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摘要:多傳感器信息融合技術(shù)是一種有別于經(jīng)典數據處理技術(shù)的高級處理方式，主要目的是為了讓智能設備在越來(lái)越復雜的工作環(huán)境中有更好的表現，使其能有更強的感知能力和操作精準度；在對傳感器技術(shù)、人工智能、機器人技術(shù)、多傳感器信息融合技術(shù)及常見(jiàn)多傳感器信息融合的應用進(jìn)行了系統的整理和研究后，針對目前的多傳感器數據融合技術(shù)進(jìn)行全面地介紹，并簡(jiǎn)要闡述多傳感器信息融合的一般結構，重點(diǎn)分析不同融合算法的特點(diǎn)和優(yōu)劣勢，明確不同融合模型之間的差別以及對數據處理策略上的影響，充分列舉現國內外發(fā)表的關(guān)于多傳感器數據融合技術(shù)的重要研究及應用，并對多傳感器數據融合技術(shù)的發(fā)展與展望做檢驗闡述，為多傳感器數據融合技術(shù)研究提供重要理論依據。

摘要:知識圖譜在人工智能領(lǐng)域有著(zhù)廣泛的應用,如信息檢索、自然語(yǔ)言處理、推薦系統等。然而,知識圖譜的開(kāi)放性往往意味著(zhù)它們是不完備的,具有自身的缺陷。鑒于此,需建立更完整的知識圖譜,以提高知識圖譜的實(shí)際利用率。利用鏈接預測通過(guò)已有關(guān)系來(lái)推測新的關(guān)系,從而實(shí)現大規模知識庫的補全。通過(guò)比較基于翻譯模型的知識圖譜鏈接預測模型,從常用數據集與評價(jià)指標、翻譯模型、采樣方法等方面分析知識圖譜鏈接預測模型的框架,并對基于知識圖譜的鏈接預測模型進(jìn)行了綜述。

摘要:針對氫氧發(fā)動(dòng)機設計了實(shí)時(shí)故障診斷算法并通過(guò)半實(shí)物仿真平臺對此進(jìn)行了仿真分析,為建立液體火箭發(fā)動(dòng)機健康管理系統奠定了堅實(shí)基礎。首先,建立了氫氧發(fā)動(dòng)機故障模型,通過(guò)此模型可以獲得發(fā)動(dòng)機的幾種典型故障數據；其次,設計并構建了RESID模型,針對該模型的一些參數設置進(jìn)行了分析；最后,基于RESID模型構建了實(shí)時(shí)故障診斷系統并進(jìn)行了仿真分析,由仿真結果可見(jiàn)該算法成功的診斷出發(fā)動(dòng)機的常見(jiàn)故障,并進(jìn)行了報警,滿(mǎn)足了發(fā)動(dòng)機故障診斷系統的需要。

摘要:針對有源相控陣雷達數量巨大T/R組件參數自動(dòng)測試與數據分析需求，對混合多總線(xiàn)自動(dòng)測試系統進(jìn)行了研究；進(jìn)行了典型T/R組件性能參數與測試儀器設備需求分析，T/R組件多總線(xiàn)自動(dòng)測試系統硬件和軟件系統設計，分析了系統誤差及修正策略；該系統采用通用測試儀器結合專(zhuān)用測試控制單元的模式，將GPIB、LXI、USB總線(xiàn)脈沖功率計、噪聲系數測試儀、矢量網(wǎng)絡(luò )分析儀等測試儀器集成到控制臺上，利用計算機進(jìn)行測試過(guò)程控制，完成T/R組件的自動(dòng)測試硬件設計；系統軟件設置資源管理、自動(dòng)校準、自動(dòng)測試、手動(dòng)測試和數據管理功能，有效提高了系統配置與數據分析處理能力；測試實(shí)驗結果表明，采用自動(dòng)測試大大降低了工作量，基于損耗數據修正的誤差處理方法能有效保證測試精度。

摘要:為了解決長(cháng)期在軌航天器易出現故障的推進(jìn)系統故障常規地面檢測費時(shí)費力且無(wú)法完全包絡(luò )全部故障模式的問(wèn)題，提出了長(cháng)期在軌推進(jìn)系統故障診斷實(shí)時(shí)仿真技術(shù)方案，建立了長(cháng)期在軌推進(jìn)系統故障診斷實(shí)時(shí)測試平臺。通過(guò)建立推進(jìn)系統實(shí)時(shí)仿真模型，實(shí)現對長(cháng)期在軌推進(jìn)系統的實(shí)時(shí)仿真；依托實(shí)時(shí)測試平臺對推進(jìn)系統故障診斷策略進(jìn)行仿真優(yōu)化、對在軌飛行器故障進(jìn)行診斷、并對處置預案進(jìn)行驗證支持故障處置決策。長(cháng)期在軌推進(jìn)系統故障診斷實(shí)時(shí)測試平臺有效縮短了器上故障診斷策略的優(yōu)化迭代周期，同時(shí)節省了大量原本用來(lái)進(jìn)行試車(chē)的經(jīng)費。

