火焰筒结构局部热屈曲分析方法

根据局部热屈曲的失效机理,考虑局部温度和压应力水平两个热屈曲主要因素,从以应力函数和挠度函数为变量的受热板控制方程出发,推导出薄壁结构热屈曲失稳边界的判据表达式.依据确定的热载荷和设计的压力载荷,确定火焰筒结构的局部热屈曲危险部位,并将子模型技术引入到热屈曲分析中,确定危险部位的临界温度和临界压应力,以此对火焰筒结构进行局部热屈曲判别.通过工程实例的初步验证,计算与试验结果吻合良好,对火焰筒结构设计具有重要的工程应用价值.     

航空发动机篦齿-橡胶涂层机匣碰摩实验

为了探明航空发动机增压级篦齿与橡胶涂层机匣碰摩引起的转静子振动特征,设计了转静局部碰摩实验器,测量和分析了不同转速碰摩过程中的转子振动位移、机匣与支座振动加速度、机匣与弹性支承应变、机匣温度等信号的时频域变化规律。结果表明,橡胶涂层的可磨损性和可熔化性对转静碰摩振动特征影响较大,碰摩过程中转静接触状态动态变化,碰摩呈现出能量高、突变性强、短时自脱离的特点,碰摩过程测量信号经过突变后可快速恢复原状态,碰摩激起转静子耦合振动,产生转子、静子固有频率共振,同时存在机匣固有频率与转频的调制振动。     

"空中列车"系统的研究与设计

本文主要介绍了“空中列车”系统的研究与设计,即采用一艘动力艇牵引几艘拖艇的多艇串联的方法,对飞艇的总体和局部进行了研究与设计。     

电液比例阀的设计与实验研究

在电液比例阀的设计与计算中，弹簧的设计与计算一直是设计人员头痛的问题，在设计电液比例阀的过程中，本文作者通过大量实验和研究，总结出了电液比例阀中弹簧的设计与检验方法。     

基于特征点互信息预配准的医学图像配准技术

基于最大互信息的医学图像配准算法近几年来成为医学图像处理领域的热点。由局部极值导致的寻优困难是困扰该算法的核心问题,混合优化算法成功地解决了互信息函数的寻优问题,但延长了配准时间。文中研究了互信息函数峰值周围的局部极值特征,提出安全区域的概念。利用特征点互信息理论,并结合多灰度级和多分辨率策略,提出一种基于混合优化算法寻优和特征点互信息预配准的改进型算法。经过模拟数据和实际数据配准实验证明,该算法在保证了配准精度的同时,提高了配准的速度,稳健性更强,具有临床推广价值。     

基于渐进式注意力和分块遮挡的跨域行人重识别

针对跨域行人重识别中遮挡造成特征匹配缺失及细粒度辨识性特征被忽略的问题，提出了基于渐进式注意力和分块遮挡的跨域行人重识别方法。该方法通过学习行人未遮挡区域的多粒度辨别性特征，实现空间不对齐下的特征匹配。渐进式注意力模块将特征逐步分割为多个局部块，依次学习每块的辨别性特征，由粗到细地感知前景信息，从而解决目前网络不能提取多层次辨识性特征的问题，增强了特征的匹配能力；渐进式分块遮挡模块很好地适应模型逐步变强的学习能力特性，通过由易到难地生成遮挡数据，有效提取了未遮挡区域的辨识性特征，进而解决模型错误识别遮挡样本的问题，使得所提模型在遮挡情况下的鲁棒性得到有效提高。实验结果表明：所提方法在首位命中率和平均精确度2个指标上与当前主流方法相比具有显著的优越性；与2020年CVPR会议中QAConv行人重识别方法相比，在DukeMTMC-reID数据集(MSMT17→DukeMTMCreID)上的2个指标分别高出2.3%和6.2%，能够更加有效地实现跨域行人重识别，在OccludedDuke数据集(DukeMTMC-reID→Occluded-Duke)上的2个指标分别达到49.5%和39.0%，...     

基于改进A*算法的UUV冰下避障航迹规划算法

针对冰下避障航迹规划问题,提出了一种基于改进A*算法的三维冰下避障航迹规划算法.不同于传统的A*航迹规划算法,该算法结合了人工势场航迹规划算法的思想,将水下地形碰撞约束、海冰碰撞约束以及UUV巡航高度约束重新编排.算法分析表明,该避障航迹规划算法能够有效增强UUV冰下避障能力与定深巡航高度控制能力.基于改进的A*冰下避障航迹规划算法,给出了上述约束的设计方法并进行了仿真验证.仿真结果表明,基于上述约束的航迹规划算法具有良好的避障能力、巡航高度控制能力以及航行距离控制能力.     

基于运动信息的视频图像空间目标检测

针对卫星拍摄的以深空为背景的视频图像中空间运动目标的检测问题进行了研究,提出了一种基于运动信息的目标检测算法。首先,通过均值滤波对图像进行降噪处理；然后,采用基于局部统计的可变阈值来分割单帧图像,使用灰度重心法计算像点坐标。当卫星凝视目标区域时,恒星可以认为是静止的,而目标依旧在运动,基于此,可检测出空间运动目标。基于某型卫星在轨拍摄的视频图像验证了算法的有效性。     

自适应变异麻雀搜索优化算法

针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题，提出一种自适应变异麻雀搜索算法（AMSSA）。先通过猫映射混沌序列初始化种群，增强初始种群的随机性、遍历性，提高算法的全局搜索能力；再引入柯西变异和Tent混沌扰动，拓展局部搜索能力，使陷入局部极值点的个体跳出限制继续搜索；最后，提出探索者-跟随者数量自适应调整策略，利用各阶段探索者和跟随者数量的改变增强算法前期的全局搜索能力和后期的局部深度挖掘能力，提高算法的寻优精度。选取16个基准函数和Wilcoxon检验进行验证，实验结果表明：所提算法与其他算法相比，寻优精度、收敛速度和稳定性都取得较大提升。