具有方向特性的X角点的亚像素检测定位

X角点被广泛应用于相机标定与可见光视觉跟踪系统,不仅具有位置信息,还可以具有方向信息.针对X角点的精确位置检测和方向检测,提出了一种利用X角点对称性的检测与定位算法——对称性计算算子(SC,Symmetry Calculation),简称SC算子.该算法主要由两部分组成.先利用对称性计算值确定X角点像素位置,然后基于二次曲线拟合及直线相交求亚像素位置.通过角点定位实验,仿真分析高斯噪声和畸变对定位精度及鲁棒性的影响,并与Harris算法及Micron Tracker系统进行比较.实验表明,本文方法能有效检测X角点,排除其他类型的角点和干扰点,具有较高的定位精度和鲁棒性.      

镜像铣削加工奇异区域刀具路径优化

在大型薄壁件镜像铣削加工中,由奇异点引起的旋转轴运动不连续会影响加工质量,降低加工效率。针对此问题,分析了镜像铣削加工奇异点存在的原因,提出了一种奇异区域内的刀具路径优化方法。首先,针对镜像铣削系统的铣削头和支撑头分别建立了其旋转轴运动学变换模型,推导旋转轴微分运动关系,据此分析奇异点存在的原因及其对加工质量和效率的影响,定义了机床行程内的奇异区域范围。分析结果表明在镜像铣削系统行程范围内,仅铣削头存在奇异区域,而支撑头不存在奇异区域。然后,在镜像铣削加工刀路约束条件下,基于刀路光顺性指标建立了刀路优化模型。通过在加工曲面参数域内对跨越铣削头奇异区域的刀路进行调整,使得优化后的刀路更加光顺,以提高加工精度和表面质量,减少奇异区域附近的加工时间。最后,通过镜像铣削加工实验验证所提方法的有效性。     

基于特征点识别的头部姿态计算

为了提升使用随机回归森林进行头部姿态分析的精度,提出了一种基于特征点识别分析头部姿态的计算框架.考虑到高误差投票的干扰,该计算框架以随机森林的特征点识别为基础从而避免异常投票干扰,将头部姿态计算问题转换为空间鼻尖特征点和朝向特征点的识别问题.在随机森林的训练中,决策函数使用了高斯曲率和平均曲率作为图形特征,根据微分熵的信息增益在随机生成的决策函数库中搜索最优化决策函数.在训练完成的随机回归森林的叶子节点中,通过分析保存的样本数据,可以得到目标特征点的高斯分布估计.根据实验测试结果,在适当的阈值设定的情况下,该方法可以实现较高的识别成功率,使用曲率后明显提高了识别精度,能够在一定程度上处理有遮挡的数据,并且该方法已经成功应用于虚拟座舱的实时头部姿态分析计算系统.     

三维弹道有理Bezier曲线造型与优化方法

为有效克服传统弹道优化方法解的收敛性和最优性受搜索算法、初始猜测等影响大的问题,提出了基于有理Bezier曲线的三维弹道造型与优化计算方法。根据边界条件用光滑且只含少量造型变量的有理Bezier曲线形成待优化三维造型弹道,采用逆动力学方法计算造型弹道倾角、弹道角速度和法向加速度等,结合弹道其它动力学方程和约束计算造型弹道性能指标,通过对弹道造型变量寻优得到最优弹道。这种方法将无限维弹道优化问题转换为对很少造型变量的参数优化问题, 而且得到的最优弹道完全光滑可飞。与间接法相比,无需求解两点边值问题使用方便、鲁棒性强;与直接法相比,不需要对动力学方程离散化、寻优变量少、求解收敛性好,而且解的全局最优性和光滑性更高。仿真结果及与自适应伪谱法的比较校验了方法的实用性和有效性。     

高硅氧纤维增强苯并噁嗪树脂复合材料的制备及性能

以苯并噁嗪为基体树脂,短切高硅氧纤维为增强材料,制备了一种模压用复合材料。研究了该树脂的热性能、固化动力学性能及力学性能。结果表明,苯并噁嗪增强高硅氧纤维混合物随固化温度升高工艺窗口未发生显著变化,利用Kissinger、Crane法得到固化反应活化能为69.619 kJ/mol,反应级数为0.95。复合材料拉伸强度为35.5 MPa,,压缩强度为196 MPa,线烧蚀率为0.14 mm /s.     

姿态角幅值约束下的太阳帆Lissajous轨道保持控制

太阳帆航天器以两姿态角作为轨道控制输入时, 其轨道动力学方程具有非仿射非线性特性. 通过人工平动点处线性化获得的线性系统可完成太阳帆航天器轨道保持控制器的分析与设计. 由于线性近似模型为有误差模型, 存在近似有效范围约束, 表现为轨道高度约束和姿态角幅值约束. 本文研究了姿态角幅值约束对线性近似模型有效性的影响, 通过计算给出满足近似误差要求的姿态角幅值约束. 当控制输入存在幅值约束时, 控制器轨道修正能力受到束缚. 通过研究姿态角幅值约束下的最大允许入轨误差, 设计了最大允许入轨误差下线性二次型调节器(LQR)用于轨道保持控制, 并将控制器应用于太阳帆日地三体系统非线性模型中, 实现了日地人工L₁点Lissajous轨道最大允许入轨误差的控制收敛和良好精度下的轨道保持控制.      

喷丸对18％Ni型超高强度钢低周疲劳性能影响

对C250型18%Ni超高强度钢（C250钢）进行铸钢丸一次喷丸（单喷）和铸钢丸+玻璃丸二次喷丸（双喷）,研究喷丸前后的表面形貌、显微组织和低周疲劳性能的变化.结果表明,单喷后C250钢低周疲劳寿命提高了接近2.5倍,而双喷后试样疲劳寿命提高3倍.喷丸表面的亚晶粒细化是提高低周疲劳性能的主要因素,二次喷丸带来的平滑化效果进一步提高了低周疲劳性能.平滑化效果减小了表面应力集中程度,使经过双喷后试样疲劳断口为单源疲劳断口,而未喷丸试样和单喷试样的低周疲劳断口呈现多源疲劳状态.     

一种改进的多点融合非均匀校正技术

针对空间宽幅相机在进行非均匀性校正过程中相机镜头与积分球输出口的相对位置发生变换后非均匀性校正精度下降的原因进行了分析,提出了一种改进的融合多点位置的非均匀校正新方法,即为了消除积分球的角均匀性和面均匀性的不足,采用获取多个位置的大量定标图像,融合求取平均值的方法得到校正系数来削弱这种影响,并进行试验验证分析。结果表明,多点融合的校正方法在积分球输出口光强不均匀、又无法固定相机与积分球相对位置的前提下,减少了积分球光强的不均匀性对系数可靠性的影响,相对辐射定标的非均匀校正精度得到大幅提高。     

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.     

复杂网络的灰点及灰度分析(英文)

依据对复杂网络和灰色系统理论的相关分析,提出了复杂网络中的灰点问题,认为灰点分为存在而未知的灰点和演化灰点两类,并给出了相关定义。进一步给出复杂网络灰度问题的相关描述,将网络灰度分为相对灰度和绝对灰度,并分别进行了证明。