国产欧美精品一区二区,中文字幕专区在线亚洲,国产精品美女网站在线观看,艾秋果冻传媒2021精品,在线免费一区二区,久久久久久青草大香综合精品,日韩美aaa特级毛片,欧美成人精品午夜免费影视

摘要:針對信息處理單元測試的功能需求,設計實(shí)現了基于PXIe總線(xiàn)的測試系統,系統包括測控單元、供電單元和接口單元三個(gè)組成部分,并完成了測試系統的軟件設計；根據信息處理單元測試系統實(shí)際的測試流程和所需資源的使用情況,將并行測試技術(shù)引入到系統中,重新對相互獨立的測試任務(wù)進(jìn)行了并行化分析,構建了該測試系統的任務(wù)調度數學(xué)模型,提出了一種改進(jìn)的自適應遺傳算法(即IAGA算法),解決了并行測試模塊中復雜且難以?xún)?yōu)化的任務(wù)調度問(wèn)題；對任務(wù)調度模型進(jìn)行了算法仿真驗證和實(shí)驗結果分析,驗證了所得解的全局性,所得出的執行序列與串行測試相比,測試效率提高了43.57%,并與其他算法進(jìn)行了對比,驗證了IAGA算法的可行性與優(yōu)越性；最后將IAGA算法嵌入到了測試系統的軟件當中,實(shí)現了該優(yōu)化策略的實(shí)際工程應用。

摘要:為了簡(jiǎn)單、準確地進(jìn)行軸承故障診斷，結合深度學(xué)習理論，對基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的滾動(dòng)軸承故障診斷方法進(jìn)行了研究。首先，選用了結構相對簡(jiǎn)單的LeNet5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )；然后，對軸承振動(dòng)信號原始數據進(jìn)行截取和歸一化處理后直接生成生成二維矩陣作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )輸入；接著(zhù)，優(yōu)選卷積核大小、批大小、學(xué)習率及迭代次數等網(wǎng)絡(luò )模型參數；最后，應用sigmoid函數進(jìn)行多標簽分類(lèi)。實(shí)驗結果表明，該方法能有效識別正常狀態(tài)及不同損傷程度下的內圈、外圈、滾動(dòng)體故障狀態(tài)，識別準確率達到99.50%以上水平。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的滾動(dòng)軸承故障診斷方法不僅在一定程度上可以簡(jiǎn)化故障診斷的過(guò)程，而且可以充分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的優(yōu)勢實(shí)現高效準確地故障診斷。

摘要:根據某熱車(chē)試驗臺對氣路壓力流量參數的控制需求，設計開(kāi)發(fā)了一種便攜式測控系統。系統選用NI CDAQ系列產(chǎn)品搭建硬件平臺，4槽CDAQ-9185以太網(wǎng)機箱內配置有CDAQ-9203模擬量輸入模塊、CDAQ-9265模擬量輸出模塊以及CDAQ-9401 I/O模塊，可以滿(mǎn)足惡劣測試環(huán)境以及可移動(dòng)遠程測控的要求；選用LabWindows/CVI作為軟件開(kāi)發(fā)平臺，保證了系統對執行效率的要求；采用乒乓操作和多線(xiàn)程技術(shù)對數據流進(jìn)行控制，實(shí)現了高速采集數據的實(shí)時(shí)存儲，節約了計算資源，加快了系統響應速度；采用增量式PID控制算法實(shí)現對管路流量的自動(dòng)調節，通過(guò)對比例系數、積分時(shí)間以及微分時(shí)間依次調試，達到了系統對控制精度的要求。試驗結果表明，本控制系統運行穩定，響應速度快，能夠實(shí)時(shí)保存并顯示氣路當前參數，有效控制氣路壓力流量，滿(mǎn)足了試驗臺的測試控制要求，已正式投入使用。

摘要:根據多模態(tài)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的數據特點(diǎn)，提出基于時(shí)空近鄰標準化和魯棒自編碼器（TSNS-RAE）的故障檢測方法；TSNS處理數據時(shí)同時(shí)考慮了樣本的時(shí)間近鄰和空間近鄰，可以消除數據動(dòng)態(tài)性和多模態(tài)特征；相比于普通的自編碼器，魯棒自編碼器提升了模型的抗噪性和魯棒性，具有更好的提取非線(xiàn)性特征的能力；TSNS-RAE模型將原始數據空間分成模型空間和殘差空間兩部分，選擇殘差空間的SPE統計量作為監控統計量，通過(guò)數值案例和青霉素實(shí)驗來(lái)驗證 TSNS-RAE的可行性。

