云制造环境下机床装备资源选择方法

针对云制造环境下机床装备资源具有数量大、异质异构、服务制约因素多等问题，提出了基于多准则决策的机床装备资源选择方法。首先，利用本体论对机床装备资源建模，将物理资源虚拟化封装，实现虚拟资源与物理资源的逻辑映射。进一步地，使用语言变量量化决策者评估信息，采用模糊决策与试验评价实验室（FDEMATEL）和熵值法（EW）相结合的组合赋权法，引入模糊VIKOR（FVIKOR）多属性决策方法对机床装备资源进行综合评估，建立FDEMATEL-EW-FVIKOR的多准则混合决策模型。最后，将该方法应用于某生产制造企业，实验对比决策结果验证了多准则混合决策模型的可行性和有效性。     

卫星云图数据的同步技术

卫星云图的帧周期变化,数据是突发性的。为了提取帧同步信号,研制出“定位孔径技术”,可靠地提取帧同步信号。利用孔径技术的子帧保护,应用于实际系统,能连续、稳定、可靠的工作。     

风云二号卫星 CDAS 原始云图解调器

在传统四次方环基础上提出了一种适用于快捕的新方法——四次方环开关法;根据这一原理研制的风云二号ＣＤＡＳ原始云图解调器具有捕获快,捕捉带宽,误码率性能好等特点;经测试及实用证明,此解调器性能优良,完全能满足实际需要。     

结冰风洞中过冷大水滴云雾演化特性数值研究

为明晰结冰风洞中过冷大水滴（SLD）云雾演化特性,发展了基于欧拉法的SLD液滴运动、传热和传质耦合计算方法,针对3 m×2 m结冰风洞主试验段水平收缩构型,分析了SLD云雾沉降收缩特性、动量平衡特性和热平衡特性,探索了液滴变形破碎的影响,评估了构型出口处SLD液滴动量平衡和热平衡状态。研究结果表明：直径超过250 μm的SLD液滴在构型内会发生显著形变,液滴尺寸越大则变形程度越强,尤其在160 m/s工况下,当液滴直径超过750 μm后,SLD液滴甚至会发生破碎;液滴变形破碎效应会增大液滴加速度和液滴温度下降率,促使SLD液滴趋近动量平衡和热平衡状态;SLD云雾（最大液滴直径小于1 000 μm）在构型出口处会出现显著的粒径浓度分层、动量分层和热分层现象,其中直径小于100 μm的小尺寸液滴速度快、温度低且不断凝结,趋于平衡态,但直径超过500 μm的大尺寸SLD液滴速度慢、温度高且不断蒸发,则显著偏离平衡态;增大试验段气流速度尽管会减弱SLD云雾粒径浓度分层程度,但会增强动量分层和热分层程度,尤其在160 m/s工况下,SLD云雾会均匀分布在构型出口中心区域内（-0.75 m < Y < 0.75 m且-0.5 m < Z < 0.5 m）,与其平衡态间的最大速度差和温度差将分别超过18 m/s和20℃。     

基于云平台的电机设备远程运维系统设计

针对电机设备远程运维需求,在分析电机设备远程运维优势的基础上,设计了基于云平台的电机设备远程运维系统。对远程运维系统的架构和主要功能进行了详细阐述。电机设备远程运维系统可降低设备售后成本、提高售后服务质量,进而改进设备质量;同时也可降低用户停机、维修时间,极大地提高用户生产效率。     

基于云映射的多粒度语义决策属性识别

异类多传感器多属性目标识别中的描述性语义和决策属性信息无法直接进行识别判定,为此基于粒层转化的思想,提出了一种语义和决策属性识别方法。首先构造云映射函数,将语义和决策属性粒层统一到区间粒层,再根据灰色关联的思想计算区间化后的语义和决策属性信息与数据库之间的区间关联度,实现了不等粒层属性的粒度计算,最后采用证据推理进行了识别判定。结合语义和决策属性识别算例及对比分析,验证了所提出方法在异类数据模糊转化处理和识别上的有效性。     

空间非合作目标的多视角点云配准算法研究

为了提高相邻视角间稀疏扫描点云数据配准的速度和精度,实现多视角点云精确配准,提出一种基于KD Tree点云均匀采样简化算法,并且对传统四点算法（4 PointsCongruentSetsAlgorithm,4PCS）中的阈值参数进行了统一,确定了各误差阈值参数和点云密度之间的关系,通过基于姿态校正的方法有效解决了对称视角点云引起的误配准问题。仿真结果表明,该方法能够快速、有效地实现卫星稀疏点云的配准。     

基于类云模型的c均值聚类航迹关联算法

针对多传感器多目标航迹关联的特点,提出了将类云模型和c均值聚类联合应用于航迹关联的解决方法。将表征航迹特征的参量构成聚类中心和待分类的样本空间,利用类云模型和c均值聚类算法对来自不同传感器的航迹进行分类和收敛判断,构建了基于类云模型的c均值聚类航迹关联模型,有效地解决了目标密集环境下的航迹关联问题,通过仿真研究说明了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于卫星云图的大区域云层预测方法

云层覆盖是影响对地观测卫星成像的一个重要问题,如果遥感图像中云层比例太高,或者特定目标不可见,则遥感图像就会失效。对地观测卫星能够根据云层预测信息,在多个观测目标之间进行选择。面向对地观测卫星任务规划的应用,设计了大区域范围的短期云层预测方法,首先通过光流法获取云运动矢量,然后依据云运动矢量外推获得预测的云层图像,同时引入拉普拉斯算子刻画云层运动过程中的扩散现象,利用风云二号卫星的真实云图序列数据,通过神经网络的反向传播算法优化扩散因子,以提升云层预测的效果。通过对结果进行分析,引入的拉普拉斯算子方法能够提高云层预测的精度,80%分位数的云层覆盖率误差约为11.7%,该精度的云层预测可以用于指导对地观测卫星任务规划。     

对"航空气象"课程教学改革的思考

论述了对“航空气象”课进行教学改革的必要性,根据“航空气象”课教学中存在的问题,就教学内容、教学方法和教学手段等方面提出了改革的建议。