基于重构算法的一种微弱目标检测后处理方法

 重点研究了形态学重构算法在微弱目标检测和跟踪中的应用,主要体现在对原始图像的背景估计过程和检测后处理过程。对于经过背景估计和二值化后的图像,若直接进行跟踪算法,由于虚警点数目太多,会严重影响跟踪算法的效率,同时也给跟踪结果造成了负面效应。因此,考虑在二值化之后,跟踪之前,引进后处理过程,以消除虚警点。在已知目标大致尺寸的情况下,选用不同的两个标记重构,同时消除小于目标的虚警点和大于目标的虚假目标。     

基于单数码相机自由拍摄的空间点定位

 提出并实现了一种空间点定位方法。该方法仅用一台数码相机围绕目标进行多角度自由拍摄获得多帧图像,采用一套具有身份唯一性的标记点实现多图像间点的稳定匹配;在此基础上根据多视图几何约束,精确计算各次拍摄时的相机姿态和位置;进而求解目标点的三维位置信息,并对结果进行优化。实验表明空间点定位的相对误差优于0.03%。该方法所用设备十分简单,操作方式非常灵活,适用于大型物体多视角测量的拼合、某些情况下的装配检查等,也可直接用于较规则构型物体的三维数据获取与CAD模型重建。     

基于Gappy POD方法的翼型流场分析

本文将Gappy POD方法用于翼型流场分析,得到了一种快速、高精度的近似流场分析方法。应用Gap-py POD方法进行流场缺失数据的填补,验证该方法的数据填补能力。流场分析时,以NACA0012为初始翼型生成POD基,将与初始翼型形状相近翼型的流场解作为缺失数据,使用Gappy POD方法进行填补得到该翼型的近似流场解。结果表明,Gappy POD方法可以快速得到与初始翼型外型相近翼型的高精度近似流场解。     

基于模糊聚类的近距空战决策过程重构与评估

目前大量研究集中在空战的智能决策和解决近距空战评估结果"是什么"的问题上,却极少关注评估结果的"为什么"。根据空战训练中记录的客观数据的变化特征,提出基于模糊聚类的方法来计算决策序列,构建模糊粗糙决策系统,以实现对近距空战决策过程的重构;通过计算分析条件属性之间的相对重要度,对具有相似重要度的决策对象序列进行二次聚类划分,分析出关键决策点集合。通过实例研究,从空战能量和相对方位2个方面对近距空战决策过程进行了评估分析。结果表明,从空战决策的角度可认为关键决策点集合是产生评估结果的原因。     

无网格法耦合RNGk-ε湍流模型在亚、跨声速翼型黏性绕流中的数值模拟

 基于移动最小二乘无网格方法,耦合RNG (Re-Normalisation Group) k-ε湍流模型求解雷诺平均Navier-Stokes方程。采用AUSM (Advection Upstream Splitting Method)⁺-up迎风格式求解数值通量,应用在高度各向异性点云结构中取得良好结果的点云重构技术结合移动最小二乘法拟合空间导数,并用三阶SSP (Strong Stability Preserving)型Runge-Kutta显式时间推进格式求解离散后的控制方程。在此基础之上,实现了对NACA0012、RAE2822翼型亚、跨声速黏性绕流的数值模拟,给出了翼型表面压力系数分布曲线、不同位置处的平均速度剖面、马赫数等值线等计算结果,并与实验值及相关文献数值模拟结果进行比较,结果吻合较好。表明所发展的结合点云重构技术的无网格方法耦合RNG k-ε湍流模型能够成功模拟翼型亚、跨声速黏性绕流,验证了所提算法的有效性,并拓展了无网格方法求解湍流流动的途径。     

构建非结构网格高精度有限体积方法的新途径

综述了笔者所在研究团队在发展非结构网格紧致模板高精度有限体积方法方面的研究进展。非结构网格二阶精度有限体积方法在各类商用和自研计算流体力学（CFD）软件中得到了广泛应用。当进一步提高精度时,遇到的主要困难是高阶有限体积方法重构模板过大的问题。这已成为发展非结构网格高精度有限体积方法的主要技术瓶颈之一。近年来,为解决此问题开展了系统研究。基于首先提出的操作紧致性概念,先后提出了3种紧致模板高精度重构方法,包括紧致最小二乘重构、变分重构和多步重构。这些重构方法的共同特点是可在只包含面相邻单元的紧致模板上实施,并达到任意高阶精度。综述了这3种方法,对这些方法的构造思路、实施策略和进一步发展做了概要的阐述。其中变分重构方法将作为非结构网格高精度有限体积方法的方案之一,在国家数值风洞（NNW）工程中得到发展及应用。     

基于压缩感知的整体叶盘多模态振动叶尖定时信号重构方法

叶尖定时测量技术是近年来发展的一种非接触式旋转叶片振动监测方法,具有非入侵性的优点,但是该系统测得的振动信号通常是欠采样的。为了能够重构叶尖定时欠采样信号,本文根据压缩感知理论以及叶尖定时采样原理引入了叶尖同步振动信号稀疏模型以及叶尖振动信号重构方法。对整体叶盘有限元模型进行瞬态分析得到叶尖振动信号,使用优化的正交匹配追踪算法以及基追踪对欠采样信号进行重构并和传统方法进行对比。计算结果表明：在信噪比为30dB的噪声环境下,限制频域的正交匹配追踪算法(OMP-RFD)可以准确地识别出叶尖振动信号的主要频率成分。最后使用试验所获得的叶尖振动信号进行重构,验证了OMP-RFD算法有效性。综上可知：压缩感知方法可以很好地应用于叶尖定时测量装置中,能够使用较少传感器识别叶尖同步振动欠采样信号参数,有效提高噪声环境下识别高阶频率的成功率以及准确度。     

基于纹理合成优化算法的多相非均质材料二维微观结构表征与重建

材料微观结构表征与重建(Microstructure characterization and reconstruction,MCR)可用于建立加工-结构-属性(Processing-Structure-Property,PSP)关系,已成为计算材料学与材料设计的研究重点.通过阈值分割将多相非均质材料的金相照片识别为由...     

基于边界变差最小的高精度有限差分格式构造

从加权紧致非线性（WCNS）高精度有限差分格式出发,在其重构形式的基础上,根据边界变差最小（BVD）原理,遵循单元边界两侧重构物理量值之差最小的准则,在每个单元内通过两步空间重构,构造了一种新的高精度有限差分格式。一般对WCNS等加权非线性格式的改进都是基于改善色散耗散特性、优化非线性权、提高分辨率等单一途径,将它们作为重构候补函数进行结合,既保持了各自优势所在,又能控制格式整体黏性,所得格式具有丰富的应用场景。通过数值实验,将结果与单一格式进行对比,新格式既能在流场光滑区保证设计的精度,对激波等间断附近的振荡也有很好的抑制作用,提高了对高波数区的分辨率,而且在长时间计算后也有较为精确的结果。面向广泛发展的数值格式,还可以构造出其他新方法,对包含强间断和多尺度的流动问题可以获得更好的结果。     

基于远场模式的散射体形状成像

对线性抽样法的电磁场逆散射求解进行了研究。为避免迭代和优化法的正问题求解,用积分算子将散射物边界数据映射到散射场的远场模式,针对第一类积分方程的不适定性,用Tikhonov正则化法求解,并用高阶收敛算法确定正则化参数以快速数值实现。数值计算结果表明：线性抽样法＋确定正则化参数的高阶收敛算法可较好地滤除噪声,减少了确定正则化参数的计算量。