混合解析/数值方法及其在湍流数值模拟上的应用

针对带小时间尺度的源项的方程描述的流动问题,提出了混合解析/数值方法。混合解析/数值方法的基本思想是:分裂原始方程组为对流-扩散部分的偏微分方程和源项的常微分方程。偏微分方程采用合适的数值方法求解,而常微分方程采用解析方式积分。模型方程的理论误差研究表明,混合方法提高了源项处理的精度,降低了混合方法的整体数值误差。分析同时表明,基于时间分裂的算法在求解含源项双曲系统的定常类型问题,会存在数值振荡。为此发展了非分裂方式的混合解析/数值方法,在湍流模型数值计算中提高了数值稳定性,而且加快了计算的收敛速度。     

基于包围盒的碰撞检测算法

详细分析比较了基于包围盒的碰撞检测算法中的轴向包围盒法、方向包围盒法、离散方向多面体法的检测原理和检测效率,并改进了轴向包围盒碰撞检测算法,提出利用简化包围盒边缘节点实现碰撞检测的新设想,其可行性已被初步试验证实。不仅显著提高了碰撞检测的速度,而且可以便捷地得到更为详细的碰撞检测信息,满足了进一步进行碰撞响应处理的需要,使飞行模拟机的视景系统能够实时、准确地检测出虚拟物体间的碰撞。     

基于分形特征和Hough变换的海天线检测算法

海天线检测是研究成像型反舰导弹末制导技术的一项重要内容。首先深入地探讨了海空背景下的海天线检测问题,然后提出了基于分形特征和Hough变换的海天线检测算法。实验表明,算法精度高,可以有效地检测出复杂海空背景下的海天线,为进一步应用(如目标识别、图像配准)奠定了良好的基础。     

智能车辆视觉系统的障碍物边缘检测

对采集的道路图像中的障碍物进行边缘检测,其过程为:道路图像预处理、二值化、边缘检测和数学形态学处理.同时,在MATLAB7.0中对图像进行仿真.     

一种模糊神经网络检测下的入侵容忍系统设计

为了与网络系统中的入侵行为进行抗衡,可以通过安装入侵检测系统来监控系统中的各种网络行为,入侵容忍可以作为入侵检测系统的互补系统与之一起工作.漏报与误报问题是入侵检测系统面临的根本性问题,加入神经网络技术后并不能完全解决此问题.入侵容忍技术的提出很好地平衡了"失误"与"恶意"、"入侵"与"非有意"之间的冲突与矛盾.入侵容忍本身就是一种"模糊"概念,为模糊数学在计算机安全中的应用提供了有力的理论支持.提出了一种基于模糊神经网络的入侵检测系统应用于入侵容忍的设计方案,并将入侵容忍与入侵检测、防火墙结合,作为一个独立于应用的系统进行设计.     

三维舵面绕流的N-S方程计算研究

基于粘性非结构混合网格,采用格心格式的有限体积法,应用Spalart-Allmaras湍流模型进行绕三维舵面流动的N-S方程数值模拟。操纵面铰链力矩的计算结果与风洞试验结果的对比分析表明,计算方法对粘性流动具有良好的适应性。对舵面铰链力矩随迎角、马赫数、雷诺数变化的规律也进行了分析研究。     

基于相关与小波变换相结合的弱信号检测

针对强噪声背景中的弱信号检测问题,在传统的相关检测方法的基础上,利用小波良好的去噪性能,提出了相关检测与小波变换相结合的弱信号检测方法。仿真结果表明,该方法优于传统的相关检测方法,无须知道有用信号的先验知识和同步信号便可以有效的检测周期性弱信号,并获得更高的输出信噪比。     

多段翼型绕流的数值模拟研究

采用C—H型混合的结构化网格,选用Wilcox提出的k-ω模型求解可压的N-S方程,模拟了多段翼型的流场。结果表明：在4°和6°迎角下的非定常计算结果与试验结果的对比,计算结果与试验值吻合的较好。本文应用了亚迭代时间法,正确地描述了30P30N多段翼型前缘结构区域的流动特征和流动机理。     

基于感测线圈和KPCA的电机轴承故障检测

在电机定子中嵌入感测线圈并结合核主元分析(KPCA)进行电机轴承的故障检测。8只线圈分别嵌入电机定子的前端和后端,通过分时复用形成6组反应电机状态的差动信号。针对6组感测信号与电机状态间的非线性特征,采用KPCA进行多变量分析。着重介绍分析了KPCA故障检测的算法、监测指标和步骤。最后,用机车变压器油泵电机为对象开展了试验研究,验证了所提电机轴承故障监测方法的有效性和正确性。     

基于改进SSD的舰船目标精细化检测方法

以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩,但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置,检测结果具有很大的背景冗余区域,特别是港口密集停泊的舰船在图像中会出现区域重叠,导致误检和漏检。针对以上问题,提出了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法,该方法综合利用可变形卷积、可变形池化、旋转的边框回归和旋转的非极大值抑制等模块的优点,借鉴MobileNet架构对网络加速,通过学习密集区域目标的几何形变,有效预测目标的旋转角度,最终以旋转的矩形框给出目标的位置。实验结果表明,该算法可实现多类舰船目标类型区分和目标朝向判定的功能,有效地解决了实际应用中的目标精确定位定向难题,提高了自动目标识别的精确性,并满足工程应用的实时性要求。