摘要:合成孔徑雷達(Synthetic aperture radar, SAR)衛星軌道參數是干涉測量技術(shù)中影像配準、基線(xiàn)估算、平地相位去除等環(huán)節的重要參數,但部分SAR衛星軌道參數采樣間隔較大,導致干涉測量過(guò)程中產(chǎn)生殘余相位,發(fā)生較大的系統誤差；利用MTALAB編程工具,對衛星原始軌道狀態(tài)矢量進(jìn)行了埃爾米特插值法擬合,等距插值計算后,發(fā)現可以縮小軌道參數采樣間隔,提高干涉測量精度；以覆蓋巴姆地區的Envisat衛星為例,分別獲取了基于粗軌、埃爾米特插值軌道參數和代爾夫特精密軌道參數得到的干涉測量圖,定性判斷出埃爾米特插值法可有效提高SAR衛星軌道精度；再以覆蓋陜西地區的AOLS衛星為例,插值軌道矢量采樣間隔分別為10秒、5秒、2秒,發(fā)現間隔為5秒時(shí)相干性最優(yōu)；結果表明：采用埃爾米特插值法可有效增加SAR衛星軌道狀態(tài)矢量數量,消除系統誤差,提高干涉測量精度。

摘要:為了解決送料傳送帶在運行過(guò)程中發(fā)生的橫向偏移和縱向偏移所導致的材料加工精度降低等問(wèn)題，設計了一種基于改進(jìn)的Hough直線(xiàn)檢測算法的傳送帶偏移檢測系統。本系統采用FPGA作為處理單元，對CMOS圖像傳感器拍攝的實(shí)際傳送帶圖像進(jìn)行濾波、邊緣檢測、二值化等圖像的預處理，利用以太網(wǎng)傳輸方式把預處理后的圖像信息傳送給上位機，在上位機中進(jìn)行Hough直線(xiàn)檢測算法處理，獲得傳送帶的偏移狀態(tài)。通過(guò)實(shí)驗，系統能夠實(shí)時(shí)地檢測出傾斜角精度最高0.245°的傾斜偏移和橫向8個(gè)像素的偏移。

摘要:HL-2M 托卡馬克初始等離子體放電實(shí)驗對等離子體可視化診斷有一定的需求,其中可見(jiàn)光成像系統為關(guān)鍵診斷之一,對初始等離子體放電有著(zhù)十分重要的作用。本研究以HL-2M為平臺設計研發(fā)了一套可見(jiàn)光成像診斷采集系統,本系統具有切向與廣角兩套成像診斷,可以直觀(guān)準確地分析放電過(guò)程中的等離子體演化,包括等離子體擊穿、維持、破裂和等離子體與壁相互作用等物理現象。系統的兩套診斷通過(guò)鏡頭與傳像光纖束進(jìn)行等離子體可見(jiàn)光輻射的成像與傳輸,并以L(fǎng)umenera Lt425C相機為采集和控制核心。以遠程服務(wù)器控制本地并傳輸至數據庫為控制模式,控制軟件采用了VC++的多線(xiàn)程技術(shù)以及OpenCV軟件庫的圖像處理技術(shù),能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)的可見(jiàn)光圖像采集,并在放電結束后進(jìn)行圖像回放,同時(shí)系統具備色彩校準標定可以在裝置復雜情況還原裝置真實(shí)運行狀態(tài),系統具備參數配置功能,支持炮間更改參數,適應各種情況的物理實(shí)驗,并有著(zhù)一定的可移植性。本系統的開(kāi)發(fā)研制可以滿(mǎn)足HL-2M 裝置初始等離子體放電期間的運行基本要求,在HL-2M初始等離子體放電期間取得了良好的效果,為后續推廣至其他的裝置提供了解決方法。

摘要:針對一些歷史開(kāi)關(guān)柜潛伏性故障診斷方法檢測精度較低的問(wèn)題,該研究設計了一種新型開(kāi)關(guān)柜故障診斷系統,采用一種物理化學(xué)監測技術(shù),通過(guò)分析六氟化硫(SF6)分解產(chǎn)物來(lái)檢測開(kāi)關(guān)柜故障原因,利用離子遷移法分析環(huán)境中的SF6離子,進(jìn)而掌握變電站開(kāi)關(guān)柜中氣體情況,通過(guò)差分能量檢測算法對檢測數據進(jìn)行分析,計算出氣體泄漏對變電站關(guān)柜的影響,制定出最優(yōu)SF6填充范圍,為開(kāi)關(guān)柜安全運行提供幫助。仿真結果表明,該研究檢測數據平均精度高,最高精度為92.5%,體現出該研究基于SF6氣體分解物理化學(xué)檢測方法的優(yōu)越性。

摘要:為提升現有圖像測量技術(shù)的工程應用價(jià)值，針對車(chē)身車(chē)間現場(chǎng)薄板類(lèi)零件孔位測量問(wèn)題，基于二維圖像處理技術(shù)提出了一種可直接借助智能手機完成零件孔位大小及間距測量的方法；該方法引入測量基準貼紙實(shí)現比例尺功能，并且通過(guò)手機鏡頭去畸變算法提升測量精度；借助Canny邊緣檢測算子得到待測量孔位外邊緣輪廓, 使用形態(tài)學(xué)算法去除干擾；最后計算孔位外圍邊緣最小外接矩形長(cháng)寬及中心連線(xiàn)的距離，得到孔位的幾何尺寸；兩個(gè)實(shí)驗案例表明提出方法所得孔位大小及間距絕對誤差小于0.4 mm，能夠作為車(chē)間現場(chǎng)測量公差較大孔位工作的一種補充手段。