摘要:大型調相機是電網(wǎng)對無(wú)功調節的關(guān)鍵設備之一，預防調相機因轉子故障而產(chǎn)生的安全事故極為重要。為了有效利用設備實(shí)際監測過(guò)程中多源傳感器同步采集的海量數據，并考慮傳統CNN模型的特征學(xué)習能力差、感受野尺度單一等缺點(diǎn)，提出了一種基于SDP-MRFRCNN的調相機轉子故障診斷方法。首先通過(guò)對稱(chēng)點(diǎn)模式(Symmetrized dot pattern，SDP)將調相機多個(gè)傳感器的振動(dòng)信號進(jìn)行信息融合，獲取融合多源振動(dòng)信息的圖像，然后構建混合感受野殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Mixed receptive field residual CNN,MRFRCNN)進(jìn)行學(xué)習，實(shí)現調相機轉子狀態(tài)識別。實(shí)驗結果表明，該方法增強了不同狀態(tài)特征間的辨別度，具有更高識別精度，平均準確率達到了99.33%。

摘要:針對某技術(shù)陣地電力系統沒(méi)有實(shí)現遠程集中監控的問(wèn)題,設計了電力系統數據跨平臺傳輸的集中監測系統,設置了多級冗余以提高系統可靠性；制作現場(chǎng)數據采集接口軟件,實(shí)現現場(chǎng)數據采集；組態(tài)本地監控系統、KEPServerEX OPC服務(wù)器和WinCC平臺服務(wù)器,實(shí)現了電力系統數據在本地電力監控系統和西門(mén)子WinCC監控平臺之間的跨平臺傳輸；開(kāi)發(fā)了變電站概覽顯示、高壓參數顯示、低壓參數顯示和直流屏監測等功能模塊,實(shí)現了主要數據的遠程集中實(shí)時(shí)監測；經(jīng)驗證滿(mǎn)足信息顯示正確、響應時(shí)間短、返回迅速等使用性能要求。

摘要:針對傳統人工測量板材尺寸精度較低、工作量大、易導致板材表面受損等局限,基于雙目視覺(jué)技術(shù)設計了一種板材尺寸視覺(jué)測量系統。通過(guò)雙目相機采集棋盤(pán)格圖像,采用MATLAB進(jìn)行相機標定和圖像校正,拍攝左右圖像并通過(guò)半全局立體匹配算法(SGM,semi global matching)進(jìn)行特征點(diǎn)立體匹配,重建出目標三維點(diǎn)云模型。為提高目標特征點(diǎn)坐標獲取的準確性,提出基于HARRIS的亞像素檢測方法。采用區域生長(cháng)算法結合膨脹和腐蝕操作提取板材表面輪廓,根據三角測量原理計算出板材輪廓上各點(diǎn)的三維坐標從而實(shí)現板材的尺寸測量,并進(jìn)行點(diǎn)云重建增強三維展示效果。實(shí)踐結果表明亞像素檢測方法在角點(diǎn)提取上存在優(yōu)勢,在實(shí)際板材測量應用中實(shí)現了高精度尺寸測量,滿(mǎn)足了工業(yè)測量需求。

摘要:針對當前風(fēng)洞天平應用環(huán)境越來(lái)越復雜，但卻缺乏有效的安全監測手段的現狀，提出了一種基于應力疊加原理的風(fēng)洞天平實(shí)時(shí)載荷監測方法。首先，分析天平受力情況，基于工程經(jīng)驗、天平應力集中位置以及應變計粘貼位置等因素劃分危險載荷監測區域。其次，基于有限元方法對天平進(jìn)行網(wǎng)格劃分，計算載荷監測區網(wǎng)格節點(diǎn)的應力影響系數。最后，結合天平六元信號輸出實(shí)時(shí)計算載荷監測區的節點(diǎn)應力值，并與有限元理論計算結果和靜態(tài)校準加載結果進(jìn)行對比驗證。驗證結果表明，有限元理論驗證準度優(yōu)于0.02%，靜態(tài)校準加載驗證阻力元準度優(yōu)于10%，其余5元準度均優(yōu)于4%。證明本方法具有較高的計算準度，能夠滿(mǎn)足風(fēng)洞天平實(shí)時(shí)載荷監測的使用需求，具有較高的實(shí)際應用價(jià)值。

