基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

考虑维修力量影响及载荷动态分配的k/n系统模糊可靠性分析

工程实际中,维修活动开展前往往存在一定时长的准备期,且由于环境时变性、系统长期运行后的劣化累积等因素导致部件状态性能水平存在不确定性,使得系统可靠性建模较为困难。对此,运用模糊数表征系统部件的失效转移率、修复转移率及修理工维修准备率的同时,以Power Law规则刻画部件间的故障相关关系,认为部件承担载荷超过某阈值时才会引发故障相关现象,并考虑了修理工数量与故障件数量之间关系对系统可靠性的影响,研究了载荷动态分配条件下带维修准备期的多修理工n中取k模糊多状态系统模型,建立了状态转移微分方程组,提出用逆向逐层分析的思路建立系统稳态概率系数的递推关系,应用α水平截集及Zadeh扩张原理确定了模糊状态概率的截集区间,得到了系统模糊稳态指标,最后通过算例给出了修理工数量及部件参数模糊程度对系统稳态指标的影响,验证了模型的适用性。     

基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别

针对现有雷达信号特征描述方式很难有效地对复杂雷达辐射源进行描述和识别,提出一种基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别新方法。该方法把雷达辐射源识别问题转换为Vague集的多属性决策问题,不仅能很好地解决雷达信号识别中的模糊问题,而且无需传统方法的特征提取过程,简化了处理环节。另外,基于脉冲样本图的雷达辐射源识别是利用有序的多个脉冲同时匹配识别,因此更可靠。计算机仿真表明该方法是有效可行的,为复杂雷达辐射源识别提供了一种新思路。     

基于星载可见光相机的空间碎片探测

空间碎片在轨识别与参数辨识为空间轨道预警、航天器规避空间碎片提供了重要依据。文章在轨道相对动力学的基础上,模拟了空间碎片在光学探测过程中的拖尾成像特性;随后,采用 Hough变换对空间碎片尾迹特征.r进行提取与识别,获取碎片方位角信息,通过匹配多帧图像,获取碎片的方位角速度信息。同时,结合激光测距仪的测距信息,获取空间碎片的位置和速度信息;通过数值仿真验证,该方法能够实现对空间碎片探测、识别和定位,因而具有一定的工程应用价值。     

概率密度曲线及其参数估计的模糊与随机方法

首次提出了概率密度曲线及其参数估计的模糊与随机方法,并以一组疲劳寿命数据为例描述了参数估计的具体过程。对随机样本分别采用模糊与随机方法和数理统计方法进行了参数估计,结果表明：用模糊与随机方法比用数理统计方法得到参数估计值更接近理论值。     

公共场所火灾公众责任险风险评估及核保模型研究

介绍了目前我国公共场所火灾的现状及火灾公众责任险强制性实施的必要性.通过建立公众场所火灾风险评价指标体系,运用多层次模糊综合评价理论对公众场所火灾危险性进行综合评估.最后依据评估结果对火灾公众责任险费率进行浮动,确定科学合理的费率水平和责任限额.     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。     

A nonlinear background removal method for seismo-ionospheric anomaly analysis under a complex solar activity scenario: A case study of the M9.0 Tohoku earthquake

A precise determination of ionospheric total electron content (TEC) anomaly variations that are likely associated with large earthquakes as observed by global positioning system (GPS) requires the elimination of the ionospheric effect from irregular solar electromagnetic radiation. In particular, revealing the seismo-ionospheric anomalies when earthquakes occurred during periods of high solar activity is of utmost importance. To overcome this constraint, a multiresolution time series processing technique based on wavelet transform applicable to global ionosphere map (GIM) TEC data was used to remove the nonlinear effect from solar radiation for the earthquake that struck Tohoku, Japan, on 11 March, 2011. As a result, it was found that the extracted TEC have a good correlation with the measured solar extreme ultraviolet flux in 26–34 nm (EUV_26–34) and the 10.7 cm solar radio flux (F_10.7). After removing the influence of solar radiation origin in GIM TEC, the analysis results show that the TEC around the forthcoming epicenter and its conjugate were significantly enhanced in the afternoon period of 8 March 2011, 3 days before the earthquake. The spatial distributions of the TEC anomalous and extreme enhancements indicate that the earthquake preparation process had brought with a TEC anomaly area of size approximately 1650 and 5700 km in the latitudinal and longitudinal directions, respectively.     

GPS 定位解的可信度研究

基于模糊数学理论的研究方法,给出了GPS定位解的可信度的定义。然后给出了可信度的解析表达式,并利用可信度的解析表达式对可信度的性质进行了研究。最后探讨了可信度可能的应用。     

航空发动机涡轮前温度场数据分析方法

在航空发动机整机测试条件下,温度场测试具有局限性。介绍了1种发动机涡轮前温度场测试数据的统计分析方法,该统计方法较为有效;引入模糊原理,对统计量进行了概率分析,使得统计量评估更加完善。