基于相关性度量的伪主成分分析

采用数据样本间的相关性作为相似性度量,并引入样本的类信息,提出一种新的降维方法,即伪主成分分析(Pseudo-PCA),该方法尽可能地保持原样本的变化信息,同时又使得降维后的同类数据样本尽可能保持相似。此外,将这种思想方法成功推广到近年来提出的2DPCA,MatPCA和(2D)2PCA。在ORL,Yale和AR等人脸数据集上的实验表明,该类方法的识别率高于相应的基于欧氏距离的PCA,2DPCA,M atPCA和(2D)2PCA等方法。     

飞秒激光频率梳绝对测距技术综述

卫星编队飞行、地球观测、深空探测成像以及高端制造技术的快速发展,对绝对距离测量提出了更高的要求,大距离、超高准确度和快速绝对测距已成为重要的技术支撑,传统的激光测距方法已难以满足此类应用需求。飞秒激光频率梳技术的问世给高性能绝对距离测量带来了革命性的突破。本文主要分析和综述了飞秒激光频率梳测距技术的最新研究进展。     

飞机刹车盘磨损对制动距离的影响研究

为符合适航标准要求,寻求满足适航标准的符合性验证方法,开展了刹车盘磨损对制动距离影响的分析研究.通过研究,得到了既满足适航要求,又简便易行的方法,为民用飞机合格审定该科目的试验提供了一条新的途径.     

复杂区域之间距离的计算与应用

复杂区域之间距离的计算平面布局,干涉检验,ＣＡＤ／ＣＡＭ等领域具有广泛的应用,本文提出了基于二元可微函数在矩形区域中最小值的距离计算方法,论述了基本思想及算法实现。算法不含迭代求解过程,计算量小,简便易行,符合应用实际,最后给出了ＣＡＤ／ＣＡＭ领域中,加工刀具半径的选取,螺旋式下刀方式参数的确定等应用实例。     

超声速大迎角分离流中三种湍流模型的比较研究

通过对雷诺平均N-S方程的数值求解,模拟了细长旋成体在超声速大迎角下的流场,比较了S-A,SST和EASM三种湍流模型。不同轴向位置的物面周向压力分布和实验结果的对比结果表明:湍流模型对物面压力分布影响较大。横截面流态分析表明,空间主体涡结构受湍流模型影响不大,靠近壁面的二次分离涡的模拟精度和湍流模型密切相关。弹体积分气动力受湍流模型影响不大,和实验结果相当吻合。     

掺混长直链烷烃对航空煤油雾化性能影响

将藻基生物航空煤油加工过程的中间产物C13~C18分别与航空煤油按10%比例进行掺混,对掺混燃油的喷雾雾化性能进行了对比研究。结果表明:随掺混直链烷烃碳数增加,对燃油喷雾雾化影响逐渐增大。其中按10%比例掺混直链烷烃C18:雾化锥角最大减幅为5.07%;液滴平均速度最大变化17.6%;索泰尔平均直径最大变化15%;Ohnesorge数和韦伯数随着喷射压力增加而明显变化,会对液滴二次破碎产生影响。总体来说,加入长直链烷烃会对航空煤油的雾化性能产生一定的影响。      

超声辅助等离子体中微细电火花加工技术研究

冷等离子体射流中微细电火花加工在一定程度上获得了比纯气体介质中更好的加工性能。然而由于放电脉冲能量小,造成放电间隙小,使得电蚀产物排出困难,短路、拉弧等不正常放电现象仍然频繁发生,严重影响了加工的质量和稳定性。为此,提出在工件上施加超声振动的方法以改善冷等离子体射流中微细电火花加工过程的稳定性,并探究其加工特性。针对电火花加工的击穿距离、材料去除率、表面粗糙度以及工具电极相对损耗率等工艺指标,进行了工艺试验。试验结果表明:工件施加超声振动以后,熔融的电蚀产物更容易从工件表面剥离;当以冷等离子体和压缩空气混合射流为加工介质时,超声辅助等离子体中微细电火花加工性能得以明显改善,材料去除率提高13%,表面粗糙度降低19%,电极相对损耗率降低13%。     

应用LoRa通信协议的松散式有界星群构型设计

针对卫星星群项目高规模化、低成本、低功耗的特性需求,提出一种基于地面新兴物联网协议——LoRa(Long Rang)协议的松散式、低成本、大容量的空间自组织星群系统.该系统由1颗主星和多颗子星构成,每颗子星分别运行于以主星为中心、特定距离为半径的独立球形壳体层中,每颗子星与主星具有双向通信,子星与子星间无通信需求,实现...     

空间立体信息缺失对机械臂遥操作任务的影响

视觉作为人认知环境的主要信息通道,在空间遥操作任务中有极其重要的作用。本研究面向空间站机械臂遥操作任务,通过对24名被试进行机械臂遥操作模拟平台实验,探索不同程度空间立体信息缺失对机械臂遥操作绩效、脑力负荷、距离感知和情境意识的影响,剖析不同立体信息在遥操作过程中的作用。实验结果表明:局部立体信息对提高遥操作任务完成率、减少撞击操作等指标有重要作用;而全局立体信息更有利于减少机械臂冗余行走距离和限位操作次数;两者对脑力负荷水平的降低有显著影响,而对距离估计偏差和情境意识水平影响不显著。因此,根据不同任务类型选取合适的立体信息补偿,从多个角度完善立体信息的呈现对于保障遥操作任务的顺利进行具有重要意义。     

人机协作中人的动作终点预测

为实现安全高效的人机协作（HRC）,需要机器人及时对人的动作做出预测,从而积极主动地辅助人工作。为解决在HRC装配场景中机器人对人的动作终点预测问题,提出了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的动作终点预测方法。在训练阶段,用人的动作序列与对应的动作终点组成的样本训练LSTM网络,构建动作序列与动作终点之间的映射。在应用阶段,根据人的动作的初始部分对动作终点提前做出预测。通过在装配场景中,对人抓取工具或零件的动作终点进行预测,验证了所提方法的有效性。在观测到50%的动作片段时,预测准确率达到80%以上。