多尺度特征和注意力融合的生成对抗壁画修复

针对现有深度学习图像修复算法修复壁画时，存在特征提取不足及细节重构丢失等问题，提出了一种多尺度特征和注意力融合的生成对抗壁画修复深度学习模型。设计多尺度特征金字塔网络提取壁画中不同尺度的特征信息，增强特征关联性；采用自注意力机制及特征融合模块构建多尺度特征生成器，以获取丰富的上下文信息，提升网络的修复能力；引入最小化对抗损失与均方误差促进判别器的残差反馈，从而结合不同尺度的特征信息完成壁画修复。通过对真实敦煌壁画数字化修复的实验结果表明，所提算法能够有效保护壁画图像的边缘和纹理等重要特征信息，并且主观视觉效果及客观评价指标均优于比较算法。     

基于多任务辅助学习特征的瞳孔中心检测

眼动跟踪技术在航空领域极具潜力，其作为关键的信息获取和人机交互手段，可用于精确的目标瞄准、飞行员状态监测，对飞行安全和作战精准意义重大。而瞳孔中心检测作为核心技术，决定了眼动追踪系统的鲁棒性和准确性，本文提出一种基于多任务辅助学习特征的瞳孔中心检测算法，模拟人类视觉系统的多任务辅助学习特性，引入多任务模块，实现从粗到精的瞳孔中心检测，并通过试验验证了本文方法的有效性和先进性，从而提高了眼动跟踪的精度和准确性，为航空领域的各项任务和操作提供了更精确、高效和安全的手段。     

2.5D机织复合材料悬臂梁振动疲劳实验与有限元模拟

2.5D机织碳纤维增强树脂基复合材料以其在力学性能和复杂构件成型两方面的综合优势，在大涵道比商用涡扇发动机风扇叶片方面具有巨大的应用前景。对发动机风扇叶片来说，振动疲劳是一种不可忽视的工况条件，目前2.5D机织复合材料振动疲劳方面的实验与数值预测模型十分有限。本工作针对一种模拟发动机叶片根部的2.5D机织复合材料悬臂梁结构，建立一阶弯曲振动疲劳行为模拟的多尺度模型，并基于固定周期跳跃的疲劳加载模拟方法，结合主导疲劳失效机制的损伤萌生准则和疲劳刚度退化模型，开展2.5D机织复合材料经、纬向试件振动疲劳实验过程的模拟。基于建立的多尺度模型分析试件危险部位单胞内的应力场，预测经、纬向试件振动疲劳实验后的损伤状态。数值模拟结果与实验后的断口形貌观测结果吻合，验证了本工作提出的2.5D机织复合材料振动疲劳多尺度预测模型的有效性。基于提出的振动疲劳多尺度预测模型，对随着疲劳加载次数累积经向试件工作段单胞内的损伤状态进行了仿真，揭示了2.5D机织复合材料振动疲劳损伤的演化机理。     

基于开源GIS数据的广域小重叠卫星影像定位模型精化

设计了一种适用于大区域、小重叠卫星影像有理多项式模型(RPC)定位精度优化的技术流程，基于开源数字正射影像(DOM)、数字高程模型(DEM)数据和RPC几何模型约束，通过优化尺度不变特征变换(SIFT)特征提取与匹配算法，实现了无像幅约束的控制点和连接点的快速稳健匹配，应用DEM支持下的RPC模型二维区域网方法实现了多景影像RPC模型精度的联合精化。GF-1卫星WFV影像的实验结果表明:在DEM支持下经过区域网平差后，RPC模型的定位精度可达到像素级水平。     

基于优化多尺度排列熵和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障分类中特征信号微弱、信号非线性和多尺度特征难提取的问题，提出基于优化多尺度排列熵（MPE）和卷积神经网络（CNN）的滚动轴承故障诊断方法:通过改进自适应噪声完备集合经验模式分解（ICEEMDAN）对轴承信号进行分解和重构，实现信号降噪；通过粒子群算法（PSO）对MPE进行优化，提出PSO-MPE特征提取方法，参数优化后的MPE能够提取更为关键的特征信息；将所得的排列熵输入到CNN中进行故障分类以及降维可视化分析。以凯斯西储大学开放轴承数据库样本为测试对象，将文章所提出的ICEEMDAN-PSO-MPE-CNN方法与ICEEMDAN-PSO-MPE-RNN、CEEMDAN-SVM、ICEEMDAN-PSO-MPE-SVM等方法进行纵向和横向对比分析，结果表明改进方法的分类准确率和效率更高，在T-SNE可视化下的分类效果更明显，能够实现滚动轴承故障的高精度和高效率检测。     

