一种基于间歇采样的脉间点积干扰方法

首先介绍了间歇采样转发干扰原理,指出了间歇采样转发干扰出现的假目标峰值位置,提出了一种基于间歇采样转发的脉间点积干扰方法,在对该方法进行数学建模后,分析了干扰信号时频特性;最后对基于间歇采样转发的脉间点积干扰进行了仿真,并将之与直接间歇采样转发干扰及增加了多普勒噪声调制间歇采样转发干扰进行对比。     

点融合系统在飞行训练中的应用初探

随着我国中低空域逐渐开放,空域布局愈加复杂,各类通航运行矛盾冲突明显。通航产业中架次与时间占比最大的训练飞行,因其运行繁杂,亟需提升空域容量,降低工作负荷,更新教学课程,适应市场需求。本文研究点融合系统,比对训练飞行困境,分析实施基础,对点融合技术在飞行训练中的运用进行初探,认为该技术的应用能优化空域结构,厘清飞行航迹,提升空域容量,缓解学生积压,减少燃油消耗,且已初步具备基础条件。后期还需从机载设备加装、程序设计优化、人员能力提升、运行监管体系搭建等方面加强建设,以满足点融合系统运行所需。     

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。     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。     

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...     

点目标假设下的二维精度体系研究

点目标假设下,在二维圆概率偏差线性公式的基础上,给出了基于纵横向均方根误差分段的精确公式。同时应用概率论正态分布理论,对二维情况下均方根误差、圆概率偏差和概率偏差的相互关系进行了研究,通过理论推导和数值计算给出了二维精度指标相互转换的拟合公式,完善了满足工程应用的二维精度体系。研究结果可在精度指标的论证、设计和考核中使用。     

含滑行时间约束的真空段弹道设计研究

由于动力系统及测控资源的约束,工程中存在着末级两次点火但滑行时间受限的运载火箭真空段弹道设计问题。基于线性引力场的假设,引入含滑行时间约束的切换条件,从而将含固定滑行时长的弹道优化问题转换成对两点边值问题的迭代求解和对运动方程的积分,并通过多个算例仿真验证了该方法的正确性和有效性。同时,研究了迭代过程中滑行段不同弹道预报方法对弹道设计的影响,结果显示较高的预报精度可以获得更优的弹道设计结果。该方法提供了一种新的弹道设计思路,在总体方案论证或初步设计阶段可以替代传统设计方法,以有效提升弹道设计效率,优化火箭方案。     

一种面向工业机器人的高精度三维无序抓取系统

在航空航天、汽车等领域中,各类复杂工件结构复杂、纹理弱且混叠堆放,在智能制造过程中存在快速、高精度测量和识别难题。针对上述问题,建立了一种面向工业机器人的高精度三维无序抓取系统。基于面结构光三维测量技术,构建大场景固定基座的三维视觉测量装备,获取大型复杂零件的三维点云数据。建立零件点云模板,设置抓取点位置,利用点云配准技术识别零件并估计当前位姿。提出了一种手眼标定优化策略,实现了对工业机器人的精确引导,完成任意位姿零件的抓取,按要求装配于指定位置。实验结果表明,所设计的无序抓取系统平移误差为0.413mm,角度误差为0.123°,可以快速有效地对散乱堆叠零件进行高精度识别与定位,引导工业机器人准确抓取与放置,该系统可以在航空航天、汽车等领域的工业生产线上进行示范应用。     

表面活性剂对煤沥青浸渍性能的影响

研究了表面活性剂对煤沥青浸渍性能的影响.实验结果表明:加入少量的表面活性剂后,煤沥青的软化点、粘度等流变性能都得到较大幅度的改善,而残炭率影响不大.对表面活性剂改性煤沥青的机理进行了比较深入地探讨.     

飞机框肋类零件外形样板三维快速设计原理及算法

作为近年来飞机型号研制中常用的内外形控制与协调方式,飞机样板因其使用便捷、成本低廉、技术成熟等优势,在当前飞机研制中仍具有不可替代性。在当前智能化技术快速发展的数字化环境下,依赖二维图纸的样板设计技术已明显成为制约飞机研制效率和周期的重要因素,研究和开发以框肋类零件三维几何模型为基础的样板三维设计技术已成为当前航空产业的迫切需要。针对上述问题,对框肋类零件样板的一大分支--外形样板的三维快速设计原理及算法展开研究,提出钣金零件几何属性提取及外形样板三维快速设计算法,主要内容为:提出框肋类零件基础结构特征定义及提取方法,基于提取结果构建零件弯边特征并计算样板设计所需几何属性,提出外形样板轮廓计算及补加添加算法,最终实现零件外形样板三维模型生成。经由实例测试,验证此算法的可行性与有效性。