三焦点张量的最小代数误差非迭代算法研究

通过普通数码相机获得的3幅未标定图像,采用RANSAC算法进行两两匹配获得3幅图像的一组兴趣点对,利用最小代数误差非迭代算法在MATLAB中计算出三焦点张量,提出一种最小代数误差非迭代算法。实验结果表明,该方法是一种有效的三焦点张量计算方法,计算复杂度小、实现效率高。能够得到较准确的三焦点张量,为下一步相机自动标定以及三维场景的自动重建和量测奠定了基础。     

三星对地面辐射源的高程修正定位算法与误差研究

提出了用最小二乘估计解算辐射源位置,在迭代过程中通过地理信息系统查询并不断修正目标高程,同时其定位误差进行了分析和仿真。结果表明,修正高程误差后可以改进目标高程定位精度,进而促进水平定位精度,水平定位精度的提高又会促进在高度上的定位,从而使整体的定位精度得到了改善。     

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。     

航空发动机静叶联调机构运动分析及优化

针对航空发动机可调静子叶片联调机构运动关系复杂、优化难度大的问题,研究了一种采用图解法和齐次坐标法结合MATLAB软件推导两级联调机构运动方程,并运用遗传算法对两级机构中的关键构件进行联合优化的方法。运用该方法对指定联调机构的两级曲柄可调端长度、可调端与固定端夹角进行了优化求解。得到了最优解,使得第一级摇臂转动角度是第零级摇臂转动角度的2倍,且第一级摇臂转动角速度也是第零级摇臂转动角速度的2倍。      

机匣处理作用下高负荷轴流压气机转/静子匹配设计研究

为了探索机匣处理作用下转/静子的轴向匹配方法以进一步提高压气机级的失速裕度,研究了静子的叶型安装角及"弯"、"掠"规律对压气机性能的影响,针对机匣处理与优化静子的组合结构进行了非定常数值模拟,阐述了该结构的扩稳机理以及压气机新的失速机制。研究结果表明,在机匣处理作用下,静子成为压气机失速的触发因素,通过对静子叶型安装角及"弯"、"掠"规律的优化均可进一步提高压气机级的失速裕度,其中改变静子"弯"型对压气机级失速裕度的改善最大。组合应用机匣处理与尖部反弯根部正弯静子后,压气机效率基本不变,失速裕度提升了80.2%,较单独使用机匣处理提升30.9%。在该组合结构作用下,压气机的失速由静子触发,静子叶根吸力面在激波作用下发生附面层分离,且与轮毂表面附面层相互作用形成角区涡,接近失速边界时,静子叶根形成"前缘溢流,尾缘反流"现象,造成静子通道的大范围堵塞,诱发压气机失速。压气机级的扩稳应充分考虑机匣处理的影响,对静子进行优化设计。     

无人机类脑吸引子神经网络导航技术

当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题：依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。     

基于SimulationX的可调静子导叶机械滞后效应系统仿真

为了解决压气机可调静子导叶(VSV)机械滞后问题,基于Simulat ionX系统仿真平台,建立了VSV调节系统仿真模型。通过仿真结果与台架试验数据对比分析,验证了模型的有效性。在此基础上,结合FMEA方法分析了不同因素对VSV角度滞后的影响程度。分析结果表明:发动机个体分散度和不同热状态之间的驱动负载、驱动能力、活门特性的差别是引发问题的主要因素,当由2种以上因素共同作用时,VSV角度的机械滞后效应增加。提出了1种新的故障模式,并通过台架试验完成了验证。     

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。