拓扑数据分析在复杂脑网络分析中的应用

针对复杂脑网络分析中网络结构变化阈值选择中没有公认的标准确定合适阈值这一问题,基于拓扑分析中的持续同调性理论,本文提出一种多尺度大脑网络建模分析方法,该方法在大脑全尺度距离范围之内,通过不断增加阈值,运用Rips过滤算法捕获网络的动态持续拓扑特征,并用条形码和持续图对拓扑特征可视化,最后通过计算持续图之间的Bottleneck距离和Wasserstein距离分析持续特征的稳定性。实验结果表明,该方法能更准确地提取大脑网络的拓扑结构特征并提高诊断分类的准确性。     

基于多特征综合的角点检测算法

角点检测是计算机视觉处理的首要步骤，本提出一种平面曲线角点检测的方法。首先，从人类视觉感知出发．给出角点两个重要性质作为对传统角点性质的补充，基于上述两个性质，模糊集合的概念被引入到检测问题。然后，给出三组包含角点隶属度的特征提取公式，综合三组特征，给出角点检测、定位、优选的判据。中最后给出算例检测结果和感兴趣部分的特征曲线，以及对历史献测试图像的检测结果。结果表明，本算法使用模糊集合理论，在实现上非常简单，检测效果也很理想。     

固溶时效处理对高强高韧钛合金显微组织与力学性能的影响

对固溶时效处理后的高强高韧钛合金初生α相的体积分数、尺寸,次生α相的体积分数和α_s/β相界面密度等显微组织特征进行了定量表征和统计分析,探讨了随着固溶温度的变化,高强高韧钛合金显微组织与其力学性能间的相关性.结果表明:在α+β两相区固溶时效处理,随着固溶温度的升高,合金初生α相的体积分数降低,相尺寸先降低后略有升高,次生α相的体积分数升高,α_s/β相界面密度先升高后降低.初生α相的体积分数与伸长率、静力韧度和裂纹形成功正相关,α_s/β相界面密度与合金屈服强度成正相关.      

A review of topology optimization for additive manufacturing: Status and challenges

Topology optimization was developed as an advanced structural design methodology to generate innovative lightweight and high-performance configurations that are difficult to obtain with conventional ideas. Additive manufacturing is an advanced manufacturing technique building as-designed structures via layer-by-layer joining material, providing an alternative pattern for complex components. The integration of topology optimization and additive manufacturing can make the most of their advantages and potentials, and has wide application prospects in modern manufacturing. This article reviews the main content and applications of the research on the integration of topology optimization and additive manufacturing in recent years, including multi-scale or hierarchical structural optimization design and topology optimization considering additive manufacturing constraints. Meanwhile, some challenges of structural design approaches for additive manufacturing are discussed, such as the performance characterization and scale effects of additively manufactured lattice structures, the anisotropy and fatigue performance of additively manufactured material, and additively manufactured functionally graded material issues, etc. It is shown that in the research of topology optimization for additive manufacturing, the integration of material, structure, process and performance is important to pursue high-performance, multi-functional and lightweight production. This article provides a reference for further related research and aerospace applications.     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。     

高温合金渗Al-Si层的微观组织分析

利用SEM,XRD和EPMA详细分析K4104镍基高温合金料浆渗Al-Si的微观结构.结果表明,表层主要为富Al的β-NiAl CrxSiy化合物,过渡层主要为富Ni的β-NiAl相,内扩散层主要为β-NiAl相 富Cr相 γ'-Ni3Al相 Ni固溶体.     

一种小天体旋转参数估计方法

小天体旋转参数是科学数据,也是小天体测绘,着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型,表示小天体在相机坐标系中的姿态变化;然后定义小天体旋转的状态方程,推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪,利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中,在仿真相机与小天体相机100 km距离上,分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值,图像上特征点跟踪精度,相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明,提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.     

针刺复合织物增强C/C复合材料结构与热性能研究

以T-300平纹炭布和聚丙烯睛(PAN)预氧化纤维网胎叠层针刺,经炭化后制备成准三维结构的圆筒复合织物,在化学气相沉积至一定密度后,用两种不同工艺制备了C/C复合材料。在金相显微镜下对材料的增强结构进行了分析,并对材料热物理性能进行了测定。结果表明,网胎纤维沿径向的针刺导入明显增强了材料的整体结构,导入的径向纤维以纤维簇的形式存在,并不完全与层间垂直,工艺过程对分布形式影响显著。800℃时,化学气相沉积(CVD)和树脂炭混合基体,中间经1 800℃高温处理的C/C复合材料其轴向和径向热扩散系数分别为0.064 cm2/s和0.026 7 cm2/s,比热容分别为1.928×103J/(kg.K)和2.278×103J/(kg.K);CVD和沥青炭混合基体,中间经2 500℃高温处理的C/C复合材料,其轴向和径向热扩散系数分别为0.159 cm2/s和0.067 cm2/s,比热容分别为1.597×103J/(kg.K)和1.713×103J/(kg.K)。对两种工艺造成热性能差异的原因进行了分析。     

基于纹理边界检测的航天器椭圆特征提取方法

为确定失效航天器等非合作目标的相对位姿,提出一种通过纹理边界检测的椭圆特征提取方法。该方法假设椭圆特征是航天器表面两种不同纹理的边界,利用上一时刻相对位姿信息,将对接环离散几何模型投影到像平面,并沿各离散点的法向方向通过概率方法检测纹理边界点。利用随机抽样一致(RANSAC)方法剔除边界点中的粗大误差,进而拟合出椭圆参数。纹理特征对光照变化具有鲁棒性,因此该方法能够在变光照、星体表面反光不均匀等复杂情况下快速准确地提取图像中的椭圆特征。本文以对接环图像特征提取为例进行仿真校验,分析了算法参数和噪声对提取椭圆精度和时间的影响。利用真实图像与基于梯度边缘的椭圆提取方法进行对比,结果表明,所提出的算法具有较高的精度和速度。     

碳纤维增强聚四氟乙烯材料微观结构

为了研究碳纤维增强聚四氟乙烯材料的最佳加工工艺,采用扫描电镜对碳纤维增强聚四氟乙烯材料的微观结构形貌进行了观察,并对碳纤维增强聚四氟乙烯材料的结晶形态和成型后毛坯的内部微观缺陷进行了对比研究和分析。研究表明:碳纤维增强聚四氟乙烯毛坯表面存在"球状结晶",无缺陷的毛坯内部不会产生"球状结晶";碳纤维增强聚四氟乙烯毛坯内部的气孔、分层缺陷在冷压过程中形成。减少碳纤维增强聚四氟乙烯粉料的团聚,能有效减少成型后毛坯内部气孔缺陷的产生;碳纤维增强聚四氟乙烯材料冷压时适当降低压制压力,能有效减少分层缺陷的产生。