风洞试验中的视频测量技术现状与应用综述

视频测量（Videogrammetric Measurement,VM）技术因其对试验模型的设计制造无要求,受到国内外风洞试验机构的青睐,本文综述了国外航空航天强国的风洞试验机构所掌握的 VM 技术,并分析了 VM 技术在我国高速暂冲风洞试验中应用所面临的问题,据此中国空气动力研究与发展中心（CARDC）提出了多相机动态标定与基于运动估计的序列图像匹配技术,在暂冲高速风洞高噪声（130 dB 左右）振动环境下,建立了高精度的模型位姿光学测量技术,2米量级高速风洞中的多个应用表明：视频测量的精度高,已用于高速试验模型的姿态与变形测量;另一方面,通过 VM 测量偏折位移场得到光束从摄影中心出发穿过扰流区的光程差,为气动光学效应的研究与测量以及试验模型的壁面流动显示提供新的途径,其光路简单、无需使用价格昂贵的相干光源,因此具有巨大应用前景。     

一种适用于航天器某些故障诊断的知识获取方法

尽可能快地找出航天器在工作过程中出现的故障，采取补救措施，可减少或避免重大损失。故障诊断专家系统可帮助人们作出快速诊断，但它的诊断准确率主要取决于其知识的正确性。以往这些知识是靠领域专家给出的。本文根据航天器某些故障的特点，提出了一种处理连续变元示例的知识自动获取方法，用这种方法获取的诊断故障的规则，在实践中检验是正确的     

基于颜色识别的自由飞行空间机器人姿态实时跟踪方法

自由飞行空间机器人是当前智能机器人研究中很活跃的领域，为了研究机器人在自由飞行状态下的运动控制及姿态规划问题，我们设计了地面实验平台，该系统的视觉部分主要完成机器人姿态跟踪及捕获目标的识别定位，为了达到实时跟踪的目的我们采用了基于颜色的识别定位方案。这种方法计算简单，快速，且易于实现。     

浅谈数控机床常见故障及其维护

本文以SIEMNENS802S数控系统为例介绍了数控机床常见的故障,并对其故障的维护做了细致说明,对数控机床的操作和故障的排除有一定帮助。     

机器人技术在机械加工中的应用

机器人取代机床从事机械加工已成为自动化加工发展的一大趋向。本文在分析工业机器人应用现状的基础上,提出了机器人加工系统存在的一些问题,还对并联机床的发展作了展望。     

人工智能在OODA 循环中的应用

当前人工智能(AI) 是商业和工业，甚至军事应用领域中最热门的流行语。军事国防领域也已经将人 工智能发展成为了一种技术，并应用到军事作战和决策系统中。最初OODA 循环是最知名的空战战术模型， 后来发展成为各国空军的作战方法。OODA 循环对于任务的定义和决策过程的理解起到了重要的作用。本文主 要研究了人工智能在OODA 循环决策中的应用。讨论了未来OODA 循环各阶段中所需的AI 作用和技术，包 括可解释的人工智能和基于学习的人工智能。     

Spatial modeling of flood probability using geo-environmental variables and machine learning models,case study: Tajan watershed,Iran

The main objective of this study was to produce flood susceptibility maps for Tajan watershed, Sari, Iran using three machine learning (ML) models including Self-Organization Map (SOM), Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), and Multi-layers Perceptron (MLP). To reach such a goal, different physical-geographical factors (criteria) were integrated and mapped. 212 flood inventory map was randomly divided into training and testing datasets, where 148 flood locations (70%) were used for training and the remaining 64 locations (30%) were employed for testing. Model validation was performed using several statistical indices and the area under the curve (AUC). The results of the correlation matrix showed, three factors slope (0.277), distance from river (0.263), and altitude (0.223) were the most important factors affecting flood. The accuracy evaluation of the flood susceptibility maps through the AUC method and K-index shows that in the validation phase RBFNN (AUC = 0.90) outperform the MLP (AUC = 0.839) and SOM (AUC = 0.882) models. The highest percentage flood susceptibility of the area in MLP, SOM and RBFNN models is related to moderate (28.7%), very low (40%) and low (37%), respectively. Also, the validation results of the models using the Relative Flood Density (RFD) approach showed that very high class had the highest RFD value.     

基于加工能力模糊聚类的设备分组方法

为了在工艺设计中高效、合理、准确地确定加工设备,实现资源优化配置,提出了基于加工能力模糊聚类的设备分组方法.该方法采用加工能力元描述设备的加工能力,通过对加工能力元的聚类分组,实现对设备的分组.在此基础上,建立了加工能力元的数学模型,采用区间数模糊C-均值聚类算法对模型进行了求解,并采用改进的最大最小距离算法产生初始分组中心.最后,通过具体实例,验证了该方法的有效性.     

一种基于先验知识的3D位姿参数识别方法

计算机视觉中用单幅照片来识别三维物体的六个自由度是非常困难的，但是，在知道一些先验知识的情况下，可以对物体的六个自由度进行识别。本文提出一种基于先验知识的三维位举参数识别的方法，使用物体上不共线的三个特征点及目标点来确定物体的位置和姿态，给出了六个参数的解析表达式，在实时处理中可以得到好的效果。