基于最小约束系统的分布式协作定位研究

5G移动通信系统中,设备到设备的通信方式产生了节点间的信号测量,可用于提升无线定位的覆盖范围和定位精度。提出了一种基于最小约束系统的分布式协作定位方法,该方法首先利用已有算法估计节点参考位置,并据此构建最小约束确定网络的位置及朝向,然后在该约束下极大化由节点间测量引出的似然函数,获得位置估计。理论研究表明,该方法将由节点间测量确定的相对位置拟合到参考位置处,在参考位置等于真实位置时达到最优效果。仿真结果表明,该方法可有效提高定位精度,并具有分布式和可扩展等优点。     

基于FQFD的太阳能无人机设计指标排序方法

为解决太阳能无人机（UAV）总体设计中任务需求表达模糊、技术指标重要度排序决策困难的问题,提出了基于模糊质量功能展开（FQFD）的太阳能无人机总体设计指标排序方法。该方法在传统质量功能展开（QFD）质量屋的基础上,引入三角模糊数,表征任务需求的不确定性和模糊性;在模糊隶属度函数未知的情况下,采用α加权修正水平截集去模糊化方法计算技术指标重要度,获得技术指标重要度排序,为总体设计优化决策提供依据。最后以长航时太阳能无人机的总体设计为例,对任务需求—工程特性—技术指标的两级质量屋模型进行计算分析,得到续航能力、巡航高度、动力系统效率、巡航速度和气动效率是太阳能无人机最重要的5个技术指标的结果。此方法客观性较强,可处理复杂的系统不确定性,为太阳能无人机总体方案设计及决策应用提供参考依据。     

周向畸变进气下压气机动态失速特性研究

为研究周向畸变进气下压气机动态失速特性,在一大尺寸低转速压气机试验台上进行了均匀进气和180°周向畸变进气下压气机动态失速实验。采用时域观察、频域快速傅里叶变换以及时频域的同步压缩小波变换、基于同步压缩小波变换的空间模态分析和小波相干性分析等方法对动态失速信号进行分析。结果发现,畸变进气下,压气机旋转失速发生前出现0.225倍转子转动频率的一阶模态扰动,该扰动在相对畸变网不同位置区域周向传播速度不一致。宽带非定常扰动在畸变区尾缘附近最强,在畸变区前缘附近最弱,并存在周向尺度转化现象。转子转动频率扰动周向也出现强度变化,最大值出现在非畸变区中心附近的测点。周向畸变条件下集总系统模型对比实验结果的分析表明:实验和模型结果符合较好,旋转失速前非定常扰动周向强度和尺度变化主要受流量系数变化的影响,而一阶模态扰动周向传播速度不均匀现象是畸变进气下压气机系统特性作用的结果。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

毛坯海量点集与CAD数模的自适应快速精确配准方法研究

航空复杂锻铸件毛坯海量的扫描点集与CAD数模进行精确配准时,由于点集数量巨大数模面也较多,同时点集与数模面之间无任何关联关系,给配准算法带来了巨大的计算量,严重制约加工效率。为提高配准效率,提出一种快速精确配准毛坯点集与CAD数模的自适应方法,即利用配准面提取参与配准的数据点,建立点面之间的一一对应关系,通过对配准面进行分类并不断选取参与配准的特征面及相应的数据点加入配准,直至各面都很好地满足加工要求。最后利用实例验证了本算法的高效性和可靠性。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

基于最小二乘法的磁力计误差补偿与校准

磁力计在行人自主导航系统中用于提供绝对航行信息,而航向的精度直接决定着系统定位的精度。针对目前磁力计标定方法中存在磁干扰等问题,提出了一种基于最小二乘法和"8"字校准法对磁力计零偏进行实时校准的方法。该方法先利用最小二乘法修正磁力计零偏,再根据磁力计的模值大小及方差作为磁干扰的判断条件,用"8"字旋转方式进行实时校准。通过仿真和实验验证,新的方法有效地解决了磁力计误差补偿问题,证明了改进误差补偿算法的可行性和有效性。     

基于点云数据的发动机管路最小间距计算方案

为检测整机发动机管路是否满足最小间距的设计要求,提出了一种基于点云数据的发动机管路最小间距计算方案,方案包含5个步骤:①从点云数据中划分出不同管路的数据;②基于管路点云数据的空间分布构造等间隔栅格,计算栅格中心点作为管路的趋势线数据;③在管路各趋势线数据点位置上构造垂直平面,将管路点云数据投影到最近的垂直平面上,获得各个垂直平面上呈圆弧状分布的投影点数据;④对各垂直平面上的投影点数据进行最小二乘圆拟合,得到拟合圆圆心及其半径值,将拟合圆圆心作为管路中心线数据;⑤采用遍历法计算两条管路中心线数据的最小间距,中心线最小间距分别减去两条管路的半径值则得到两条管路的表面最小间距。通过12条管路验证了方案的准确度。实验结果表明:管路最小间距偏差在-0.35~0.46mm之间,管路半径偏差在-0.08~0.22mm之间。该方案的实施有助于管路间距数字化检测的实现,且方案的计算结果具有较好的鲁棒性。      

动态时频谱分析、探测和跟踪的随机有限集法

动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此,提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换,如短时傅里叶变换或自适应谱估计法,以及多项式预测模型,将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明：借助于提出的初始权重赋值算法,以及谱分量幅度和频率的联合似然函数,就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中,所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度,其对微弱时频谱分量的探测能力,以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。