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面向航空智能制造的DT与AI融合应用 总被引:1,自引:1,他引:1
针对航空装备复杂制造场景下制造过程管控维度多尺度大、制造资源组成复杂性高、质量问题跟踪定位难度大等问题,结合数字孪生(DT)与人工智能(AI)技术特点,开展了面向航空智能制造的DT与AI融合应用研究。基于数字孪生与人工智能应用现状,系统性地阐述了数字孪生与人工智能融合机理,分析了支撑数字孪生与人工智能融合驱动航空智能制造的关键技术和数字孪生与人工智能融合驱动的AI控制中心构建涉及的关键问题,在此基础上重点讨论了加工制造过程自适应控制、智能车间生产过程智能管控、制造过程资源调度与优化决策、产品智能质量控制等应用场景,为数字孪生与人工智能在航空智能制造融合应用提供参考。 相似文献
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本文以资源三号卫星河北省廊坊地区2A级全色遥感影像和多光谱影像数据为基础,采用遥感数字图像处理软件ERDASIMAGINE进行了研究区域的提取,并对提取的感兴趣区进行了几何校正,即图像配准处理,然后进行了融合处理,分别采用了空间增强的分辨率融合算法、改进IHS分辨率融合算法以及小波分辨率融合算法,通过和融合前的影像进行对比,融合后的影像既保留了多光谱影像的丰富的波谱信息,同时具有了全色影像的高空间分辨率的特征,最后对比三种融合算法,得出改进的IHS分辨率融合算法效果最佳。 相似文献
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航迹关联(TTTA)是多传感器数据融合系统的核心模块之一,是系统误差估计和航迹融合的前提和基础。传感器存在的固有系统误差使得目标位置状态估计与真值发生偏离,容易诱发TTTA错误。传统的基于全局最小距离准则的TTTA算法,需要获得较高精度的系统误差估计,来对航迹数据进行误差补偿。针对传感器具有系统误差环境下的TTTA问题,在对TTTA进行间接评估的基础上,定义了一致关联数的概念,提出了一致关联数最大化的TTTA准则,并在稳健交替迭代的框架下完成算法设计。与距离函数不同,一致关联数是一个离散量,放松了对系统误差估计精度的要求。最后,仿真实验验证了所提算法的有效性。 相似文献
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Jointprobabillsticdataassociation(JPDA)isanalgorithmusedinsinglesensormultipletargettrackingsystems.Itemploysthenon-uniqueassignmentof"allneighbor"strategytoadaptforthedensemultitargettrackingenvironments[1].Becauseofitswideapplications,itisnecessarytoextendJPDAintosomemultiplesensortrackingsystems.Suchamultisensorsystem,forexample,canbeformedbycollocatingradarandinfraredsearchandtrack(IRST)whichcantakeadvantagesofboththesensorsbodatafusion.Undertheconditionofthesamesensors,acommonmeasure… 相似文献
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针对仅使用两行要素(Two Line Element,TLE)作为数据源的应用需求,研究了基于TLE轨道衰减的弹道系数计算方法。介绍了一种常用的基于两组TLE的直接计算法,分析TLE选取间隔对结果精度的影响;提出了一种基于多组TLE的迭代计算方法,以降低异常TLE对计算结果的影响;从弹道系数计算效果、在再入预报中的应用等方面对这两种方法进行比较分析。结果表明,两种方法各有优劣,基于多组TLE的迭代计算法稳定性更高、受TLE精度的影响更小;由于数据区间更短,基于两组TLE的计算结果对短期轨道衰减特性反应得更准确,用于临近再入时的预报效果更好。 相似文献
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《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2019,63(11):3721-3737
Impact craters are among the most noticeable geomorphological features on the planetary surface and yield significant information about terrain evolution and the history of the solar system. Thus, the recognition of impact craters is an important branch of modern planetary studies. Aiming at addressing problems associated with the insufficient and inaccurate detection of lunar impact craters, a decision fusion method within the Bayesian network (BN) framework is developed in this paper to handle multi-source information from both optical images and associated digital elevation model (DEM) data. First, we implement the edge-based method for efficiently searching crater candidates which are the image patches that can potentially contain impact craters. Secondly, the multi-source representations of an impact crater derived from both optical images and DEM data are proposed and constructed to quantitatively describe the two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) morphology, consisting of Histogram of Oriented Gradient (HOG), Histogram of Multi-scale Slope (HMS) and Histogram of Multi-scale Aspect (HMA). Finally, a BN-based framework integrates the multi-source representations of impact craters, which can provide reductant and complementary information, for distinguishing craters from non-craters. To evaluate the effectiveness and robustness of the proposed method, experiments were conducted on three lunar scenes using both orthoimages from the Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) and DEM data acquired by the Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Experimental results demonstrate that integrating optical images with DEM data significantly decreases the number of false positives compared with using optical images alone, with F1-score of 84.8% on average. Moreover, compared with other existing fusion methods, our proposed method was quite advantageous especially for the detection of small-scale craters with diameters less than 1000 m. 相似文献
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复杂动态场景下高精度导航定位是自主无人系统决策规划与控制执行的基础。在城市峡谷、隧道、地下或室内停车场等场景下,卫星信号弱甚至丢失,严重影响了惯性/卫星/视觉等多源融合导航的精度和可靠性。为主动适应动态场景变化,迫切需要设计一种适用于跨场景的多源融合导航系统。基于动态时变系统的可观测度分析,在线度量惯性/卫星、惯性/视觉等组合导航因子的可信程度,进而采用因子图融合导航框架,根据各组合导航因子的可信程度,主动优化因子构建和增量平滑过程,以实现多传感器自适应融合导航与可靠定位。实验仿真表明:基于可观测度分析方法,能够在线优化因子图计算过程,提升了多源融合导航系统的环境适应性和跨场景能力,保证了复杂动态场景下自主无人系统跨场景导航模式切换和连续可靠的导航定位。 相似文献