改进PSO优化WNN的液体火箭发动机故障检测

提出一种改进粒子群优化的小波神经网络模型,将其应用于火箭发动机的故障检测研究。针对传统粒子群算法初期容易陷入局部最优的问题,改进粒子群算法的惯性权重和学习因子,采用逐渐递减的选取方式。进行动态调整后的粒子群算法有利于在初始迭代时寻找满足条件的局部最优值,在寻找到局部最优值之后能够快速地收敛逼近于全局最优值,提高运算效率。此外,为了提高小波神经网络的学习速率,对所采用的小波神经网络权值和小波基函数参数增加了动量项。两种算法相结合,最终提出一种改进粒子群算法(IPSO)与小波神经网络(WNN)结合的模型。最后根据MATLAB仿真和数据分析表明,新算法可以很好地用于液体火箭发动机的故障检测研究,并且IPSO-WNN模型比BPSO-WNN和WNN模型后期具有较快的局部收敛能力,预测更加准确。     

改进Retinex算法的低照度图像增强研究

全局增强未过多考虑图像局部细节,单独使用局部增强会损失图像的亮度。多尺度Retinex算法既能保持动态范围压缩又能实现整体再现,但易出现光晕现象,色彩失真,图像细节信息容易丢失,且运算时间较长。针对上述不足,提出了图像融合增强算法：采用离散小波变换实现对局部增强、全局增强图像及改进多尺度Retinex增强图像的融合。改进多尺度Retinex算法使用引导滤波替换高斯滤波估计反射分量。通过对仿真结果定性以及在峰值信噪比,结构相似度等方面进行定量对比,实验结果证明较原图和MSR(multi-scale retinex)算法处理图像,该算法针对图像昏暗、提取信息不全问题具有更好的显示效果。     

空中交通网络物理系统影响力节点排序与抗毁性研究

为了确保飞行安全,采用复杂网络方法研究了空中交通网络物理系统(Cyber physical system,CPS)节点的影响和抗毁性.根据空中交通管理规则,分析了航路与管制扇区之间的逻辑耦合关系,构建了空中交通CPS网络模型,并建立了节点影响力指标和抗毁性指标.改进了K?shell(Improved K?shell,I...     

用改进的准线性平差法实现GPS辅助无人机对地定位

以无人机对地定位为应用背景,在GPS辅助确定机载摄像机光心位置条件下,用改进的准线性平差法从序列图象求解地面目标点的三维位置。首先简要介绍经典平差法和准线性平差法,然后详细阐述了改进的准线性平差法原理、实现步骤,并用仿真数据和真实图象进行了验证。结果表明,改进的准线性平差法不仅对定位精度有所提高,而且降低了计算量,提高了计算速度。如果运用于GPS辅助无人机获取的图象分析,可实现实时对地定位和基于视觉的导航、着陆等。     

钛合金锪钻改进与优化设计

在深入分析钛合金材料特性及切削性能的基础上,针对钛合金锪钻在锪制过程中存在的典型问题提出了相应的改进和优化设计方案,验证试验证明可大幅度提高国家某重点工程用钛合金零件的加工效率。同时,为其他钛合金加工刀具的研究和设计提供了重要的理论基础。     

损伤定位中频率法的改进及应用

传统的基于频率的损伤定位指标是通过忽略结构运动摄动方程的二阶项得到的,用于结构的损伤位置识别可能导致误判.在对传统的基于频率的结构损伤位置识别机理进行了阐述基础上,理论推导改进的损伤定位指标.最后以复合材料悬臂梁进行数值模拟试验.试验结果表明,所建议的改进方法指标比原来方法指标更为有效.     

拦截高超声速目标的异类导弹协同制导律

对于多导弹协同拦截高超声速目标的问题,设计了一种具有领弹-从弹拓扑结构的异类导弹协同制导律:配备有高性能导引头的领弹采用改进比例导引法拦截目标;未配备导引头的从弹利用通信手段,采用二阶一致性跟踪算法,对领弹进行跟踪。两类导弹同时命中目标,形成"多对一"的拦截态势。异构型的制导策略可以降低对导引设备的需求,具备较理想的作战效费比。领弹与从弹的弹道均源于改进比例导引法,具有较理想的弹道特性。给出了协同制导律在固定拓扑与切换拓扑下成立的充分条件。算例仿真验证了所提出的制导律能够实现对高超声速目标的协同拦截,具有良好的可行性。     

基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法

 针对现有立体匹配算法难以在幅度失真图像中获取高匹配精度的问题,提出了一种基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法。首先根据图像结构和色彩信息获得基于十字骨架的任意形状和大小的Census变换窗口;其次利用Census变换的Hamming距作为匹配代价,使用两次累加降低计算复杂度,采用局部优化得到初始视差;最后提出一种基于均值偏移的视差提精方法,有效地处理了不可信视差区域,获得高精度的视差图。实验表明,通过该算法获得的视差图与当前优秀的局部算法相比精度相当,特别是能很好地处理现有算法难以解决的幅度失真问题,适用于无人机视觉导航的应用。     

基于改进NSGA-II算法的风力机叶片多目标优化设计

一种结合了精英控制策略和动态拥挤距离方法的改进的快速支配排序算法(Fast and elitist non-dominat-ed sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)被用于风力机复杂的多目标优化设计中。作为此算法的应用算例,以风轮的年发电量最大、叶片的质量最小和叶片根部的极限推力最小为目标,分别进行了两目标和三目标的1.5 MW风力机叶片的优化设计。研究表明:两目标优化给出的Pareto最优解集分布在一条曲线上,而三目标的优化结果基本分布在一个有明显边界的五阶曲面上。同时也可以看出,此算法在处理风力机多目标优化问题取得了良好的效果,给出的是一个Pareto最优解集,而不是传统优化方法追求的单个最优解,为风力机多目标优化设计提供通用的算法。     

改进的等残余高度加工自由曲面刀具路径生成算法

提出了改进的等残余高度算法用于加工自由曲面刀具路径生成。算法在生成相邻刀具路径轨迹时分两步,首先根据当前刀具路径轨迹,采用了Newton-Raphson迭代法精确求取刀具运动包络体上的点到自由曲面的距离,结合给出的Newton迭代法的迭代角度初值计算方法,精确求取满足要求的等残余高度点构成等残余高度线;然后根据求取的等残余高度线精确求取相邻刀具路径轨迹,求取过程类似。验证实例表明,该方法可极大地减少刀具路径轨迹长度,均匀曲面加工残余高度,提高曲面加工质量。