基于属性引导的多源遥感舰船目标可解释融合关联网络

多源遥感舰船目标关联作为前期大范围预警探测的重要手段为海上态势研判提供重要情报支撑,现有关联算法面临关联结果可解释性差,异构特征难度量,多源目标关联精度低等问题。提出了一种基于属性引导的可解释融合网络用于解决多源遥感舰船目标的关联问题。首先,提出全局关联模块,利用跨模态度量损失函数将图像特征映射到共同空间中度量,用于解决多源图像内容差异大,特征难对齐问题。然后,提出包含多头注意力模型和属性监督函数的可解释模块,提升关联精度并输出可解释的关联结果。其中多头注意力模型让网络关注到舰船目标显著性区域,属性监督函数引导模型关注舰船图像中判别性属性特征,利用属性特征帮助网络解释输出关联结果的决策依据,并以量化的形式可视化属性特征对关联结果的贡献度。最后,利用知识蒸馏的思想减小全局关联模块和可解释模块输出特征距离的差异,使得网络实现精准关联并提供可解释的关联结果。在实验部分,构建了首个多源遥感舰船目标数据集,在该数据集上的测试结果显示本文算法不仅在关联精度上优于现有算法,同时能够为关联过程提供清晰和直观的可视化关联结果。     

基于改进YOLOv5的无人机实时密集小目标检测算法

无人机航拍图像与自然场景图像相比背景更复杂,存在大量密集小目标,对检测网络提出了更高的要求。在保证目标检测实时性的前提下,针对无人机视角下密集小目标检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的无人机实时密集小目标检测算法。首先,将空间注意力(SAM)与通道注意力(CAM)相结合,改进CAM中特征压缩后的全连接层,降低计算量。另外,改变CAM与SAM的连接结构,提高空间维度特征捕获能力。综上,提出一种空间-通道注意力模块(SCAM),提高模型对特征图中小目标聚集区域的关注程度;其次,提出一种基于SCAM的注意力特征融合模块(SC-AFF),根据不同尺度特征图自适应分配注意力权重,增强小目标的特征融合效率;最后,在主干网络中引入Transformer模块,并利用SC-AFF模块改进原有的残差连接处的特征融合方式,更好地捕获全局信息和丰富的上下文信息提高复杂背景下密集小目标的特征提取能力。在VisDrone2021数据集上进行实验,YOLOv5s基准下,改进后模型的mAP₅₀提高了6.4%,mAP₇₅提高了5.8%,对高分辨率图像的FPS可达到46...     

多源数据融合与改进注意力机制的轴承智能故障诊断

单一传感器信号不能全面表达机械设备的运行特征且容易受到自身品质、性能的影响,为此本文提出了一种多源数据融合与改进注意力机制相结合的滚动轴承智能诊断方法。采集不同位置的传感器振动信号作为模型的输入向量,每一个传感器信号作为一个通道,将多通道信号同时送入模型特征输入层;引入改进注意力机制建立各通道和空间动态权重参数,随着模型训练,不断增强故障特征、弱化无用特征;运用深度卷积神经网络模型的卷积、池化等操作将多传感器信号进一步融合并提取故障特征,输出诊断结果。在进行滚动轴承故障诊断实验时,该方法诊断准确率达到100%,高于准确率最佳值为97.42%的单传感器。与其他方法相比,本文方法可以自适应融合多传感器数据以满足诊断任务的要求,具有良好的自适应性和鲁棒性,为滚动轴承的故障诊断提供了一种可行的方法。     

考虑性能及成本的固体火箭发动机多学科设计优化

为综合考虑固体火箭发动机的燃烧室、药柱、内弹道、喷管及成本等学科影响,梳理学科间耦合关系,并建立了以总冲最大、成本最小为优化目标的固体火箭发动机多学科设计优化（MDO）模型。为降低MDO问题的计算成本,提出一种基于Kriging代理模型的多目标自适应优化方法（KRG-MAOM）。优化过程中,分别对目标与约束构建Kriging模型,并采用多目标优化算法求解,在伪Pareto解中综合考虑支配关系与分布特性选取新增样本点,引导优化快速收敛。算例结果表明,KRG-MAOM算法在全局收敛性与优化效率方面具有显著优势。最后,采用KRG-MAOM算法求解该MDO问题,得到可行的Pareto解集方案,与初始方案相比,同性能情况下成本节省约3.36%;同成本情况下性能提升约10.93%,从而验证MDO模型合理性与KRG-MAOM算法有效性。     

