回转体自动铺丝轨迹规划与覆盖性分析

针对航空航天工业领域的复合材料回转体类构件,研究了回转体自动铺丝轨迹规划和 覆盖性问题。应用一般回转体的数学模型,建立了基于解析解的自动铺丝轨迹规划模型。在 此基础上,利用测地线的特性,建立了相邻铺丝轨迹中心线之间距离与丝数的对应关系,提 出了一种覆盖性分析方法以处理可能出现的丝束重叠或空隙。根据上述算法,开发了CATIA
V5R18环境下的回转体复合材料CAD软件,并进行了实例验证。结果表明：生成的铺丝轨迹效 果较好,裁剪后的丝束能均匀覆盖在构件表面,满足工艺设计要求和工程需要。
     

基于deramp的星载聚束式SAR改进ECS算法

基于两步成像算法和ECS(Extended Chirp Scaling)成像算法,提出一种结合Deramp预处理的星载聚束式SAR(Synthetic Aperture Radar)改进的ECS成像算法.Deramp预处理是基于SPECAN算法的思想,将信号通过非空变的方位滤波器实现批压缩,该方法在保证成像分辨率的前提下,通过deramp处理消除了由采样率不足导致的方位频谱混叠特别是在星载SAR高分辨率聚束模式下.尽管ECS算法中的子孔径处理可以降低对系统脉冲重复频率的要求,但是脉冲重复频率依然受到单点多普勒带宽的限制.所介绍的方法可以进一步降低ECS算法中子孔径分割处理对脉冲重复频率的要求,使得ECS的算法的应用更为广泛.通过对点目标进行仿真和成像,成像指标评估验证了该算法的可行性.     

支持向量机的正定核(英文)

探讨并论证了支持向量机中Mercer核,再生核与正定核这几种核函数的关系及它们在支持向量机中各自的角色.通过核矩阵的正定性检验了核函数的构造方法.基于Bochner定理,在Fourier域验证了许多平移不变核函数.基于Schoenberg定理验证了一些旋转不变径向核.最后讨论了离散尺度与小波核函数的构造,核函数选择与核参数学习.     

变截面梁式压电智能板振动控制的小波模式

基于 Daubechies小波理论的尺度函数变换 ,对于变截面悬臂板结构的弯曲建立了由压电片感应器的观测电量识别挠曲变形构形的显式关系式。此基础上 ,采用具有位移与速度信号负反馈控制律后 ,建立了抑制振动的压电动力控制程序。由于小波尺度函数逼近具有低带通性质 ,即具有自动滤除高频分量的能力 ,该控制程序将不会出现由观测溢出与控制溢出耦合而造成的控制失稳 (即在抑制低频 (阶 )扰动时系统激发出高频 (阶 )扰动的现象 )。数值仿真结果表明 :该控制方法所能控制的模态阶数与压电片数相同 ,而且其控制程序在抑制外界干扰方面是有效的。     

一种工业热电阻检定系统的设计

为实现对工业热电阻的自动检定,提高检定工作效率及量值传递的准确性,设计了一种工业热电阻自动检定系统。根据热电阻检定工作原理和实现自动检定的思想,论述了系统的硬件结构组成和检定系统操作步骤。系统采用测温电桥与低电势扫描开关配合,在工业三线铂电阻的检定中,可以实现二线接法和三线接法的自动转换。系统操作软件以VB作为开发平台,实现自动控温、采集数据和输出word报表等。实际使用表明,系统设计结构合理,软件操作方便,量值传递准确可靠。     

多基站ISAR多运动目标成像与横向定标研究

在多基站ISAR多运动目标回波模型的基础上,采用时间-调频斜率分布估计各基站多个目标的信号参数,基于CLEAN算法实现了各基站多个目标的信号分离。利用多个基站获得的目标的信号参数和多个ISAR图像,估计目标的运动参数,实现多个目标的横向尺度标定,同时给出了多基站ISAR多目标成像和横向定标的约束条件。仿真实验验证了多基站ISAR多目标成像和横向定标算法。

     

自动钻铆最佳干涉量试验研究

在MPAC自动钻铆机上采用不同压铆力对7075铝板进行自动钻铆试验研究,分析了压铆力对干涉量和疲劳寿命的影响,得出了压铆力为21kN时试件的疲劳寿命最好,此时的干涉量为1.53%~1.77%。通过压铆力与镦头膨胀率之间的线性关系,得出最佳干涉量的直观判断方法,即镦头膨胀率为76.85%左右时试件取得最佳干涉量。     

基于多重分形参数的高光谱数据特征提取

针对单一分形维数不能表征高光谱数据光谱局部吸收特征的问题,提出了基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法.基于光谱信息度量进行光谱概率测度的计算,基于配分函数法估计得到尺度函数;通过对尺度函数求导计算出Holder指数,并对尺度函数勒让德Legendre变换计算出多重分形谱;从多重分形谱和Holder指数之间的函数关系提取表征多重分形谱形态的4个多重分形谱参数作为光谱特征参数;并应用于基于最小距离准则的航空推扫式高光谱成像仪(PHI,Prush-broom Hyperspectral Imager)图像监督分类.结果证明:利用基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法提取的光谱特征参数进行分类得到的总体分类正确率达94.789%,分类精度明显高于利用信息量维数和多重分形谱特征提取方法进行分类的结果,证明了基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法提取的多重分形参数的有效性和可靠性.     

Detection of sub-kilometer craters in high resolution planetary images using shape and texture features

Counting craters is a paramount tool of planetary analysis because it provides relative dating of planetary surfaces. Dating surfaces with high spatial resolution requires counting a very large number of small, sub-kilometer size craters. Exhaustive manual surveys of such craters over extensive regions are impractical, sparking interest in designing crater detection algorithms (CDAs). As a part of our effort to design a CDA, which is robust and practical for planetary research analysis, we propose a crater detection approach that utilizes both shape and texture features to identify efficiently sub-kilometer craters in high resolution panchromatic images. First, a mathematical morphology-based shape analysis is used to identify regions in an image that may contain craters; only those regions - crater candidates - are the subject of further processing. Second, image texture features in combination with the boosting ensemble supervised learning algorithm are used to accurately classify previously identified candidates into craters and non-craters. The design of the proposed CDA is described and its performance is evaluated using a high resolution image of Mars for which sub-kilometer craters have been manually identified. The overall detection rate of the proposed CDA is 81%, the branching factor is 0.14, and the overall quality factor is 72%. This performance is a significant improvement over the previous CDA based exclusively on the shape features. The combination of performance level and computational efficiency offered by this CDA makes it attractive for practical application.     

基于相对方位信息和单间距测量的多智能体编队协同控制

由多个载体组成的多智能体系统对复杂环境具有更高的适应性,能够完成传统单个载体无法完成的任务。针对多智能体编队集结与队形移动跟踪问题,提出了一种改进的多智能体编队协同控制新算法。首先,以拒止环境下跟随智能体仅能通过光学传感器测量相对方位信息为任务背景,针对"领导者——第一跟随者"结构的多智能体编队,提出了基于相对方位信息与单间距测量的控制器,使得第一跟随者智能体可以追随移动的领导者智能体,并且可以通过改变与领导者智能体的间距对编队整体队形进行缩放控制。其次,提出一种了改进的分布式控制律,使得其他跟随者智能体可以仅通过两个相对方位信息完成编队飞行。然后,根据Lyapunov第二方法,构建了系统的能量函数,验证了所提出算法的稳定性。最后,通过数值仿真实验对所提算法进行了验证。仿真结果表明,基于该控制律多智能体系统能够完成编队集结、队形缩放和编队飞行的任务。