结构光三维视觉检测中光条图像处理方法研究

在结构光视觉检测系统中,光条中心的提取精度直接影响到整个测量系统的测量精度.光条图像的处理是其中重要的一步,尤其是受到严重噪声干扰的图像.探讨了被多种噪声干扰的光条图像的处理和精确提取光条中心的方法.给出了一种消除环境干扰的滤波模板并实验验证了其滤波效果.使用这些光条图像处理方法使整个测量系统在200mm×200mm的测量范围内测量精度达到0.083mm.      

基于FGN输入流的G/D/1排队模拟

传统的排队理论不适于分析高速网络表现出的自相似流量.通过实验仿真,主要考察平均等待时间和在队列分别为无限和有限情形下的队列尾部特征等参数,并对以FGN为输入流的G/D/1排队模型作了定性分析.结果表明在输入流的强度和方差基本相等且系统利用律大于某一阈值的情况下,队列平均等待时间随Hurst参数增大而显著增长.同时指出在相同的条件下考察队列尾部特征,具有有限队列长度的G/D/1排队模拟结果要远优于无限队列长度下的理论分析结果.      

Acceleration sensors based modal identification and active vibration control of flexible smart cantilever plate

Some flexible appendages of spacecrafts, such as solar panels, are cantilever plate structures. Thus, vibration problem is unavoidable when there is slewing maneuver or external disturbance excitation. Vibration of such cantilever plate structures includes coupled bending and torsional motion. Furthermore, the low amplitude vibration near the equilibrium point is very difficult to be quickly suppressed due to nonlinear factors of the hardware in the system, which is harmful to stability and attitude control accuracy. To solve these problems, acceleration sensor-based modal identification and active vibration control methods are presented for the first two bending and the first two torsional modes vibration of the cantilever plate. Optimal placements of three acceleration sensors and PZT patches actuators are performed to decouple the bending and torsional vibration of such cantilever plate for sensing and actuating, and identifications are achieved by experiments. A nonlinear control method is presented to suppress both high and low amplitude vibrations of flexible smart cantilever plate significantly. Experimental comparison researches are conducted by using acceleration proportional feedback and the presented nonlinear control algorithms. The experimental results demonstrate that the presented acceleration sensor-based methods can suppress the vibration of cantilever plate effectively.     

基于样条曲线的机动弹头再入轨迹优化研究

使用三次样条函数拟合再入飞行器纵向运动轨迹,以样条曲线上的控制节点为优化参数,将再入轨迹优化问题转化为静态参数优化问题.最后以纵向平面内的最优轨迹为例,以终点速度最大和飞行时间最短为优化目标,采用基于Pareto定级排序遗传算法求解了在末端状态受约束的最优再入轨迹问题,验证了该方法的有效性.     

基于GA-BP贝叶斯算法的可靠性分析近似模型

研究了GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation)贝叶斯算法在可靠性仿真中的应用.GA-BP贝叶斯算法是一种新型前馈神经网络训练算法,它建立在遗传算法(GA)、L-M(Levenberg-Marquardt) BP算法以及贝叶斯方法这三者的基础上.由于该算法的训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量,并且在搜索过程中融入了遗传算法,因此能够使前馈神经网络具有更佳、更稳定的泛化性能.在可靠性仿真中,采用GA-BP贝叶斯算法来构造前馈神经网络近似模型,再用它来替代复杂费时的数值仿真程序进行Monte Carlo模拟,就能够在计算成本得到有效控制的同时获取随机输出变量的概率分布情况.     

多冲量近圆轨道交会的部分变量瞄准法

交会对接是空间站任务中一项非常重要的技术。基于C—W方程,推导了用直角坐标和轨道根数描述的远程导引段多冲量变轨段策略的方程,同时给出了求解方程组的迭代算法。随着冲量的施加,剩下的变轨量不足以瞄准交会时刻目标的全部状态时,给出了瞄准部分变量的方法。通过算例验证发现,存在定轨误差的情况下,部分变量瞄准法能精确地瞄准任务所关心的变量。     

用MLFIPWA求解二维介质柱电磁散射

将多层快速非均匀平面波算法（MLFIPWA）用于求解二维介质柱的电磁散射,给出了计算模型。在积分方程法求解电磁散射中,用快速非均匀平面波算法（FIPWA）对目标分层分组,附近区直接计算,非附近区通过聚合、转移和配置加速矩矢相乘,减小MLFIPWA的数值计算量。算例表明：MLFIPWA特别适于处理电大尺寸目标的电磁散射。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划,为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进,提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则,有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的结果。     

基于单纯形加速法的消除重建坐标轴误差

将一个坐标系平移、旋转到第二个坐标系位置,以建立坐标系的三个点九个坐标为自变量,应用单纯形加速法优化,通过调整步长,最大程度地消除建轴误差。     

彩色图像分割算法研究与费歇算法应用

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和经典难题。彩色图像比灰度图像具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视。文中对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点,重点介绍了费歇算法。该算法能有效地对彩色图像进行分割,在工业实践中取得了比较好的效果。