摘要:針對輸電通道下環(huán)境復雜，各類(lèi)工程車(chē)輛頻繁損壞輸電線(xiàn)路中所需解決的對工程車(chē)輛的檢測識別問(wèn)題，在單階段目標檢測算法YoloX的基礎上，對YoloX算法中的損失函數進(jìn)行修改，平衡正負樣本和難易樣本，在網(wǎng)絡(luò )中添加CBAM注意力機制，將內部通道信息和位置信息結合，提高特征的提取能力，并通過(guò)修改強特征提取部分Neck中的CspLayer結構，在保證檢測速度的前提下，提高模型的檢測性能。通過(guò)篩選亮度低的圖片，引入改進(jìn)的MSR算法對圖片進(jìn)行亮度提升，優(yōu)化數據集。實(shí)驗結果表明，提出的算法提高了檢測的準確率，與傳統的YoloX算法相比，mAP提高了4.64%，識別效果明顯提升，證明了新算法的有效性。

摘要:為了保證電流傳感器的工作效率,為設備維護提供有效參考,利用滑模觀(guān)測器優(yōu)化設計了電流傳感器故障監測系統。加設滑模觀(guān)測器,改裝數據采集器、信號處理器等設備,調整系統的電路連接方式,在抗干擾約束下,完成硬件系統的優(yōu)化設計。根據電流傳感器的工作原理和故障特征,構建電流傳感器故障數學(xué)模型。利用滑模觀(guān)測器及其邏輯原理,實(shí)時(shí)收集電流傳感器的運行信號。根據傳感器故障特征,選擇并計算電流傳感器的故障監測指標,通過(guò)與設置故障標準的比對,輸出可視化的電流傳感器故障監測結果。通過(guò)系統測試實(shí)驗得出,基于滑模觀(guān)測器的電流傳感器故障監測系統的指標監測誤差、故障類(lèi)型誤檢率和漏檢率均低于預設值,由此證明優(yōu)化設計系統具有良好的故障監測功能。

摘要:針對現有的PCB缺陷檢測存在檢測精度低、速率慢等問(wèn)題,提出一種用于PCB缺陷檢測的增強上下文信息Yolov4_tiny算法。該算法首先通過(guò)Transformer編碼單元對特征提取網(wǎng)絡(luò )深層特征冗余的問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化,增強網(wǎng)絡(luò )捕獲不同尺度局部特征信息的能力；然后利用淺層特征增強PCB缺陷小目標上下文信息,提升FPN網(wǎng)絡(luò )對小目標缺陷的表征能力；最后引入注意力機制對特征提取網(wǎng)絡(luò )輸出的有效特征層加權,強化目標特征表征能力。實(shí)驗結果表明,該算法對于整體缺陷的平均檢測精度的均值(mAP)達到98.70%,較Yolov4_tiny提升了3.12%,實(shí)現了PCB缺陷精準定位和識別,滿(mǎn)足工業(yè)檢測的實(shí)際需求。

摘要:短波發(fā)射機功率穩定一直是通信領(lǐng)域致力改善的重點(diǎn)問(wèn)題,短波發(fā)射機功率不穩定會(huì )直接影響無(wú)線(xiàn)電通信質(zhì)量,造成通信失真、表達不清晰等問(wèn)題。針對上述問(wèn)題,基于軟件校準設計短波發(fā)射機功率控制系統。該系統借鑒MVC設計模式搭建系統數據庫層、業(yè)務(wù)邏輯層、控制層以及界面顯示層基礎框架；將功率計與短波發(fā)射機相連,實(shí)時(shí)采集工作狀態(tài)下的短波發(fā)射機功率數據,通過(guò)信號處理器實(shí)施處理后并存儲,借鑒傳輸元件,將數據發(fā)送到控制器,通過(guò)控制器校準短波發(fā)射機功率與預期之間的偏差,以偏差量為輸入,利用改進(jìn)PID運算得出控制量,生成控制命令,通過(guò)輸入輸出信號接口板輸出命令,控制驅動(dòng)裝置調節短波發(fā)射機運行參數,實(shí)現功率控制。結果表明：與 控制系統、自動(dòng)調諧系統應用相比較,在所設計系統應用控制下,100s內短波發(fā)射機的功率變化曲線(xiàn)與預期曲線(xiàn)之間的擬合優(yōu)度指數更大,更接近1,優(yōu)于對比系統,說(shuō)明相比于對比系統。本系統控制表現更好,更能維持短波發(fā)射機功率穩定,達到了研究目標。

摘要:為了保證機載激光通信的質(zhì)量和穩定性,基于全光捕獲方法優(yōu)化設計機載激光通信跟蹤控制系統。加設激光器、激光告警器和運動(dòng)轉臺設備,為全光捕獲方法的運行提供硬件支持。改裝目標跟蹤探測器、跟蹤控制器、AD數據轉換器和電機驅動(dòng)器,通過(guò)系統供電電路的連接實(shí)現硬件系統的優(yōu)化。根據機載激光通信原理,從發(fā)送模塊、激光通信接收模塊等方面,構建機載激光通信模型。利用全光捕獲法生成機載激光通信鏈路,根據機載激光通信跟蹤目標相對信息的計算結果,確定通信光斑中心的位置,實(shí)現系統機載激光通信的跟蹤和控制功能。通過(guò)系統測試實(shí)驗得出結論：綜合室內和外場(chǎng)兩個(gè)應用環(huán)境,機載激光通信跟蹤控制系統的平均跟蹤偏移量為0.875m,通信誤碼率和丟包率分別為0.275%和0.384%,均高于預設值。

