优化设计特征提取算法

受在感知过程中抓住主要特征的启发,结合复合材料层压结构优化问题的特点,借鉴遗传算法、蚁群算法等模拟进化优化算法的流程,提出1种"特征提取"的优化算法。根据目标函数值f(→Xj)(j=1,2,…m)的大小,对相应的m个设计变量向量→Xj=(x1,j,x2,j,…,xi,j,xn,j)(j=1,2,…m)进行排序;在一定的"背景噪声"S下,根据"特征提取"指示向量P提取群组中较优方案的共同特征,生成m个新的设计变量→X′j。算例验证表明,所提出的算法是有效的。     

基于CRBMs-RVR的涡轴发动机输出功率衰退预测

针对涡轴发动机全寿命期内输出功率衰退预测问题,提出一种含多层连续受限玻尔兹曼机（CRBMs）深度特征提取的相关向量回归（RVR）功率预测方法。对发动机气路部件测量数据进行重构,利用CRBMs深度网络提取数据深层特征,将特征数据作为RVR模型的输入,实现对输出功率的预测,并对预测结果提供概率分布。以某型双转子涡轴发动机部件级模型为试验对象,模拟全寿命期内发动机气路部件性能退化,对输出功率进行衰退预测。试验结果表明：基于CRBMs-RVR的预测模型与传统的RVR预测模型相比,训练时间缩短30.2%,预测结果的均方根误差减小64.6%;与基于主成分分析（PCA）进行特征提取的PCARVR预测模型相比,预测结果均方根误差减小42.4%,验证了所提出的预测方法具有模型结构简单、预测精度高、可提供概率式输出的优点。     

流体力学深度学习建模技术研究进展

深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前,深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用,其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景,结合课题组近期研究结果,探讨了流体力学深度学习建模技术及其最新进展。首先,对深度学习技术所涉及的基本理论做了介绍,阐释流场建模中常用深度学习方法背后的数学原理。其次,分别对流体力学控制方程、流场重构、特征量建模和应用等几个典型的人工智能与流体力学交叉问题应用场景所涉及的深度学习技术研究进展进行了介绍。最后,探讨了流体力学深度学习建模技术所面临的挑战与未来发展趋势。     

航空发动机高低压转子间碰摩故障特征提取

针对变分模态分解(VMD)需要人为确定输入参数的问题,提出了一种参数自适应VMD(APVMD)方法,其通过粒子群(PSO)算法优化VMD的输入参数.使用APVMD结合切片谱的方法,对双转子航空发动机振动正常和异常状态下的实测弹性支承应变信号进行分析.分析结果表明,APVMD方法可以自适应地实现对实测弹性支承应变信号的分...     

基于排列组合熵的铝合金腐蚀灰度特征提取方法

针对铝合金试件腐蚀图像包含的大量腐蚀信息,提出了利用排列组合熵提取其灰度图特征参数的方法。该方法具有计算快速简鹇,抗噪能力较强,只需较短的序列长度就能估计出较稳定的系统特征值的特点。计算结果表明,基于排列组合熵的特征提取方法可以有效地提取各时间段内试件的灰度图在2个方向上的特征参数,熵值随着腐蚀时间的增加而规律性地增加,并可以作为评价腐蚀程度的一个重要特征参数。计算结果也验证了排列组合熵具有较好的抗噪性能。     

复杂背景下单个运动物体的实时视觉追踪算法

介绍了一种完全基于图像信息的运动检测视觉追踪算法.该算法综合了已有的一些算法,并在他们的基础上进行改进,可以实现在摄像机运动不剧烈的情况下,对单个运动物体的追踪.由人工选取目标,计算机开始在第1帧和第2帧图像中提取特征点,并在两帧图像中对特征点进行匹配.利用匹配的特征点建立仿射运动模型,以估计背景的运动和预测目标位置.假设运动目标所占的像素面积很小,在预测点附近的一块小邻域内进行光流分割得到运动目标.该算法在640×480大小的两帧连续图片上验证,取得了较好的效果.在PC上的实验证明,设置适当的参数,本算法可以应用于12.5Hz或25Hz的图像采集频率.      

基于多分辨分解的低分辨雷达特征提取

根据低分辨雷达的特点,利用小波多分辨分解和奇异性检测理论,对雷达视频回波信号进行了特征提取,获得了目标回波在各尺度上的模极大值点幅值和位置.以此为特征,利用BP遗传算法对实测目标数据进行分类识别,获得了较好的分类效果.     

基于小波包能量谱的航空发动机故障特征提取方法

使用成熟的旋转机械振动信号频谱分析方法,对采集到的多台航空发动机试车振动信号进行分析,找出能反应出发动机转子不对中、转子不平衡和转静件碰磨3种故障频谱特征的振动信号.再使用小波包将信号分解为不同的频段,之后分别计算能反应出故障信息的特征频段的能量,将它们组成用来区分上述3种故障的特征向量,为以后的航空发动机故障的模式识别做准备.     

基于台架试验的涡轴发动机喘振发生位置规律

为了探究某型涡轴发动机喘振发生位置规律,采集并分析了台架喘振试验时进气道、轴流压气机叶尖、轴流压气机出口和离心压气机出口的压力信号。采用连续小波时频变换对压力信号进行特征提取,以小波系数作为喘振信号特征,阈值为小波系数最大值的10%,结果表明:某型涡轴发动机的轴流压气机总是比离心压气机先发生喘振,喘振在轴向上由进气道向离心压气机传递的同时,在周向上也沿着压气机转子叶片旋转方向传递。对某型号发动机进行实时喘振监测时,监测轴流压气机能比监测离心压气机更早发现喘振,在后续某型涡轴发动机改型设计时,可增加轴流压气机的喘振裕度来提升整机防喘能力。