基于Cantor集理论粗糙表面刹车副温度场研究

 为保证飞机着陆安全,避免热衰退现象影响制动性能,研究了飞机刹车副表面粗糙度对温度场的影响。将Cantor集理论应用到接触形貌分析中,按照体守恒原理建立刹车副粗糙表面接触模型,考虑其对刹车副材料热物理性能的影响,建立极坐标下刹车副温度场有限元模型。用ANSYS对其进行仿真分析。仿真结果更接近刹车副经验温度,证明了所建立的刹车副温度场模型合理、可行,为刹车副温度场分析、计算和研究提供了理论支持。     

粗集理论在航空产品质量诊断中的应用研究

分析了航空产品制造的复杂性,针对目前生产方式的转变以及人工智能方法用于过程质量智能化诊断的不足,提出利用粗集理论进行航空产品生产的过程质量诊断以满足产品复杂性对质量提出的要求,通过实例讨论了该方法的优越性.     

一种基于实数粗集空间的自组织映射方法及在模式识别上的应用

提出一种实数粗糙集,避免了经典粗糙集必须经过离散化处理的环节;并且用实数粗糙集的下、上近似集的精确概念划分自组织映射的输出结果,使得修改后的映射结果中各类样本点之间有明显的间隔,易于进行分类识别.最后通过对某型歼击机的舵面故障的模式识别仿真验证了其方法的正确性和有效性.     

一种改进的SVM算法

当训练集的规模很大特别是支持向量很多时,支持向量机的学习过程需要占用大量的内存,寻优速度非常缓慢,这给实际应用带来了很大的麻烦。文献[4]提出了一种针对大规模样本集的学习策略,该方法虽大幅降低了学习的代价,但存在着一个致命的弱点:如果初始样本集选择不当,SVM的分类精度将得不到保障。基于此,本文引入了“最远邻”,对文献[4]中算法进行了改进。实验表明,采用这种改进的算法不仅保留了文献[4]方法的优点,而且这样获得的分类器的分类精度完全可以与直接通过大规模样本集训练得到的分类器的分类精度相媲美,甚至更优。     

基于卫星遥感的岛礁影像多类目标智能化提取

卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点,主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet,使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式,融合ResNet50输出的特征图,使得融合后的特征图同时具有高层语义信息和低层纹理细节信息。为了减弱遥感影像复杂背景对目标特征的影响,设计了特征感知模块,在减弱噪声对特征图影响的同时增强有用特征。挑选DOTA数据集中船只、飞机和存储罐图像进行训练和测试。改进的算法与RetinaNet相比,飞机、船只和存储罐的平均精度分别提高了41%、25%、24%。基于高分二号卫星（GF 2）真实影像数据的试验结果表明,提出的算法能够用于卫星遥感岛礁影像的多类目标智能化提取。     

苏见信抵蓉宣传全新专辑《集乐星球》

10月24日．原“信乐团”主唱苏见信应“四川人民广播电台城市之音”邀请抵达成都宣传起个人全新专辑《极乐星球》．当日晚8点．“信”还参加电子科技大学成都学院的迎新晚会。时隔一年再次抵蓉的“信”,声音依然是一如既往的令人惊艳,带有着极深、极广的穿透力,他的呐喊中带有着动真情的深沉与发自真心的内省,凝聚着强烈的情绪感染魔力,掀起现场歌迷一轮又一轮热情狂潮。     

基于一般二元关系的多粒度粗糙集模型

多粒度粗糙集模型是经典粗糙集模型的一种重要扩展形式。它使用了一族等价关系而非一个等价关系来进行目标概念的近似逼近。在多粒度粗糙集模型概念中,有乐观和悲观两种形式。本文从一般二元关系的角度出发,对多粒度粗糙集模型进行进一步扩展,分别给出了基于一般二元关系的乐观和悲观多粒度粗糙集模型的概念,并对这两种模型的性质进行了讨论。     

大过载下固体火箭发动机内弹道计算

大过载会对固体火箭发动机装药燃烧产生很大的影响。采用基于加速度的装药燃速增强模型,通过水平集(Level set)算法对非均匀燃速下的复杂燃面非平行层推移过程进行计算,得到了大过载下的内弹道性能.计算结果表明:过载对发动机内弹道影响不大,在过载作用方向上装药燃速增加,可能导致装药出现偏烧,绝热层提前暴露,造成该处烧蚀加剧.      

双模态超燃冲压发动机流量匹配的临界面积法

建立基于控制体法的0-D守恒方程(流量连续方程、动量守恒方程和能量守恒方程)的热力喉道(Ma=1.0)求解集总参数模型,该模型包括了壁面摩擦模型、燃油喷射模型、燃油雾化掺混模型和化学动力学模型.并针对集总参数模型求解热力喉道的特殊性,提出了基于流量平衡的临界面积法,应用于隔离段和燃烧室的1-D流场计算,实现了双模态超燃冲压发动机具有热力喉道时的各种模态的隔离段和燃烧室的流量平衡计算,精确捕捉到热力学喉道,确定了隔离段流动状态和燃烧室的工作模态及相关的流路沿程参数.计算结果表明:采用了临界面积法的集总参数计算模型能解决热力学喉道求解问题,其计算精度达10-4,单点工况计算时间小于0.1s.      

可能模型集算法在机动目标跟踪中的应用

介绍了用于机动目标跟踪的变结构多模(VSMM)估计中可能模型集(LMS)算法。阐明了该算法通过剔除不可能模型,保留一般模型,激活与重要模型相邻的模型实现模型集的自适应原理,并给出了其实现步骤。采用LMS算法对恒加速(CA)机动目标跟踪的仿真结果表明,LMS算法的滤波效果优于交互式多模型(IMM)算法,算法简单易行、计算量小,可用于跟踪运动规律较复杂的目标。