摘要:針對現有無(wú)人機導航控制方法存在的控制效果不佳的問(wèn)題,本文提出一種基于粒子濾波的無(wú)人機自主軌跡視覺(jué)導航控制方法研究。利用粒子濾波算法,實(shí)現對無(wú)人機自主軌跡視覺(jué)導航控制方法的優(yōu)化設計。采用柵格法構建無(wú)人機飛行環(huán)境地圖,根據無(wú)人機的機械組成結構和工作原理,構建運動(dòng)狀態(tài)模型。利用內置的攝像機設備采集視覺(jué)圖像,執行圖像灰度轉換、幾何校正、濾波等預處理步驟。通過(guò)對視覺(jué)圖像的特征提取,判斷當前環(huán)境是否存在障礙物。利用粒子濾波算法確定無(wú)人機位姿,結合障礙物識別結果規劃無(wú)人機的自主飛行軌跡。將位置、速度和姿態(tài)角的控制量計算結果,輸入到安裝的導航控制器中,完成無(wú)人機的自主軌跡視覺(jué)導航控制任務(wù)。通過(guò)實(shí)測分析得出結論：應用設計的導航控制方法,其位置誤差、速度誤差以及姿態(tài)角誤差均維持在預設值以下,即設計的導航控制方法具有良好的控制效果。

摘要:為加快電動(dòng)汽車(chē)在負載量變化時(shí)所表現出來(lái)的電量響應速率，從而降低執行電動(dòng)機控制指令所需的電能消耗量，設計基于分段PWM占空比輸出的電動(dòng)汽車(chē)電動(dòng)機控制系統。根據帶存貯電容功率變換器的連接狀態(tài)，調試功率變換器驅動(dòng)電路、檔位與油門(mén)給定輸入電路的響應形式，聯(lián)合DSP控制板與軟啟動(dòng)模塊，確保滑模轉矩控制器不出現過(guò)量負載的情況，從而將電動(dòng)汽車(chē)電動(dòng)機控制系統的核心設備元件組合起來(lái)，完成硬件應用環(huán)境的搭建。在此基礎上，研究PWM 占空比控制原理，利用開(kāi)關(guān)磁阻電機數學(xué)模型，確定脈沖行為成因，并將整個(gè)脈沖行為區間規劃成多個(gè)分段結構，完成基于分段PWM占空比輸出電動(dòng)機控制行為分析，結合各級應用設備，實(shí)現電動(dòng)汽車(chē)電動(dòng)機控制系統的設計。實(shí)驗結果顯示，在分段PWM占空比輸出原理的作用下，無(wú)論負載量增大或減小，電動(dòng)汽車(chē)所表現出來(lái)的電量響應速率均能保持相對較高的數值水平，能夠將電動(dòng)機控制指令執行所需的電能消耗量保持在理想數值區間之內，符合實(shí)際應用需求。

摘要:為研究表面織構的形狀、大小、位置、排列與空化現象發(fā)生的關(guān)系，結合流體動(dòng)力學(xué)和摩擦學(xué)等理論，擬設計以活塞裙部-缸套為模型建立檢測表面織構在摩擦時(shí)發(fā)生空化現象的裝置；由于空化泡發(fā)生的瞬時(shí)性，設計一種基于Raspberry Pi樹(shù)莓派微型計算機的空化設備控制系統，降低系統的延時(shí)性，準確地采集到數據進(jìn)而分析得出結論；采用TLC549CP A/D數據采集器、膜盒式傳感器、OSG030-815UM超高速工業(yè)攝像機組成檢測系統，分別對溫度、壓力、圖像的輸出參數進(jìn)行采集；通過(guò)Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的空化參數采集平臺對空化現象發(fā)生參數進(jìn)行實(shí)時(shí)計算并顯示；與樹(shù)莓派原系統相比，優(yōu)化后的系統可以準確地采集到空化發(fā)生時(shí)的參數，并且有低延時(shí)性和優(yōu)異的穩定性，能夠降低延時(shí)到1.73ms，降低了約81%。

摘要:目前設計的工業(yè)機器人遠程監控系統存在抗干擾能力差、功耗過(guò)高的問(wèn)題。基于LoRa無(wú)線(xiàn)通信設計了一種新的工業(yè)機器人遠程監控系統，系統硬件主要設計了主控芯片、工業(yè)機器人接口、電源電路和位移傳感器四部分。主控芯片為SX1265/7/8型號射頻芯片，選用STM32F1103C8T6型號MCU主控芯片作為L(cháng)oRa無(wú)線(xiàn)通信的組網(wǎng)處理硬件，根據MCU主控芯片性能建立信號鏈，采用SPI接口使SX1276無(wú)線(xiàn)收發(fā)裝置和單片機設備的接口關(guān)聯(lián)，利用鋰電池作為電源電路，通過(guò)AME8800AEETL穩壓芯片穩定鋰電池電源電壓，使用WXY31拉線(xiàn)式位移傳感器實(shí)現傳感。引入LoRa無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)，建立LoRa無(wú)線(xiàn)通信信號儲存時(shí)序，接收采集平臺下發(fā)監控指令，更新顯示屏上的機器人工作狀態(tài)，實(shí)現遠程監控軟件操作。實(shí)驗結果表明，設計的基于LoRa無(wú)線(xiàn)通信的工業(yè)機器人遠程監控系統抗干擾能力得到有效加強，功耗明顯降低。

摘要:基于激光平臺型導引頭的工作機理和控制原理,分析了導引頭視線(xiàn)角速度噪聲和隔離度的影響因素并提出提高隔離度的措施；構建了基于力矩干擾的激光平臺型導引頭模型、頻帶模型和隔離度模型,搭建測試平臺,通過(guò)對比分析仿真、測試和某火箭彈飛行試驗結果,驗證了上述因素對頻帶和隔離度的影響,經(jīng)測試和飛行試驗驗證,提高隔離度和頻帶的措施合理可行,達到了降低視線(xiàn)角速度噪聲的目的,可滿(mǎn)足野戰火箭環(huán)境下工程應用的要求。