多视角多尺度陨石坑特征检测识别方法

针对序列图像间视角尺度变化大带来的特征无法检测和识别效率低等问题，提出了多视角多尺度陨石坑特征检测识别方法。基于明暗区域信息和形态学处理实现陨石坑图像特征边缘粗提取，利用快速傅里叶变换计算模板与图像特征的匹配度，从而实现图像特征所在区域粗定位。在此基础上，通过引入惯性测量信息计算图像间重叠面积，更新模板形状，并预测搜索区域，解决了序列图像间视角尺度变换及信息冗余带来的特征无法检测和识别效率低的困难，最终在单一陨石坑区域内实现其精细检测。     

利用多尺度区域权重的红外可见光图像融合

针对红外、可见光图像融合，提出了一种利用多尺度区域权重的方法，获得既具有良好视觉效果又能保留和继承特征细节的融合结果。首先，通过改变平滑滤波的参数构建多尺度分解，获得一系列具有不同细节的双波段图层；其次，基于每一图层生成区域权重图，实现双波段图层融合;最后，利用适当的系数对融合后的图层进行合成，获得最终的融合结果。通过对比实验结果的主客观评价分析，证明本文方法能够产生最佳视觉效果的融合图像，能保留和突出原始双波段图像中的细节与特征，并能获得最佳的客观评价指标。     

类火星环境中火箭起降过程喷流影响研究

采用尺度自适应模拟（Scale Adaptive Simulation, SAS）方法对火箭在起降过程中喷流的地面效应进行了数值研究，对比分析了在海平面和类火星环境下的喷流冲击倾斜地面和水平地面时的流场结构以及喷管的侧向载荷。在海平面环境下，喷管内部出现流动分离，喷管内壁压力先减小，在分离点处压力达到最低点，然后压力增加至环境压力。喷流冲击倾斜地面时具有更强烈的流动不稳定性，喷流出现明显的时间演化现象。在类火星环境下，喷管内部不发生流动分离，内壁的压力沿着流向逐渐减小。喷流冲击倾斜地面时，在喷管出口的外侧形成了上下移动的马赫盘；喷流冲击水平地面时，喷流和地面反弹气流相互作用，阻碍了马赫盘的形成。研究结果还表明在类火星环境和海平面环境下，喷流冲击倾斜地面时喷管内壁温度均上升。研究结果将为火箭回收和火星着陆的方案选取提供参考。     

宏/细观一体化多尺度数值分析的进展与应用

以C/SiC为代表的纤维增强陶瓷基复合材料具有多尺度特征，传统的复合材料力学理论和以均匀化假设为基础的常规有限元分析方法难以全面准确地评估其力学行为。因而，近年来以跨微观-细观-宏观为特征的多尺度数值模拟方法被广泛应用于评估复合材料的力学特性，加快了新一代复合材料的研发和推广应用。本文首先从分析策略角度，对目前学术界的多尺度数值计算方法的发展情况进行了分类概述，总结了不同宏/细观多尺度方法的特点。在此基础上提出了新的采用过渡区域的宏/细观一体化多尺度建模计算方法，给出了开孔板和典型连接的算例结果，并探讨了其面临的技术难点及合理应用场景。以热结构最常用的典型盒型件为对象分析了其力学特点，给出了采用这种建模计算的必要性和分析策略。     

基于VMD-MPE的开关磁阻电机功率变换器故障诊断

故障诊断是提升开关磁阻电机(SRM)调速系统可靠性的重要技术。针对功率变换器故障信号非线性不稳定、有效信息易被噪声掩盖的特点, 提出了一种新的故障特征提取方法。对直流母线电流进行变分模态分解, 得到若干本征模态分量, 取多尺度有效模态分量排列熵平均值作为特征向量, 输入支持向量机分类器进行故障识别。为验证所提方法的可行性, 建立仿真模型, 与传统的小波分析等故障诊断方法进行对比；搭建了开关磁阻电机实验台架, 测试了开路、短路故障状态。仿真和实验结果表明:所提方法可减小噪声影响, 提高故障识别准确率。