跟踪微分器在制导信号提取中的应用

利用弹体姿态解耦算法,对捷联成像导引头的目标视线角速率进行提取。针对捷联成像导引头大的瞬时视场带来的大的测量噪声,采用TD跟踪微分器进行视线角速率重构和滤波。经数学仿真验证,滤波后所得到的视线角速率信息可直接应用于比例导引控制,有效提高了制导精度。     

大带宽高分辨力多通道SAR频谱重构

针对大带宽高分辨力SAR的幅相误差特性,提出了基于通道幅相误差补偿的偏移相位中心多通道SAR频谱重构算法。该算法利用雷达内定标数据估计通道内和通道间的系统幅相误差并补偿回波数据,然后通过频谱重构滤波器抑制模糊多普勒频率信号,获得无模糊的多普勒信号。仿真和实测数据的成像结果表明,该算法能够有效抑制高分辨力多通道SAR的模糊多普勒分量,获得满意的成像效果。     

未知空间目标纹理缺失表面三维重建算法

针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题,提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架,通过在训练过程中引入多个复杂结构模型,提高该深度估计框架的泛化能力;其次,利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合,实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验,对于300 mm尺寸的卫星模型图像,像素深度估计平均误差约为13 mm,通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计,并获得目标完整的三维结构与纹理信息,有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。     

基于光束偏转层析技术的Radon变换迭代法

本文通过计算机模拟研究,利用气体温度场的先验知识,考查了将Ｒａｄｏｎ变换迭代法用于光束偏转层析技术重建三维温度场的重建精度。作为一个应用实例,测试了电弧某截面上的温度分布。     

位相物体的三维非对称温度场的重建

采用卷积背抽影公式实现了位相物体的三维非对称温度场的重建,为光线偏／折测量三维非对称温度场提供了高精度分析和处理实验数据的方法。     

5005铝合金分流模挤压过程有限元模拟

采用DEFORM-3D有限元商业软件,利用焊合面重构技术实现了空心型材分流组合模挤压过程模拟,获取了挤压过程中的材料流动行为与流动速度场的规律,结合型材挤出时模拟的应力场和应变场的分布,研究型材挤压的晶粒分布规律并其成因。结果表明:挤压型材的横截面上的应力应变分布与实际晶粒尺寸分布有对应关系,型材挤压成形过程中应力应变集中分布是造成型材边部晶粒尺寸比中心部细小,拐角区域晶粒比直边区域细小的原因。     

含噪信号经验模式分解虚假分量识别方法

针对含噪信号Hilbert-Huang变换存在虚假分量,提出改进的奇异值分解(SVD)方法进行降噪,改进包含两个部分:一是利用重构相空间代替传统矩阵如Hankel矩阵,以去掉信号冗余,再者提出奇异值能量熵分量差分法,更易于定出重构奇异值阶次;二是提出了频谱比值法对虚假分量进行辨识,更有效辨识出虚假分量.首先利用经验模式分解(EMD)得到本征模式分量(IMF),识别并剔除趋势项,重构信号,然后进行SVD,重构降噪后的信号,消除虚假分量,最后进行时频分析.联合方法应用于含噪仿真信号,信噪比(signal noise ratio,SNR)提高了5.5%,虚假分量辨识率提高至100%,用于双跨转子故障振动信号,得到正确的时频结果,表明了所提方法识别含噪信号虚假分量的有效性.     

基于全局稀疏地图的AGV视觉定位技术

为了实现自动导引车（AGV）在复杂工业环境下的高精度定位,克服环境变化给定位带来的影响,提出了基于全局稀疏地图的视觉定位方法。首先,设计了大容量二维编码点,作为人工路标铺设在工业环境的地面;然后,基于一种四边形识别算法,在复杂工业环境中准确分割和识别二维编码点;最后,利用二维编码点提供的编码信息,鲁棒匹配图像中的特征点,并以此为基础,使用一种分参数块优化的三维重建策略,实现了工业环境的大规模地图构建,为AGV视觉定位提供了一种稀疏电子地图。AGV视觉的定位通过匹配车载视觉传感器图像中的特征点和稀疏电子地图实现。停车重复定位精度小于0.5 mm,角度偏差小于0.5°,轨迹平均位移误差小于0.1%。实际应用结果表明,该方法能在复杂工业环境中实现AGV视觉的定位,定位的速度和精度方面都满足工业应用的要求,为AGV的视觉定位提供了新的思路。      

分布式容错配电系统设计与仿真

阐述了分布式容错配电系统的功能需求及构型设计,完成了分布式容错配电仿真验证系统的研制,并进行了试验验证。结果表明:系统运行可靠,控制逻辑正确,系统设计满足功能要求。     

一种基于随机优化算法的民用飞机突风动载荷重建方法

民用飞机突风载荷的准确重建对于飞行安全具有十分重要的意义。基于随机优化算法,提出一种突风动载荷重建方法。首先,基于频域气弹耦合方程,建立一个突风动载荷时域分析模型,其次,引入Hicks-Henne 型函数进行突风速度场的参数化建模,在此基础上,基于随机优化算法对各型函数参数进行迭代寻优,使得优化目标值与测量值一致,最终得到重建后的突风速度及对应的动态响应及载荷。最后,以GTA 模型经历1-cos 形状突风为例进行数值仿真。结果表明：本文提出的突风动载荷重建方法可有效实现突风速度场的识别,进而完成突风动载荷的重建;针对本文算例,过载最大误差为3.5%,载荷最大误差不超过1%。