摘要:為了實(shí)現網(wǎng)絡(luò )入侵檢測系統中的精確字符串匹配，本文提出了一種基于葉子-附加和二叉搜索樹(shù)的字符串匹配算法及其實(shí)現架構；首先采用葉子-追加算法來(lái)對給定的模式集進(jìn)行處理，以消除模式之間的重疊。然后采用二叉搜索樹(shù)算法提取葉子模式及其匹配向量來(lái)構建二叉搜索樹(shù)，并根據每個(gè)節點(diǎn)的比較結果，通過(guò)左遍歷或右遍歷來(lái)實(shí)現字符串的精確匹配；為了進(jìn)一步提高字符串匹配算法的內存效率，提出了級聯(lián)二叉搜索樹(shù)；最后給出了實(shí)現精確字符串匹配的總體架構和各個(gè)功能模塊的架構；實(shí)驗結果表明，本文提出的設計不僅在內存效率和吞吐量方面優(yōu)于目前先進(jìn)的設計技術(shù)，而且具有靈活的可擴展性。

摘要:為提高室內定位精度,本文對行人航位推算的步數檢測、步長(cháng)估計及航向估計進(jìn)行了改進(jìn)研究;首先,將自相關(guān)分析法和自適應波峰檢測法相結合提出了一種新檢測算法；其次,基于Scarlett模型提出了融合前一步步長(cháng)的改進(jìn)步長(cháng)估算模型；再次,基于方向傳感器算法,通過(guò)設定主導航向并結合卡爾曼濾波,來(lái)減少直線(xiàn)行走航向估計誤差;最后,通過(guò)實(shí)驗驗證改進(jìn)方法提高了步數檢測準確率和步長(cháng)檢測精度,減少了航向角誤差,取得了較好的室內定位效果。

摘要:針對數模混合電路仿真精度與性能之間的矛盾問(wèn)題和仿真工業(yè)級復雜數模混合電路時(shí)仿真工具存在主流芯片和電路模塊不足問(wèn)題，提出了一種粘合模式的數模混合仿真平臺模型架構，基于該架構設計并實(shí)現了一種基于Simulink軟件，通過(guò)嵌入數字電路和模擬電路主流仿真引擎獲得充足主流芯片和電路模塊支持的數模混合電路仿真平臺，設計了一種結合了拓撲排序算法的仿真控制方式，實(shí)現了對工業(yè)級復雜電路進(jìn)行流程化、模塊化的數模混合仿真；最后通過(guò)一個(gè)能夠時(shí)序上可以邏輯拆分的典型數模混合電路仿真驗證了仿真平臺的有效性。

摘要:針對傳統建筑審圖存在的人工依賴(lài)性強、數據難融合共享和審查內容可視化水平低等問(wèn)題，提出一種基于BIM與知識圖譜的建筑智能審圖方法；首先，利用知識圖譜技術(shù)將繁雜的建筑規范文本數據關(guān)聯(lián)為結構化知識，建立知識與數據間的語(yǔ)義聯(lián)系；其次，鑒于BIM模型的多源異構特性，提出基于IFC的建筑數據信息提取整合，為后續建筑智能化審圖實(shí)現提供數據基礎；最后基于HTML5網(wǎng)絡(luò )框架和人工智能技術(shù)設計開(kāi)發(fā)了具有三維可視化、跨平臺等功能的建筑智能審圖系統，實(shí)現了建筑模型網(wǎng)頁(yè)端顯示及可交互操作、審圖內容可視化展示、規范條文對應顯示等功能；經(jīng)實(shí)際建筑項目實(shí)驗測試，該系統有效實(shí)現了被審建筑模型的智能化審圖，并自動(dòng)檢測出不符合規范的建筑模型構件，一定程度上提升建筑行業(yè)智能化審圖水平。

摘要:基于FPGA的量化推理設計了CNN加速系統。通過(guò)對主流的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構的運算特性分析，使用(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) DBSCAN聚類(lèi)算法截取閾值的INT8量化推理方法，融合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )全連接，減少數據運算位寬和壓縮網(wǎng)絡(luò )大小，在準確率損失很小的情況下有效壓縮了網(wǎng)絡(luò )結構。基于LeNet-5、VGG-16與ResNet-50的CNN網(wǎng)絡(luò )結構，設計出量化CNN加速系統并進(jìn)行校驗。實(shí)驗結果表明，網(wǎng)絡(luò )參數和輸入特征數據量化精度為8-bits時(shí)，網(wǎng)絡(luò )壓縮率在25%的情況下，網(wǎng)絡(luò )準確率的損失低于1%。在Xilinx XC7K325 平臺上量化推理CNN加速系統的運行頻率為450 MHz，與其他相似類(lèi)型的加速器比較，其GOPS性能提升2倍。

摘要:為解決混凝土預制件(precast concrete,PC)復雜異型表面紋理的快速預制,設計了多自由度表面整型機器人構型和末端刀具,并提出一種建筑信息模型(building information model,BIM)驅動(dòng)的機器人加工路徑規劃方法,實(shí)現了異型表面紋理的快速自動(dòng)化加工；首先從表面紋理的減材成型機制出發(fā),分析紋理寬度與切削深度、刀具旋角等因素間的關(guān)系；隨后進(jìn)行BIM驅動(dòng)的機器人路徑規劃方法研究；最后開(kāi)發(fā)表面整型機器人原型系統進(jìn)行了紋理最佳加工條件分析與紋理實(shí)際加工實(shí)驗;實(shí)驗結果驗證了所提系統及方法的可行性和有效性。

