验证灰尘气体中驻点热流率增大机理的方法

笔者介绍了一种验证灰尘气体中驻点热流率增大机理的方法。在灰尘负荷率相同 ,微粒速度相近条件下完成激波管 2e区实验气流分别为亚声速与超声速的实验。实验结果表明 ,含灰气流中驻点热流率增大只与灰粒速度有关。     

CAD技术在牙齿上下颌模型虚拟对位中的应用

采用上下颌模型牙尖交错牙合的虚拟对位技术,解决了在口外获取缺牙对颌牙牙合面三维数据的问题。首先通过构造圆柱面上点的高斯图和任意采样的方法,计算出简单牙合架转动轴线方程。然后鉴于牙合面结构的复杂性和非凸性,引入了一种基于图像的快速碰撞检测方法,用于检查上下颌牙齿的对位情况。该方法通过在上颌左右第一磨牙近中舌尖处建立透视视景体,利用O penGL的选择模式,可以实时地检测下颌模型绕牙合架转动轴线旋转过程中与上颌模型碰撞对位情况,效率很高。最终建立了上下颌全牙列牙尖交错位的牙合面间关系,为缺牙牙合面虚拟咬合调整初步奠定了基础。     

润扬悬索桥动力特性的特征提取与重构

当前大型桥梁在线健康监测与损伤识别中主要采用基于结构模态参数的方法,该类方法存在固有缺陷。结构的频响函数包含了更丰富的结构动力信息,但数据量大、冗余度高,不利于工程应用。本文采用主元分析方法,对结构频响函数进行空间变换,得到的主元向量可在最小均方意义下提取数据的主要分布特征,根据主元的累积贡献率,可选取较少的主元可靠重构结构的频响函数,从而使基于频响函数的在线监测在大跨桥梁结构的应用更为可行。具体针对润扬长江大桥,结合实时监测系统的测点布置,对南汊悬索桥进行了动力特性分析,根据降维后的较少主元对结构频响进行重构。误差分析结果表明,采用27或20个主元能提取润扬悬索桥的主要动力特征,重构误差的均方值分别为0.0097和0.0134。     

基于人工拉格朗日点太阳帆的导航卫星自主定轨技术

为提高导航星座的自主导航能力,提出一种基于人工拉格朗日点太阳帆的导航卫星自主定轨方法。在导航卫星星间测距的基础上,利用太阳帆提供的空间实时位置信息,来消除导航星座的整体旋转和漂移对自主定轨的影响。选用第一类无奇点根数作为状态变量,利用EKF滤波器融合卫星动力学信息及两类测距信息进行自主定轨。利用GPS导航星座的IGS精密星历进行了仿真试验,仿真结果表明了该方法不仅能够保证导航卫星自主定轨的长期稳定性,且与结合星间测距和星间测向的自主定轨方法相比,定轨精度更高。     

一种欠量测系统传感器故障检测与隔离方法

为了解决欠量测系统传感器故障检测与隔离这一难题,在对传感器故障进行合理建模的基础上,首先,借助输出方程,利用最小二乘和基础解系的方法,将传感器故障特征转换到系统状态模型中;然后,提出一种残差产生器的设计方法并给出其参数求解方法;最后,用算例对上述设计结果的有效性进行计算机仿真验证。     

基于零点采样的电力系统频率算法分析与仿真

针对基于特征点采样的频率算法的问题,采用线性插值的方法对已有的经典过零点测量法进行了改进,而实际情况中电压信号里掺杂着的些许高次谐波和噪声干扰在建模时也加以了考虑,最后利用MATLAB对上述算法在频率相对固定的条件下进行了仿真,证明了算法的有效性。     

基于样例的祥云图案生成模型

祥云图案的创作目前主要依赖手工绘制,现有的大部分研究工作主要针对真实感云和烟的模拟和绘制,本文提出一个基于样例和交互式草图的祥云图案生成模型。首先对手绘的祥云图案样例进行特征线的提取并归一化后形成特征库;用户输入简单的二维草图来分别表示云头、云体和云尾的骨架曲线;算法对云体和云头的草图轨迹进行非均匀自动划分得到生成线段集,利用这些线段到特征库中寻找相应的特征曲线并安装来得到云体和云头部分;通过对云尾骨架曲线进行平移和缩放来过程化生成云尾部分。实验结果表明,通过该生成模型,用户通过很少的交互和参数控制就可以生成大量具有手绘风格特征的祥云图案。     

一种基于特征融合的耳语音向正常音的转换方法

使用耳语音的频谱包络来预估正常音的基频特征,这类算法在对正常音基频预测的准确性上存在一定不足,在合成语音自然度方面存在着明显欠缺,有时会出现音调失常等问题。本文提出一种声学特征融合的方法,通过双向长短期记忆（Bi-long short-term memory, BLSTM）深度网络来逐帧预测正常音基频。首先,使用STRAIGHT模型和相关代码,分别对耳语音和正常音语料进行预处理,提取耳语音的梅尔倒谱系数（Mel-scale frequency cepstral coefficient,MFCC）、韵律及谱包络特征,正常音的基频与谱包络特征。然后使用BLSTM深度网络,分别建立耳语音和正常音谱包络特征之间映射关系,以及耳语音MFCC、韵律及谱包络特征对正常音基频F₀的映射关系。最后根据耳语音的MFCC、韵律及谱包络特征获得对应的正常音基频和谱包络,使用STRAIGHT模型合成正常音。实验结果表明,相较于仅使用谱包络估计基频,采用此种方法引入语音韵律和MFCC的融合特征是对基频特征的良好补充,解决了音调失常的现象,转换后的语音在韵律上更加接近正常发音。     

基于无监督学习视觉特征的深度聚类方法

基于自编码器的特征提取技术广泛应用于图像聚类分析,在较简单的图像集上取得了令人满意的聚类结果,但自编码器的特征表示能力有限,很难捕捉到复杂低质图像的局部特征。本文提出一种基于非对称结构卷积自编码器（Convolutional auto-encoder with an asymmetric structure, ASCAE）的学习视觉特征的深度聚类方法,其中非对称结构的卷积自编码器用于学习特征表示,然后使用K-means算法对特征数据进行聚类分析。为进一步提高特征表示能力,ASCAE方法的网络采用变步长的卷积层和全连接的重构误差正则约束网络的重构误差。在7个公开图像集上的实验结果表明该网络有很好的特征表示能力,并且使得K-means算法能提供很好的聚类结果。在COIL-20和MNIST图像集上,聚类方法ASCAE的聚类精度分别为0.754和0.918,优于同类型的4种深度聚类方法（AEC、IEC、DEC和DEN）。     

基于PE可执行文件的软件水印研究

通过对PE文件的结构分析,结合其自身特点,提出软件水印算法模型。通过在PE文件添加新节,嵌入执行控制代码,从PE文件自身特征提取,形成唯一标识软件版权的水印信息,然后对水印信息进行加密、分割并根据设计的组合表将水印信息分段嵌入到各节的冗余空间中,再对特定部分进行摘要提取,进一步实现PE文件的完整性验证。仿真表明,算法对于软件版权具有很好的保护作用。