融合深度特征的输电线路金具缺陷因果分类方法

针对输电线路金具缺陷样本不足和缺陷目标形态多样化，仅仅利用深度学习模型导致金具缺陷分类准确率较低的问题，提出了一种结合深度网络和逻辑回归模型的因果分类方法。首先，通过样本扩充方法获得数量丰富化和角度多样化的数据集；然后，基于微调后的VGG16模型提取深度特征并进行特征处理，以构建符合因果关系学习的输入特征集；最后，通过全局混杂平衡进行金具缺陷特征与标签之间的因果关系学习，构建符合金具特点的因果逻辑回归模型，完成金具缺陷分类。为了证明所提方法的有效性，利用无人机实际采集的4类金具缺陷图片分别进行了实验，所使用的训练样本和测试样本数量较原始数据集提升了5倍左右。实验结果表明:所提方法可以实现对输电线路金具缺陷的精准分类，其中，防震锤相交和变形分类准确率分别达到了0.929 9和0.911 8，屏蔽环锈蚀和均压环损坏分类准确率分别达到了0.956 7和0.966 9。      

边界层内WENO格式特征重构精度的理论分析

WENO格式因其高精度以及良好的激波捕捉能力而被广泛地用于可压缩湍流的数值模拟过程中。为了在有强间断的流场中仍然能保证数值稳定，通常将流动物理量投影到特征空间后再进行WENO重构。然而这种特征重构方法在边界层内的精度问题仍需要进一步分析与研究。通过可压缩边界层自相似解构造平板边界层内法向的流动参数，并在该方向上进行WENO重构，得到求解半点数值通量的WENO非线性权重。通过分析实际得到的权重与理想权重的偏差大小发现在边界层流动中特征重构的精度明显低于分量重构。为了更深入地分析特征重构精度降低的原因，通过对曲线坐标系下的流动方程进行理论分析，推导得到特征重构时的特征变量形式。根据特征变量表达式以及自相似解中权重误差分布发现引起特征重构精度降低的主要原因是特征投影过程在半点处出现了额外的极值点，同时这种因特征投影过程而产生极值的特性将不会随着左右特征矩阵的不同选取而发生改变。进一步地，基于理论分析的普适性，对于任何光滑流场，只要使用特征重构的投影过程，都会在半点处产生极值从而使得WENO系列格式产生精度降低的现象。     

基于PEA的椭圆轨道航天器编队飞行高精度位置保持

针对航天器编队飞行时相对位置保持精度要求高的特点,采用基于线性变参数模型的多项式特征结构配置方法设计椭圆轨道航天器间相对位置控制算法。对于线性变参数控制系统,本文将基于线性定常系统的多项式特征结构配置方法推广以确保系统性能与变化参数间的独立性。在特征结构配置时,先设计带参数变化的控制器结构后计算出带未知控制器增益的设计闭环传递函数,接着将其与含有闭环系统性能的期望传递函数在三个条件下进行匹配,进而获得未知控制器增益的表达式。在设计实际控制椭圆轨道编队飞行MIMO相对位置保持算法时,将系统期望传递函数设为解耦形式来实现三轴位置控制间的解耦控制,达到提高系统控制性能的目的。最后进行相应的数学仿真,其结果表明该算法能够保证系统的高精度位置保持要求。     

基于相位重构的相位编码信号脉内特征分析

基于希尔伯特变换,提出了一种相位编码信号相位无模糊重构的脉内特征分析方法。该方法一方面利用魏格纳-威利变换对信号进行降噪处理,改善了在低信噪比下相位编码信号脉内特征识别和提取能力;另一方面对重构相位进行多阶差分处理来提高识别精度。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。     

电化学处理对PAN 基碳纤维表面特征的影响

将PAN基碳纤维(东邦IM600-6K)在不同温度的酸性及盐类电解质溶液中进行电化学处理。碳纤维的表面性能采用SEM、XPS、亚甲基蓝(MB+)吸附、Raman光谱进行表征。结果发现碳纤维在电化学氧化处理后表面官能团增多而且沟槽加深。电解质及电解液温度对碳纤维表面特定官能团的生成量有影响,羟基和羧基的生成数量最多相差61.38%、98.59%;在酸性电解质溶液中处理的碳纤维表面含氧官能团较多,表面较粗糙。升高电解液温度有助于活性氧对碳纤维表面的氧化刻蚀。处理后的碳纤维表面微晶尺寸最多减少9.75%。     

非线性硬涂层整体叶盘振动参数的多目标优化设计

为了优化应变依赖性硬涂层对整体叶盘的阻尼减振,对具有应变依赖性特征的硬涂层整体叶盘(非线性涂层整体叶盘)的涂层参数进行多目标优化设计.利用基于复合Mindlin板理论的能量有限元法和基于Newton-Raphson法的迭代计算技术分析了非线性涂层整体叶盘的振动特性;利用NSGA-Ⅲ算法求解了非线性涂层整体叶盘的涂层参数...     

基于全景子空间的尺度不变特征跟踪方法

提出一种基于全景子空间尺度不变特征跟踪方法,包括离线阶段建立全景图像与原始图像序列特征集对应关系和在线阶段基于关键图像识别的特征匹配等过程.首先利用全景图充分覆盖局部场景信息特性,通过扩展Kd树组织全景图特征并建立其与原始图像序列特征对应关系,不但解决了图像间特征对应,而且能够有效减少全景图冗余特征量,提高首次特征匹配速度.然后给出一种基于投票策略的关键图像识别方法以进一步完成二次特征匹配,从而将多图像大数据量特征匹配转换为单图像小数据量特征匹配目标,较好实现了特征匹配速度与稳定性的平衡.试验结果表明本方法能够有效增强特征跟踪的稳定性.      

一种基于SAR图像鉴别的港口区域舰船目标新方法

鉴于遥感卫星动态监视港口内舰船的需要,提出了一种SAR图像港口内舰船鉴别方法。针对港口内舰船目标散射特性,首先进行舰船目标鉴别特征的提取,包括已有鉴别特征的提取和新特征的提取;其次,在特征选择阶段,利用特征对目标与杂波的可分离性度量优选出鉴别效果明显的有效特征,并得到最大分离性对应的最优特征向量权重;最后,为了提高鉴别器的精度,设计了加权最小距离分类器。试验结果表明了所提方法的有效性。