摘要:針對當前BIM模型數據量龐大且需要專(zhuān)業(yè)軟件查看，對計算機軟硬件要求苛刻以及在C/S架構進(jìn)行模型展示時(shí)十分不便的問(wèn)題，提出了一種BIM模型的輕量化展示及自適應渲染控制的方法。該方法以Revit模型為研究對象，首先利用二次開(kāi)發(fā)技術(shù)編寫(xiě)插件自動(dòng)提取模型信息并轉化成glTF格式；然后通過(guò)數據優(yōu)化算法壓縮glTF格式，并利用WebGL技術(shù)以及Three.js框架解析glTF格式實(shí)現模型的Web端重組；最后通過(guò)LOD-AD優(yōu)化算法，實(shí)現距離較遠且體積較小的三角面片剔除，并且幀率較低時(shí)優(yōu)先渲染高層級構件，以此完成渲染過(guò)程中的自適應控制效果；實(shí)驗結果表明，該方法在確保模型保真度的前提下，極大減少了模型體量以及模型傳輸時(shí)間，且場(chǎng)景的自適應控制能有效剔除低重要度構件，達到顯著(zhù)提升渲染流暢度的效果，為BIM模型輕量化展示以及渲染控制提供了一種可行的參考方案。

摘要:針對非結構化場(chǎng)景中存在的多工件堆疊遮擋等問(wèn)題,提出了基于多尺度特征注意Yolact網(wǎng)絡(luò )的堆疊工件識別定位算法。所提算法首先在Yolact網(wǎng)絡(luò )的掩碼模板生成分支中加入多尺度融合與特征注意機制,提升網(wǎng)絡(luò )預測堆疊工件掩碼的質(zhì)量,并設計了基于膨脹編碼的目標檢測模塊,增強網(wǎng)絡(luò )對不同尺度堆疊工件的適應能力,構建了多尺度特征注意Yolact網(wǎng)絡(luò )。其次,利用構建的多尺度特征注意Yolact網(wǎng)絡(luò )預測堆疊工件的掩碼與邊界框,并對堆疊工件掩碼進(jìn)行最小外接矩形生成,根據掩碼邊界框與掩碼的最小外接矩形確定目標工件的抓取點(diǎn)與旋轉角度。最后,基于堆疊工件識別定位算法研發(fā)了視覺(jué)機器人工件分揀系統。實(shí)驗結果表明,所提模型在邊界框回歸、掩碼預測兩項任務(wù)上的識別精度均有提升,機器人工件分揀系統進(jìn)行堆疊工件分揀作業(yè)的成功率達到97.5%。

摘要:為解決無(wú)人機(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)在多個(gè)目標區域之間快速找到最佳遍歷路徑的類(lèi)旅行商問(wèn)題(TSP,Travelling Salesman Problem),設計一種基于蟻群算法、A*算法以及三次B樣條優(yōu)化的融合規劃算法；盡管蟻群算法相對其他優(yōu)化算法在解決TSP問(wèn)題上有較為良好的表現,但其規劃路徑處理時(shí)間長(cháng)、生成路徑轉折多、路徑質(zhì)量和安全性較差；算法首先改進(jìn)傳統A*算法的節點(diǎn)擴展方式,快速生成兩兩目標區之間的局部路徑,然后將蟻群算法和改進(jìn)A*算法融合使用進(jìn)行全局路徑規劃,最后結合改進(jìn)三次B樣條對路徑進(jìn)行平滑處理;基于柵格地圖的仿真結果證明了該算法相比傳統算法具有更好的高效性和穩定性。

摘要:為改善Anubis軟件配置繁瑣、操作性差以及成果可視化形式固定等問(wèn)題，在分析Anubis核心處理模塊、參數配置與結果文件結構的基礎上，重點(diǎn)研究其可視化封裝策略及方法;針對某單基站CORS系統運維需求，以MATLAB App Designer為例設計并開(kāi)發(fā)了集參數交互配置與結果多維度、多關(guān)聯(lián)可視化一體的Anubis輔助工具箱;通過(guò)實(shí)測數據測試，驗證了可視化封裝后的Anubis工具軟件在提高CORS運維效率以及綜合數據評估和服務(wù)性能監測方面的優(yōu)勢，并為用戶(hù)進(jìn)行Anubis二次開(kāi)發(fā)提供借鑒與參考。

摘要:網(wǎng)絡(luò )已被廣泛用作抽象現實(shí)世界系統以及組織實(shí)體之間關(guān)系的數據結構；網(wǎng)絡(luò )嵌入模型是將網(wǎng)絡(luò )中的節點(diǎn)映射為連續向量空間表示的強大工具；基于圖卷積（Graph convolutional neural， GCN）的網(wǎng)絡(luò )嵌入方法因受其模型迭代過(guò)程參數隨機優(yōu)化和聚合函數的影響，容易造成原始節點(diǎn)特征信息丟失的問(wèn)題；為有效提升網(wǎng)絡(luò )嵌入效果，針對于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型在網(wǎng)絡(luò )嵌入中節點(diǎn)表征學(xué)習的局限性，提出了一種基于二階鄰域基數保留策略的圖注意力網(wǎng)絡(luò )SNCR-GAT（Second-order Neighborhood Cardinality Retention strategy Graph attention network）,通過(guò)聚合二階鄰域特征基數的方式，解決網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)潛在特征學(xué)習過(guò)程中重要信息保留問(wèn)題；通過(guò)在節點(diǎn)分類(lèi)和可視化兩個(gè)網(wǎng)絡(luò )嵌入應用任務(wù)上進(jìn)行實(shí)驗，結果表明，SNCR-GAT模型在網(wǎng)絡(luò )嵌入上的性能表現相比較基準方法更具優(yōu)越性。

