多传感器信息融合技术

多传感器信息融合是Ｃ＾３Ｉ系统和电子综合战系统中的关键技术，本文从信息融合分类出发，讨论了单传感器的信息融合决策理论和技术以及多传感器信息融合原理，提出了多传感器信息融合专家系统，着重讨论贝叶斯法用于二元检测的分布式多传感器信息融合的检测方式。     

教育生态学视野中的产教融合研究与实践

职业教育是与经济社会发展结合最为紧密的一种教育类型,产教融合、校企合作是当前及今后一个时期我国职业教育改革与发展的方向。从教育生态学理念出发,以协同创新平台搭建为基础,构建产教融合生态系统;以校企深度合作为手段,实现系统的运行发展;以互惠共赢为基点,实现系统的良性循环,试图为高职教育发展提供可借鉴的范式。     

深化国防知识产权制度改革的探讨

深化国防知识产权制度改革,是加快国防现代化建设和转变军队战斗力生成模式的重要推动力。为此,必须以科学发展观为统领,以战斗力标准为导向,搞好国防知识产权制度改革的顶层设计,使相关制度更具针对性;在新制度中明确产权归属,增强新制度的合理性,健全激励机制,使相关制度更具规范性和操作性。     

基于一致性融合和神经网络的航空发动机气路系统故障诊断方法

以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。     

基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

遗产廊道理念下大运河文化带建设与乡村旅游融合发展研究

2021年6月大运河廊坊段实现了旅游通航,大运河通航以及滨河景观带的建设为沿岸乡村发展旅游业带来新的契机。如何依托运河水道和滨河廊道景观,以及丰富的遗产资源和乡村田园风光在运河沿岸打造一条大运河文化观带,推动两岸乡村旅游发展和产业升级成为廊坊政府与相关部门企业面临的重要课题。本文借用遗产廊道理论,从遗产廊道的视角出发就大运河文化带建设与乡村旅游融合发展提出了一些对策建议,建议包括完善区域旅游交通网络、建设风景路慢行系统、改善乡村人居环境、推动旅游与其他产业融合发展等措施。     

产教融合的航空制造人才培养模式探索与实践

航空制造行业是创新驱动发展的重点领域,是江西省重点发展的战略性新兴产业。为适应航空产业转型升级对航空制造人才提出的新要求,与中航工业洪都集团合作开展了工装设计岗位急需的航空制造人才培养探索与实践。从人才培养目标确定、专业课程体系构建、创新实践教学方式和完善校企协同管理机制等方面形成的有效方法,确保产教融合人才培养达到预期目标。     

基于多滑模控制器融合的高超声速飞行器再入段跟踪控制方法

针对高超声速飞行器再入段滑模跟踪控制存在的抖振剧烈问题,提出一种基于多滑模控制器融合的跟踪控制方法.该方法采用动力学模型对高超声速飞行器再入过程进行描述,建立高超声速飞行器的攻角、侧滑角和倾斜角跟踪控制方程,结合准二阶连续滑模控制器和超螺旋滑模控制器对再入段进行分阶段的跟踪控制,分别削弱抖振影响,提高跟踪控制性能.通过模型仿真对所提跟踪控制方法的有效性和可行性进行验证,结果表明该控制方法可有效实现高超声速飞行器的轨迹跟踪,在控制力矩响应和姿态角速度跟踪误差积分值上较传统方法具备明显优势,可有效抑制抖振,提升飞行稳定性.     

基于改进SSD的无人机航拍目标检测

针对无人机航拍图像尺度变化大、识别难度大和目标普遍较小的问题,提出一种基于改进单阶段多框检测器(single shot multibox detector, SSD)的无人机航拍目标检测算法——RCBnet.该算法为了提升网络的特征提取能力,将SSD算法的特征提取网络修改为Resnet-50并采用特征融合的方式,将特征图进行融合,用融合后的特征图构建特征金字塔;为了增强算法对物体的检测能力,设计一种联合注意力机制的多尺度卷积结构来有效调节感受野,实现不同尺寸卷积核对特征图的并行运算;针对训练过程中正负样本极具不平衡的问题,该算法采用Focal Loss损失函数训练网络模型,使其侧重于困难样本.通过与其他经典算法相比可知,所提算法在无人机航拍图像中具有更高的检测精度、更好的检测性能和鲁棒性,相比SSD,精度提高达3.46%.