基于失真敏感性的可见光遥感图像压缩补偿

可见光遥感图像纹理细节丰富且分布情况复杂,高倍压缩后容易出现失真不均衡现象。现有研究并不针对图像的主观品质且易出现错补偿问题。为此,设计了基于失真敏感性的可见光遥感图像压缩补偿方法。通过对比结构相似度模型各函数对遥感压缩失真的评价效果,构造了压缩失真敏感性模型,在此基础上深入分析了不同程度的数据损失对恢复像质的影响,设计了基于失真敏感性的压缩补偿策略,在压缩编码端确定失真敏感区域并量化回传失真影响明显的数据,补偿于解码端恢复图像中。结果表明,该方法能有效提高恢复图像失真敏感区域内遥感目标的清晰程度和可判读性,降低恢复图像的失真不均衡程度,改善恢复图像的整体质量。     

基于相似匹配的液体火箭发动机故障模式挖掘

将时间序列相似性匹配方法引入到液体火箭发动机故障模式挖掘中。针对发动机试车数据的特点,提出了一种基于序变换的时间序列相似匹配算法。该算法具有对时间序列幅值和持续时间不敏感、抗噪声能力强等优点。对某型液体火箭发动机故障数据的相似匹配实验表明：该算法能够为液体火箭发动机的故障检测和诊断提供较好的技术支持。     

两相圆湍射流颗粒弥散与速度相似性大涡模拟

气相采用大涡模拟方法、颗粒相采用拉格朗日轨道模型,对高雷诺数两相圆湍射流进行了数值模拟,研究了一种中等Stokes颗粒在大尺度涡结构中弥散特点以及两相速度统计特征.研究表明,颗粒弥散同时受流动涡结构和颗粒惯性决定,颗粒在涡结构的边缘或者涡与涡交织区域颗粒数密度高,形成倾向性分布.沿中心轴线两相平均速度衰减不同,颗粒相速度衰减慢于气相.射流近场两相速度沿径向变化显著,在射流远场两相平均速度都具有相似性,沿径向颗粒相平均速度衰减慢、分布平稳.      

基于偏差值的航空发动机参数标准化修正模型

考虑到大气温度、大气湿度和燃烧热值等因素的影响,在第三相似理论的基础上提出了一种基于气路参数偏差值的标准化修正模型,以发动机生产厂家的历史数据为学习样本,建立了多元非线性超定方程组,采用高斯牛顿迭代法进行模型中未知参数的回归求解.使用该模型对测试集数据进行偏差值求解,并把结果与其他模型求解的偏差值进行对比,结果表明:修正后的标准化模型具有更高的精度,更接近于厂家系统的原始模型,具有较高的创新性和实用价值.      

舰载飞机着舰过程的参数适配特性

 舰载飞机着舰过程的参数适配特性对于着舰安全性有着重要的影响.基于着舰安全准则,研究了无风和平静海况下驾驶员视野、着舰下沉速率和拦阻距离对舰载飞机参数适配特性的影响,给出了一定初始状态下舰载飞机的着舰质量和着舰速度的适配包线,分析了影响最大着舰质量的因素并对适配包线的扩展方法进行了研究.结果表明,适配包线由最小着舰速度和最大着舰速度封闭而成.其中,最小着舰速度主要由驾驶员视野准则决定;对于最大着舰速度,当着舰质量较小时主要由着舰下沉速率准则决定,当着舰质量较大时主要由拦阻距离准则决定;最大着舰质量由拦阻系统性能和驾驶员视野共同决定.通过增大拦阻力、改善飞机的低速气动特性可以有效扩展适配包线范围,增加许用的最大着舰质量,但下滑角大小的改变对其影响不大.     

基于遗传算法和 Vague集的液压位置控制系统自适应 PID控制

在被控对象模型精度不高的情况下,设计了一种自适应PID控制方法,提高其鲁棒性,以确保系统的响应具有最优的动态性能和稳态性能。该方法在常规PID控制的基础上,引入智能技术,在线实时调整PID控制器的3个参数。该控制器主要由3部分构成:一是采用遗传算法优化模糊推理规则;二是精确的Vague集推理规则表;三是基于Vague集相似度量的自适应PID控制。仿真结果表明,该控制方法响应速度快,稳态精度高。     

低速模拟技术在高压涡轮级中的应用

借鉴低速模拟技术在航空发动机高压压气机研究中的成功经验,探索了将其应用于高压涡轮部件时的气动设计方法,提出了一种改进的叶型重设计方法.以此方法为设计准则,选取E3发动机高压涡轮的第1级为原型高压涡轮,设计了与其相似的低速涡轮试验设备.在设计过程中保证了两者之间相等或相近的稠度、展弦比等结构参数,相近的效率、负荷系数、沿径向分布的效率和气流角等气动参数,以及类似的无量纲叶片表面等熵马赫数分布形式.数值模拟结果表明:由于低速涡轮设备的落压比、总温比等参数均与原型高压涡轮差别较大,压气机低速模拟中常用的流量系数、叶片表面压力分布等相似参数不再适用.按照给出的结构和气动相似参数所设计的低速涡轮模型达到设计要求,其能够反映出原型高压涡轮主要的气动参数变化趋势,能够作为涡轮内部气动热力学研究的试验载体.      

基于相关性度量的伪主成分分析

采用数据样本间的相关性作为相似性度量,并引入样本的类信息,提出一种新的降维方法,即伪主成分分析(Pseudo-PCA),该方法尽可能地保持原样本的变化信息,同时又使得降维后的同类数据样本尽可能保持相似。此外,将这种思想方法成功推广到近年来提出的2DPCA,MatPCA和(2D)2PCA。在ORL,Yale和AR等人脸数据集上的实验表明,该类方法的识别率高于相应的基于欧氏距离的PCA,2DPCA,M atPCA和(2D)2PCA等方法。     

一种基于语义相似度的文本聚类算法

文本聚类在很多文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用。现有的聚类算法大多数都是基于向量空间模型,文档集合中出现的单词词频作为特征项。这些算法都存在数据维数过高、聚簇难以描述的问题,而且忽略了单词间的语义联系。本文提出了一种基于语义相似度的文本聚类算法——TCU SS(Text clustering usingsem an ticsim ilarity)算法。TCU SS算法将文档表示成概念列表,有效地解决了数据维数高和聚簇描述难的问题,并给出如何利用概念列表进行聚簇描述的方法。TCU SS算法利用两个概念列表中单词间的语义相似度作为文档间相近程度的度量,并以图为基础进行聚类分析,避免有些聚类算法对聚簇形状的限制。实验证明,TCU SS算法提高了聚类质量。     

三维可压缩非定常流的壁面分离判据及其分离线附近的流动形态

通过引入依赖于密度的物面法向速度变换wr=-1/ρh1h2∫ozh1h2(e)ρ/(e)tdz,描述物理速度空间(ua,va,wa=u,v,w+wr)具有无滑移壁面条件的三维可压缩非定常连续方程可转换成变换速度空间(u,v,w)内具有无滑移条件定常连续方程.因此,采用定常壁面分离的分析方法和结论,再通过变换和研究wr的贡献,给出了三维可压缩非定常壁面分离的判则以及分离线附近的流动形态.研究指出,二维和三维情况下,都出现伴有壁外附着的壁面分离情况.数值模拟证实了理论和结论.