摘要:摘要:針對傳統目標檢測算法容易出現漏檢、誤檢或者有遮擋物時(shí)檢測困難等問(wèn)題，提出一種Res2Net融合注意力學(xué)習的YOLOv4(Res2Net fusion with attention learning YOLOv4, RFAL YOLOv4)目標檢測模型。首先為了獲取更多特征圖語(yǔ)義信息，通過(guò)在一個(gè)殘差塊內構造層次化的類(lèi)殘差連接，引入Res2Net替換原YOLOv4主干網(wǎng)絡(luò )中的ResNet殘差網(wǎng)絡(luò )結構，可以獲取到更細小的特征，同時(shí)也增加了模型感受野。其次將Res2Net與注意力機制相融合，獲取關(guān)鍵特征信息，減輕因優(yōu)化主干網(wǎng)絡(luò )帶來(lái)計算量增加的負擔。最后通過(guò)改進(jìn)CIOU損失，降低預測框與真實(shí)框之間的誤差值，有效的解決因目標過(guò)小或者有遮擋時(shí)模型出現漏檢誤檢等問(wèn)題。在公開(kāi)的PASCAL VOC數據集上進(jìn)行驗證，結果表明：RFAL YOLOv4模型的mAP達到了79.5%，比原模型提升了5.5%，改進(jìn)后的模型具有較高的魯棒性。

摘要:針對目前無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )頻譜資源匱乏、能源供給不足等問(wèn)題,本文構建了一種新型的認知多播無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò ),并研究適用于該網(wǎng)絡(luò )的信能協(xié)同傳輸問(wèn)題。以網(wǎng)絡(luò )中所有次級用戶(hù)收集到的和能量為優(yōu)化目標,結合多播技術(shù),在次用戶(hù)對主用戶(hù)的干擾、次用戶(hù)的信干噪比、次級發(fā)射器的發(fā)射功率的約束下,構建了一種非線(xiàn)性非凸優(yōu)化問(wèn)題。針對該優(yōu)化問(wèn)題,提出一種基于半正定松弛的算法,從而延長(cháng)網(wǎng)絡(luò )的生存周期；并在此基礎上提出一種基于序貫參數凸逼近技術(shù)的優(yōu)化算法以降低復雜度。仿真結果表明,本文所提的算法有效提高了次用戶(hù)能量收集的性能。

摘要:以衛星網(wǎng)絡(luò )為核心的天基信息網(wǎng)絡(luò )是現代通信網(wǎng)絡(luò )的主要發(fā)展方向，衛星網(wǎng)絡(luò )的高精度時(shí)頻同步是天基信息網(wǎng)絡(luò )正常運行的基礎，也是衛星應用研究必不可少的前提條件；針對天基信息網(wǎng)絡(luò )的時(shí)頻同步問(wèn)題，對基于一致性時(shí)鐘同步方法的天基時(shí)頻同步網(wǎng)建模與仿真技術(shù)進(jìn)行了研究，通過(guò)相鄰衛星節點(diǎn)建立的星間測量鏈路，實(shí)現了高精度時(shí)鐘同步；進(jìn)行了天基時(shí)頻同步網(wǎng)建模與仿真系統的需求及功能組成的分析，完成了衛星網(wǎng)絡(luò )場(chǎng)景仿真以及一致性時(shí)鐘同步方法的仿真，仿真結果表明，邏輯時(shí)鐘的時(shí)間偏差優(yōu)于0.1 ns，相對頻率偏差優(yōu)于1e-10，時(shí)間間隔誤差優(yōu)于0.1 ns，時(shí)鐘偏差優(yōu)于10 ps@1000 s，阿倫方差優(yōu)于1e-15@1 h。

摘要:支持向量機是基于統計學(xué)理論的機器學(xué)習算法，在解決高維、局部極值和結構選擇問(wèn)題中具有優(yōu)勢，廣泛應用于數據發(fā)掘中。但是其核寬度和懲罰因子的選擇直接關(guān)系到支持向量機分類(lèi)結果。針對上述問(wèn)題，可采取優(yōu)化算法對該參數進(jìn)行優(yōu)化，達到提高支持向量機的分類(lèi)精度的目的。雞群優(yōu)化算法是近年新提出來(lái)的一種全局優(yōu)化算法，具備結構清晰，全局搜索能力優(yōu)等優(yōu)點(diǎn)，在優(yōu)化問(wèn)題中得到廣泛應用。基于此，提出一種基于雞群優(yōu)化的支持向量機模型（CSO-SVM）的健康狀態(tài)評估方法，并應用在軸承健康狀態(tài)評估領(lǐng)域中。結果表明，基于CSO-SVM的軸承健康狀態(tài)評估精度達到97%，明顯優(yōu)于基于傳統機器學(xué)習模型的健康狀態(tài)模型的評估精度，具有更好的健康狀態(tài)識別效果。

