零件表面微观工艺特征性研究 ——产品(零件)工艺技术基础科学问题机理探索

通过研究产品(零件)制造过程、方法、参数等工艺因素,给零件表面及表层带来(留下)特有的微观特征性,首次在高精度惯性仪表和高可靠电磁继电器(机电类)产品制造体系中引入了零件表面微观工艺特征性概念,提出了制造阶段的产品工艺可靠性设计和微观工艺特征(性)分析方法,提出了该类产品制造中的工艺设计更应该关注零件与产品设计原理匹配性和性能特性符合性观点,提出零件制造要从单纯的控制几何精度向控制性能特性转变,从宏观、单一采标的几何参数评价向微观、综合采标的非几何(非尺寸)参数评价模式为主转变的建议.零件表面存在的这种微观特征现象与零件几何精度一样,将对产品制造的合格率、稳定性、可靠性的实现起到至关重要的作用,尤其对产品的合格率影响极大,有必要开展更深入、更系统的研究,以建立起我国自主的高端产品(或零件)制造基准工艺平台.     

基于改进SSD的无人机航拍目标检测

针对无人机航拍图像尺度变化大、识别难度大和目标普遍较小的问题,提出一种基于改进单阶段多框检测器(single shot multibox detector, SSD)的无人机航拍目标检测算法——RCBnet.该算法为了提升网络的特征提取能力,将SSD算法的特征提取网络修改为Resnet-50并采用特征融合的方式,将特征图进行融合,用融合后的特征图构建特征金字塔;为了增强算法对物体的检测能力,设计一种联合注意力机制的多尺度卷积结构来有效调节感受野,实现不同尺寸卷积核对特征图的并行运算;针对训练过程中正负样本极具不平衡的问题,该算法采用Focal Loss损失函数训练网络模型,使其侧重于困难样本.通过与其他经典算法相比可知,所提算法在无人机航拍图像中具有更高的检测精度、更好的检测性能和鲁棒性,相比SSD,精度提高达3.46%.     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先,利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息,分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性,提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理,根据局部区域分割信息,对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割,获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后,通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量,计算损失函数。最后,在测试阶段使用全局特征,并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征,缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试,验证了所提算法的有效性。      

一种小天体旋转参数估计方法

小天体旋转参数是科学数据,也是小天体测绘,着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型,表示小天体在相机坐标系中的姿态变化;然后定义小天体旋转的状态方程,推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪,利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中,在仿真相机与小天体相机100 km距离上,分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值,图像上特征点跟踪精度,相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明,提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.     

视觉测振技术在柔性太阳翼模态试验中的应用

针对8 m×5 m的柔性太阳翼在倒立状态下进行模态试验,设计数字摄像视觉测振系统,基于图像特征跟踪法实现了从相机标定、图像采集、信息提取到三维振动数据获取的过程,通过工况模态辨识方法获取了柔性太阳翼模态频率及振型等动力学参数。并考虑空气和重力影响建立太阳翼有限元模型,通过与基于基恩士激光位移传感器的传统模态试验结果及仿真分析结果进行对比,验证了基于视觉测振工况模态试验方法的准确性,为柔性太阳翼在轨模态辨识奠定基础。     

航天器姿态大角度机动有限时间控制

针对航天器姿态大角度机动控制问题,在存在外部扰动的情况下,基于航天器姿态跟踪系统的标准级联特性,利用反步法和自适应控制设计有限时间控制器。提出的控制方法可以严格保证姿态大角度机动系统是全局有限时间稳定的。李雅普诺夫理论推导和仿真结果表明,系统在控制器的作用下可以快速机动到平衡点并保持稳定,全物理仿真试验进一步表明了所提出的控制方法的有效性和优越性。     

基于特征融合和集成学习的运动想象脑电解码方法

开发高性能的脑电解码方法一直是脑机接口系统研究的重点和难点。为了进一步提高运动想象脑电解码的性能,提出了基于特征融合和集成学习的脑电解码方法。首先,针对每个通道脑电信号提取方差、自回归(AR)系数和带通功率特征,接着进行特征融合。其次,提出两种新的集成学习方法,分别是基于K最近邻(KNN)的集成学习模型和基于最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)的集成学习模型。其中,KNN集成模型针对KNN分类器的K值以及闵式距离的P值进行集成,LASSO集成模型针对LASSO分类器的正则化参数进行集成,这两种集成学习方法计算简单且不需要烦琐耗时的交叉验证过程进行模型选择。最后,在三个公开的运动想象脑电数据集上验证所提方法的有效性。实验结果表明,新提出的集成学习方法,其分类结果优于支持向量机、随机森林等现有的分类器。LASSO集成模型优于KNN集成模型,在三个数据集上取得了71.75%的最高平均分类准确率。     

发射井口引射流场理论计算与仿真

针对发射井口引射流场,改进了环形线汇描述方法.推导了速度势和速度的计算公式,建立了流场的FLUENT仿真模型并进行了计算,对理论计算和软件仿真的结果进行了对照验证,根据改进的环形线汇速度计算公式,求取了流场特征曲线的近似方程并进行了验证.结果表明,改进的环形汇线的模型和FLUENT仿真的计算结果高度吻合,验证了理论公式...