基于改进Yolov3 算法的舰船目标检测识别系统

针对复杂战场环境下对海目标检测识别的需求,设计了一种基于改进Yolov3 算法的海面舰船目标实 时检测识别系统。使用微调分类网络、增加训练尺度、聚类目标边框维度、二级特征分类等方法对Yolov3 检 测识别网络模型进行了优化,在提高识别精度的同时有效降低了漏检率和虚警率。实验结果表明,优化后的网 络模型在自建的舰船图像数据库中将检测识别平均准确率提高到了79.3%,对真实海上航拍视频中舰船目标识 别的平均准确率达到了81% 以上。     

高精度测量燃气轮机叶片前缘的三维轮廓

为了解决高精度测量燃气轮机叶片前缘三维轮廓的难题,提出了一种基于球阵列标定检验方法,直接对金属表面的叶片前缘三维轮廓进行高精度测量的相位轮廓测量系统.通过多角度数据融合算法和非线性最小二乘的递归算法,最后高精度测量出叶片前缘三维轮廓,对叶片前缘16个剖面进行拟合,得出了叶片前缘半径和前缘圆心.结果显示:叶片前缘测量系统、方法和算法的综合误差为±0.03mm.此实验装置和方法测量效率高、精度高,将叶片测量和模型化技术推进了一步.      

基于信息融合的系统可靠性优化试验设计模型

分析了现今可靠性试验设计的不足,考虑两类风险(弃真风险、采伪风险)建立了基于信息融合的可靠性优化试验设计模型(ORTIF, optimization reliability test design modeling based on information fusion).分析了可靠性试验设计的需求、约束条件,基于子系统和系统验前分布是Beta分布,提出了可靠性系统中子系统层与系统层之间的信息融合技术.根据验后风险准则,给出弃真和采伪风险的定义.基于Matlab软件给出了最优试验方案数值计算的求解步骤.最后以液态火箭发动机为例,求解出满足约束条件的最优试验方案为(9,5,10,6,1),对应的最小试验费用为3326.9,并得出权值方案对试验方案的确定影响较大的结论.      

基于遗传算法的柔性飞翼布局阵风减缓设计

将飞翼布局飞机的阵风减缓设计转化为多目标优化问题.基于气动伺服弹性稳定裕度修正个体适应度,建立了改进的多目标非支配排序遗传-阵风减缓算法(NSGA-GLA算法).基于无控飞机的阵风响应特性,提出了阵风减缓控制方案.以翼根弯矩、俯仰角速率和舵偏角最小为目标,采用NSGA-GLA算法对控制器增益参数进行了优化.仿真结果表明,所设计的控制器能够有效改善飞机的阵风响应特性,实现阵风减缓.     

基于SIFT和仿射变换的航空器起飞图像跟踪方法

针对机场监视的需要,结合航空器起飞特征,研究了尺度不变特征变换( SIFT)算法和仿射变换模型,在对图像进行灰度图像序列处理的基础上,提出了将SIFT特征点跟踪与仿射变换相结合对航空器起飞信息识别、跟踪的方法。以滨海国际机场的一个起飞过程为例,对图像序列进行了运动目标识别和帧间特征点的匹配,验证了方法的可行性,为机场航空器的起飞跟踪方法提供参考。     

基于排队论的防空部署效率分析

为简化空防对抗中防空部署效率的分析,提出了一种基于排队论的分析方法。将作战过程视为先到先服务的服务系统,在目标持续入侵时目标流作为泊松申请,近、中/远程地空导弹武器集群分别为带失效和有限等待时间的排队系统。在一定的简化条件下建立了两种火力单元部署效率的数学模型。算例表明,该法可描述我方火力单元数、武器系统毁伤能力(服务时间)和空中目标流密度间的关系,能用于评估混编防空武器系统的部署效率,算法简单。