摘要:針對艦載對空多武器協(xié)同試驗方法研究不足的現狀，分析了對空多武器協(xié)同系統試驗鑒定的需求和重點(diǎn)，分別提出闡述了基于實(shí)裝試驗、實(shí)裝在線(xiàn)仿真測試和內場(chǎng)仿真試驗的LVC仿真綜合試驗方法，說(shuō)明了的協(xié)同作戰效能評估、試驗結果可信性分析和試驗環(huán)境構設等試驗鑒定關(guān)鍵技術(shù)。以含五型武器的典型對空多武器協(xié)同系統LVC試驗為例，分析了對空多武器試驗鑒定內容及方法，簡(jiǎn)述了試驗實(shí)施過(guò)程。

摘要:合成旅裝備保障能力評估是檢驗裝備保障訓練效果、改進(jìn)裝備保障建設質(zhì)量的重要手段。本文從分析合成旅裝備保障力量、任務(wù)和特征入手,從評估理論與指導思想、評估組織機構、指標體系與評估標準、評估模型與方法、信息數據采集系統等方面分析合成旅裝備保障能力評估體系內容,設計合成旅裝備保障能力評估組織實(shí)施流程,可為合成旅裝備保障能力評估工作的組織實(shí)施提供理論基礎和方法支撐。

摘要:針對用于氣象觀(guān)測的氣壓傳感器手動(dòng)誤差調整方式通用性差、效率低等問(wèn)題,設計了用于目標傳感器誤差調整的誤差自校準系統；研發(fā)的傳感器誤差自校準軟件配合自主設計的傳感器多通道轉換器與壓力控制器、氣壓標準器,可同時(shí)完成8個(gè)通道氣壓傳感器的誤差自動(dòng)調整任務(wù)；實(shí)際測試中,系統在1小時(shí)內完成了8通道傳感器的誤差自動(dòng)調整,經(jīng)過(guò)調整后的各通道傳感器的誤差絕對值均未超過(guò)0.05 hPa,遠小于傳感器出廠(chǎng)的最大允許誤差±0.25 hpa及規范要求的±0.30 hPa誤差范圍,提升了傳感器誤差調整工作效率的同時(shí),有利于提高氣壓觀(guān)測數據質(zhì)量。

摘要:在日常生活及工作中，為了對有害氣體進(jìn)行有效的實(shí)時(shí)監測，避免長(cháng)期處于有害氣體的環(huán)境中從而對人員健康產(chǎn)生危害，針對目前國產(chǎn)氣體檢測儀最小檢測濃度過(guò)高、響應時(shí)間過(guò)長(cháng)、檢測誤差較大的問(wèn)題設計了一種基于STM32的手持式氣體檢測儀；主要從內部硬件設計以及軟件設計兩個(gè)方面完成了手持式氣體檢測儀的設計，硬件方面的主控芯片選擇STM32F103芯片，軟件方面基于嵌入式系統開(kāi)發(fā)實(shí)現對于VOC氣體、溫度、大氣壓力的測量、顯示、數據存儲以及數據分析，主要利用C語(yǔ)言來(lái)實(shí)現其功能；通過(guò)對整個(gè)檢測儀系統的調試，證明這一系統能夠對100ppb以下氣體濃度進(jìn)行響應、響應時(shí)間能夠小于20s、檢測誤差能夠小于5%FS；本氣體檢測儀除了普通環(huán)境的氣體濃度監測，還能應用在有氣體泄漏或空氣質(zhì)量要求的化學(xué)、工業(yè)、農業(yè)、動(dòng)植物培育等場(chǎng)景。

摘要:針對半導體激光器驅動(dòng)電路在低納秒級對激光光脈沖調節困難的問(wèn)題，研究了一種基于GaN高速半導體器件的半導體激光器的驅動(dòng)方案，可實(shí)現激光光脈沖的寬度、高重復頻率的高精度調節；在設計上，利用FPGA門(mén)電路現場(chǎng)可編輯、低功耗等特點(diǎn)，基于Xilinx Zynq平臺搭建前置時(shí)序產(chǎn)生電路，輸出時(shí)序信號；設計儲能電路，通過(guò)驅動(dòng)氮化鎵場(chǎng)效應晶體管(GaN FET)作為開(kāi)關(guān)控制儲能回路，最終實(shí)現激光光脈沖低納秒級的精密調節；經(jīng)過(guò)實(shí)驗驗證和分析，該驅動(dòng)電路能穩定輸出脈沖寬度3~200 ns可調、重復頻率0~1 MHz可調、峰值功率超過(guò)70 w、上升沿時(shí)間小于5 ns的激光光脈沖信號。

摘要:設計了一種基于疊加型級聯(lián)長(cháng)周期光纖光柵的溫度與應變雙參量同時(shí)測量方案，該方案結構小巧、成本低、制作簡(jiǎn)單。方案在同一段光纖上重疊寫(xiě)入周期為的兩個(gè)子柵，構成了疊加型級聯(lián)長(cháng)周期光纖光柵，這種疊柵的透射譜穩定可控，避免了串聯(lián)式長(cháng)周期光纖光柵透射譜諧振峰過(guò)于密集多峰、過(guò)于敏感不適合作為測量標的的缺陷。通過(guò)數值方法分析了不同周期、不同階次諧振峰分別與溫度及應變靈敏度的關(guān)系，仿真表明：在給定參數下，光柵的周期越大、兩子光柵的周期差也越大時(shí)溫度與應變靈敏度也越高，選用的兩個(gè)諧振峰階次越高、階次的差異越大時(shí)溫度與應變靈敏度也越高。利用仿真結果設計了增敏的傳感解調矩陣，并對矩陣進(jìn)行了攝動(dòng)分析，結果表明得到的解調矩陣相對于其他方案的條件數更低，有效提高了傳感器的抗擾性，減小了測量誤差對測量精度的影響。