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近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络(CNN)和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN(更快的基于区域的卷积神经网络)的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。 相似文献
43.
针对高超声速飞行器防御作战中目标运动规律的描述问题,提出一种基于经典和现代谱估计理论的弹道数据参数化分析和建模方法。该方法将弹道数据视作非平稳随机信号,研究其变化规律:首先,通过线性消势法消除信号的线性趋势,将其转变为平稳信号,以便于进行谱估计;然后,采用Welch算法给出大致的谱图,结合该谱图和改进的协方差法确定自回归参数模型的阶数,以避免模型阶数选择准则引起的不确定性问题;最终,给出弹道数据的参数化模型。仿真结果表明,使用本文算法建立的弹道数据参数化模型与动力学模型具有较高的一 致性。 相似文献
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45.
利用松散耦合方法建立离心式压气机稳态流-热-固耦合模型,将离心式压气机解耦成气动、传热和结构三个子系统,子系统间存在热、力和变形的传递。由于不匹配的网格划分,利用反距离平均方法构造插值函数实现热与力向结构的传递,采用统一有限元模型实现热-固顺序耦合分析,利用网格重生成技术实现结构变形到气动分析模型的传递。经过3次迭代离心式压气机耦合系统达到收敛。结果表明,分析的离心式压气机内部流-热-固耦合强烈,耦合解法与非耦合解法得到压气机响应存在较大差异,对于多学科耦合强烈的构件,需要考虑学科间的耦合效应反应真实的工作状况。 相似文献
46.
利用航空发动机燃烧室噪声测试数据[1],采用门限自回归分析方法建立随机声载荷门限自回归模型SETAR(2;2;30,30),得到令人满意结果,并将拟合和预测均方误差与文献[1]非门限的自回归滑动平均模型ARMA(17,16)的结果进行了比较. 相似文献
47.
48.
在进气道内预先设置轻质堵块迫使进气道不起动,堵块被气流吹出后流道恢复畅通,为激波风洞提供了一种检测进气道自起动能力的方法。为了深入认识预设堵块方法的检测过程,将堵块简化为一个自由度的刚体运动,采用k-ωSST湍流模型,结合铺层动网格技术,对该检测方法进行了二维非定常数值模拟。在Ma_∞=5.9条件下,采用改变堵块质量的方式,获得了三种典型的检测过程。通过分析堵块在气动力作用下的运动与进气道非定常波系演化相互耦合的过程,揭示了堵塞作用产生和消除的流动机理。结果表明,堵塞时间没有显著地改变进气道的自起动能力,预设堵块方法成功检测到进气道在Ma_∞=4.9自起动。此外,建立了预估堵块运动的匀加速模型,预估的堵塞时间与数值模拟结果较为符合。在Ma_∞=5.9条件下,堵块的临界质量约为3.8g。考虑到激波风洞实验时间短暂,应选择合适的堵块。 相似文献
49.
微下冲气流是最危险的低空风切变形式,为在起降阶段安全穿越该气流,飞翼布局的无人机控制律应具有快速响应能力和良好的鲁棒性。针对大展弦比飞翼布局无人机舵面附加升力大和低速状态俯仰操纵效能低的特点,提出了舵面附加升力和机体气动力相结合的复合控制方案,改进了以输出误差为参考量的非线性指令分配策略,设计了基于迎角保护的指令分配策略。将风干扰和模型的不确定性视为未知扰动,采用自抗扰控制(ADRC)理论设计飞翼布局无人机非线性控制律,使之对风干扰和模型的不确定性进行估计补偿。仿真结果表明,复合控制与ADRC相结合的方法加速了航迹倾角的单位阶跃响应速度,使上升时间缩短了64%,同时能够实现对风干扰的有效观测和补偿,使高度损失低于2m;能够在风切变中有效保护迎角,使其维持在5.5°以内。因此,该方法能够为飞翼布局无人机安全平稳地穿越微下冲气流提供一种参考方案。 相似文献
50.
内压缩段构型对高超声速进气道自起动性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为了探寻内压缩段构型对高超声速进气道自起动性能的影响,对二元高超声速进气道折角型和曲线型两种内压缩段的自起动过程进行准定常数值仿真研究.对比了这两种构型进气道在不同唇罩起始压缩角下的自起动性能和自起动过程中分离区的变化规律,并分析了内通道压缩强度沿程分布对进气道自起动性能的影响.研究表明:①即使进气道内收缩段的内收缩比相同,不同的内压缩段构型和唇罩起始压缩角对高超声速进气道的自起动性能影响显著,曲线型内压缩段构型的自起动性能明显优于折角型;②内压缩段的总压缩强度及其沿流向分布都是影响高超声速进气道自起动性能的关键因素,并且压缩强度沿流向分布决定着进气道在自起动过程中处于临界状态下主分离包所停留的位置. 相似文献