基于多模态组合互补性学习的时尚兼容度预测模型研究

在时尚单品兼容度预测研究中,多模态特征间的互补性以及融合特征对于视觉特征的相关性问题未得到充分挖掘。针对这个问题,提出多模态组合互补性学习的时尚兼容度预测模型。该模型由四部分构成：特征提取网络使用ResNet18提取视觉特征和LSTM提取文本特征;然后使用联合表征网络将视觉特征与文本特征映射到相同的多模态嵌入空间中,减小模态间的差异性增强互补性;考虑到互补融合特征对于视觉特征的相关性问题,特征融合网络使用了组合模块分别组合了视觉特征和多模态特征;最后使用类别感知的映射方法将多模态特征映射进基于类别感知的嵌入空间中分析时尚服装的兼容度。实验仿真结果表明,该模型在消融实验以及在时尚兼容度预测的相关评价指标上均有提升和优化。     

全样本场合几何分布产品步进应力加速寿命试验TFR模型下的统计分析

本文首次将步加试验中的损伤失效率模型应用于离散型寿命分布场合,给出了TFR模型几何分布产品全样本场合多步步加试验下参数的极大似然估计。并通过一例子来说明方法的可行性。     

基于FMECA信息的测试性验证试验样本分配方法

针对目前国内外测试性验证试验中普遍采用的基于故障率的分层抽样方法考虑因素单一,可能导致样本分配不尽合理,而现有考虑多因素的样本分配方法代表性不足,难以实现工程上的应用的问题,对影响样本分配的因素与故障模式影响及危害性分析(FMECA)信息的关系进行了详细分析,提出了基于FMECA信息的样本分配方法。首先定义了单元影响系数和影响因子向量,提出了向量各元素赋值规则,解决了影响因素选取的问题;其次通过基于逼近理想解排序法(TOPSIS)优化的层次分析法确定了权值矩阵,实现了样本分配。最后通过实例验证表明该方法考虑因素全面,运用灵活,更具代表性和工程应用价值。     

高温合金松弛过程回归分析方法

基于线性过程回归分析理论,建立了高温合金应力松弛过程回归分析方法,给出了松弛过程的回归方程和高置信水平、高可靠度的单侧置信下限曲线.高温合金松弛过程回归分析方法可以将应力松弛过程作为一个整体进行回归分析,充分利用了不同时刻剩余应力试验数据间的纵向信息,具有信息量大、精度高的特点.而且当试样数量较少时,传统方法得到的剩余应力置信下限曲线可能会发生畸变,而该方法则可以避免这一现象的发生.工程应用表明,在试样数相同的情况下,该方法比传统方法具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可减少大量试样.      

小推力航天器的地月低能转移轨道

 在限制性四体模型下研究基于小推力方式的地月低能转移问题,通过借助于平动点轨道的相空间结构来揭示小推力转移的机理。重点研究了小推力转移自由飞行段的构造：经由LL₁点穿越获得最小能量的低能转移;而经由LL₁点Halo轨道穿越,得到(M,N)圈穿越轨道;由于Halo轨道相对于平动点增加了一维度的选择,根据(2,2)圈穿越轨道构造该转移的自由飞行段。在地球势阱逃逸和月球势阱捕获段,分别设计了合适的小推力的控制律及发动机开/关机时间,成功实施近地球段的小推力加速和近月球段的减速。尽管未对所得到的结果进行优化,所得转移轨道的燃料消耗也与类似边界条件的SMART-1轨道基本一致。     

结构局部刚度变化对小卫星动特性影响

首先针对模块式小卫星动特性进行灵敏度理论分析，分析目标是寻找提高结构动特性的局部位置和参数。然后基于有限元法分析改变局部刚度对结构动特性的影响。小卫星结构动特性分析计算的主要问题是建立计算成本可控的有限元模型，本文详细讨论了小卫星有限元模型建模方法和简化途径，并通过7个算例考察改变模块底板局部刚度、改变适配器支撑刚度、模块问设置弹簧模拟阻尼器等对小卫星结构动特性的影响。灵敏度分析和计算表明，影响动特性的主要因素是模块盒底板刚度和星箭适配器的支撑刚度；增加模块局部刚度以及适配器支撑刚度可以屏蔽星体摆动和包带联结部位的某些频率，同时可以减缓部分中间模块的振幅；在部分模块间设置弹簧可以模拟阻尼器或减振器的效果。另一方面，降低适配器刚度可以增加隔振作用。因而优化模块刚度分布和支撑刚度分布是改进动力学性能的有效途径。本文分析为模块式小卫星动力学修改以及多功能结构设计和主动振动设计提供依据。     

基于k样本Anderson-Darling检验的混杂铺层层合板挖补修理后拉伸性能研究

对挖补修理后的平面编织混杂铺层层合板的拉伸性能进行了试验研究,使用k-样本Anderson-Darling检验对试验结果进行分析,研究挖补斜度、不同修理方法以及初始损伤直径对修理效果的影响。试验结果表明:挖补修理可以较好地恢复层板的拉伸强度。对穿透挖补修理,挖补斜度大于1:20后,修理试件的拉伸强度可以恢复至完好板的水平;对半穿透挖补修理,挖补斜度大于1:10即可保证修理试件的拉伸强度达到完好板水平。此外,仅改变初始损伤直径不会对修理试件的拉伸性能造成明显影响。以上结果对混杂铺层层板的挖补修理设计有一定的指导意义     

印度成功发射新型地球观测卫星——资源卫星-2

2011年4月20日,印度空间研究组（ISRO）用“极轨卫星运载火箭”（PSLV）成功将本国资源卫星-2（ResourcSat-2）及其他2颗小卫星送入轨道,这标志着“印度遥感卫星”（IRS）系统又增新的成员。此次发射也是印度“极轨卫星运载火箭”的第18次发射。     

基于多标签协同学习的跨域行人重识别

跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明：在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。     

基于迭代学习控制的导弹PID控制器参数寻优

针对设计导弹PID控制器时存在的对比例、微分、积分3个控制参数大量盲目试凑的问题,利用迭代学习算法对控制参数进行自动寻优,最终得到最佳控制参数,从而实现了对PID控制器参数自动寻优的目的,简化了控制器的设计过程。通过仿真结果验证该方法在PID控制器参数自动寻优上是有效的,同时也为导弹控制器参数整定提供了工程适用的方法。