基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

路径规划是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对常规路径规划算法求解的路径长度非最短以及在前后两次规划过程中规划路径不连贯的问题,提出一种基于改进遗传算法的帧间关联平稳路径规划方法。首先,结合随机和定向两种搜索方式生成候选路径;然后,在常规遗传操作算子中引入插入算子和删除算子,并将规划路径的连贯性考虑进适应度函数中来计算每条候选路径的适应度值;最后,输出适应度值最高的路径作为当前最优路径。仿真结果表明了所提方法的正确性和可行性。实验结果表明,所提方法与A*算法和常规遗传算法相比,移动机器人行驶路径长度分别减少了3.05%和1.85%;行驶过程中的最大偏航角变化量分别减少了38.02%和32.43%,转角绝对值之和分别减少了23.97%和19.94%,所提方法能规划出更优的路径,并显著提高移动机器人的行驶效率和平稳性。      

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。     

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测

针对无人机航拍图像背景复杂、小尺寸目标较多等问题,提出了一种基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测算法。在主干网络部分嵌入倒置残差模块与倒置残差注意力模块,利用低维向高维的特征信息映射,获得丰富的小目标空间信息和深层语义信息,提升小目标的检测精度;在特征融合部分设计多尺度特征融合模块,融合浅层空间信息和深层语义信息,并生成4个不同感受野的检测头,提升模型对小尺寸目标的识别能力,减少小目标的漏检;设计马赛克混合数据增强方法,建立数据之间的线性关系,增加图像背景复杂度,提升算法的鲁棒性。在VisDrone数据集上的实验结果表明：所提模型的平均精度均值比DSHNet模型提升了1.2%,有效改善了无人机航拍图像小目标漏检、误检的问题。     

多点压力扫描阀测量系统在激波／湍流边界层干扰实验中的应用

多点压力测量是航空气动力研究及高性能流体机械研究中的重要测试手段。利用计算机和多点压力扫描阀系统，可以高效地完成这项任务，并可能在实验中实现数据采集及整个实验过程的自动化。我们利用ＨＰ１０００／Ａ７００计算机－ＨＰ２２５０－测控装置－压力传感器－高速扫描阀组成的测量控制系统，在超音速风洞内对激波／湍流边界层干扰产生的流场进行了快速多点压力数据采集，并取得了可靠的结果。本文对测试和校正过程中的程序设计、测试方法和应用经验进行了介绍。     

利用三维激光测速方法研究悬停状态下的桨尖涡

利用三维多谱勒激光测速仪，对悬停状态下模型旋翼桨叶附近的流场进行了实验测量。研究了悬停状态下桨盘附近的流场特征、旋翼桨尖涡的形成和发展，以及桨尖涡对后续桨叶的影响     

双臂机器人协调动力学及其优化

通过引入“虚铰”概念，将双臂机器人协调动力学问题统一归结为约束多体系统的动力学问题。利用子系统牛顿－欧拉递推法获得的单臂机器人的动力学方程以及静力传递与速度传递间的对偶关系，很方便地导出了双臂机器人的动力学方程与回路约束方程，回路约束方程的建立无需增加额外的计算。此外，文中还对双臂机器人协调动力学的求解及其优化问题进行了讨论，最后以一搬运双臂机器人为例进行了动力学的计算机辅助优化，获得了令人满意的结果。文中所得结论对双臂机器人的设计与控制均具有一定的参考价值。     

火星多光谱相机的地面几何标定研究

随着航空航天技术的飞速发展,作为地球近邻的火星成为当今国际空间大国的主要研究目标。为完成火星巡视区形貌和地质探测任务,可直接使用多光谱相机获取的高分辨率真彩色图像作为观测手段。为寻找着陆点,火星多光谱相机应具备精确定位的测绘功能,因此需进行几何标定估计其内方位元素。通过张正友标定算法提供初值,然后以改进的Heikkil?算法完成几何标定,经过分析标定结果的不确定度,探究实验误差来源,提出改进方法,最终获得满足要求的标定参数,为实现图像融合、三维重建等计算机视觉领域奠定坚实的基础。     

几何不确定性区间分析及鲁棒气动优化设计

不确定性因素会导致飞行器偏离预先设计的气动性能,造成气动性能下降甚至产生严重的后果。针对工程中无法给出准确的几何不确定性概率分布以及跨声速条件下非线性气动问题,对几何不确定性的非概率参数化建模进行了研究,并结合Kriging模型及最优化方法建立了快速非线性区间分析方法。采用该方法对对称翼型进行不确定性分析,获得了气动性能参数的定量变化区间。在区间不确定性分析基础上建立了鲁棒优化设计流程。基于区间序关系及区间可能度转换模型将单目标区间不确定性优化问题转化为多目标确定性优化问题,并采用基于Pareto熵的自适应多目标粒子群算法对优化问题进行寻优。考虑几何不确定性以及升力、力矩、面积约束,以阻力性能为目标对超临界翼型进行了鲁棒优化设计。与确定性优化设计结果对比表明,确定性优化设计在不确定性因素的影响下易失效,而鲁棒设计可得到更安全可靠的结果。      

航天器分布式智能计算体系的数学建模与调度算法研究

航天器对大容量高效计算的要求越来越高,现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求,需要建立具有自组织能力的智能计算体系,还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型,并根据该模型设计了改进粒子群算法和改进蚁群算法结合的DPSO-EACO算法,先利用粒子群算法生成初始调度方案,再用该方案初始化蚁群算法,利用蚁群算法生成最终调度结果.仿真结果表明,该算法的性能与改进粒子群算法和改进蚁群算法相比具有明显的性能优势.