摘要:異常雞的及時(shí)發(fā)現和處理能夠極大地避免規模化養殖中傳染病的傳播，異常雞常見(jiàn)的表征狀態(tài)為雞閉眼或瞇眼。為實(shí)現肉雞養殖過(guò)程中問(wèn)題雞只的實(shí)時(shí)監測，提出一種基于YOLOv5的雞狀態(tài)檢測算法Clite-YOLOv5，該算法以YOLOv5為基礎，進(jìn)行了如下改進(jìn)：提出融合了CBAM的lite-CBC3模塊并用其重構了YOLOv5主干網(wǎng)絡(luò )，提高了復雜背景下小目標的檢測能力；采用改進(jìn)后的Fuse-NMS抑制算法，降低了檢測框的誤刪率并微調最終檢測框；采用深度可分離卷積替換主干網(wǎng)絡(luò )中的普通卷積，減少了模型的參數量，使模型更易在移動(dòng)端部署。實(shí)驗結果表明，提出的Clite-YOLOv5算法均值平均精度（mAP）為92.88%，視頻幀率為92FPS，性能超過(guò)現有其他算法，能夠滿(mǎn)足雞狀態(tài)實(shí)時(shí)監測的需求。

摘要:動(dòng)車(chē)組自動(dòng)報站功能由旅客信息系統實(shí)現,主要負責列車(chē)即將到站、到站停穩、起步離站,三個(gè)時(shí)刻進(jìn)行語(yǔ)音和文本的自動(dòng)播報,從而向旅客傳遞列車(chē)的運行站點(diǎn)信息。當完成報站功能的開(kāi)發(fā)或者修改,車(chē)次線(xiàn)路信息的增加或者修改時(shí),均需要對修改內容進(jìn)行驗證。目前動(dòng)車(chē)組旅客信息系統自動(dòng)報站功能的測試方法較少,傳統的測試方法由測試人員添乘跟車(chē),在列車(chē)運行過(guò)程中對每一站的語(yǔ)音和文字播報進(jìn)行觀(guān)察,從而完成本車(chē)次的報站功能驗證工作。這種測試方法效率非常低,依賴(lài)現場(chǎng)作業(yè)環(huán)境,并且測試回歸性差。為了確保自動(dòng)報站功能在運行過(guò)程中的穩定性,提升測試效率,采用GPS模擬軟件,根據用戶(hù)測試指令模擬列車(chē)實(shí)時(shí)位置,計算列車(chē)當前位置與一下站的距離；采用MVB數據收發(fā)裝置,根據用戶(hù)測試指令,模擬發(fā)送列車(chē)開(kāi)關(guān)門(mén)信號、列車(chē)速度信號,完成以MVB為通訊方式的旅客信息系統自動(dòng)報站測試；借助動(dòng)車(chē)組自動(dòng)報站功能的測試方法,可以提升測試效率,為自動(dòng)報站功能穩定運行提供保障。

摘要:In order to detect the gear fault accurately, a mode based on autocorrelation denoising and local characteristic-scale decomposition（LCD） was proposed. The autocorrelation function of the vibration signal of gear box was calculated，and the low delay time of [-20,20] and high delay time of last 20 points of the autocorrelation function were set to zeros. The delayed autocorrelation denoising signal was decomposed into some intrinsic mode components（ISC） by LCD, and the ISC included the mesh frequency were selected as the effective component. The fault was detected by the envelope aptitude spectrum. The analysis of broken tooth of gear fault data shows that the increase of the signal to noise ratio（SNR）can be 8.0963dB，the method can realize the occurrence of the fault effectively, can also detect the type of the gear fault, the method can effectively support fault diagnosis.

摘要:液壓擺缸運行時(shí)若液壓油從葉片與缸體的間隙泄露，會(huì )導致壓力下降，減少輸出扭矩，無(wú)法實(shí)現預期操作效果。由此，提出一種基于機器學(xué)習的液壓擺缸葉片密封性能預測模型。利用敏感性與疲勞性指標組建葉片密封性能指標體系，收集密封性能相關(guān)指標的樣本數據，計算密封泄漏率與密封環(huán)熱量，利用雷諾方程計算油膜厚度與密封間隙油膜壓力的耦合關(guān)系；基于機器學(xué)習方法中的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練數據，將連續S型函數轉化成神經(jīng)元激活函數，全局誤差低于設定的極小值，即可獲得密封性能預測結果。實(shí)驗結果表明:所建模型液壓擺缸葉片密封性能預測精度高、效率快，為相關(guān)領(lǐng)域機械設計工作提供可靠參考。

摘要:針對小樣本條件下傳統機械故障診斷診斷算法準確率偏低的問(wèn)題,提出一種基于SGMM模型的故障診斷算法。先確定與故障建模策略相關(guān)的提取任務(wù),預估潛在的機械故障狀態(tài)變化；對故障信號進(jìn)行變分模態(tài)分解,得到最小熵解卷積結果,并滿(mǎn)足端點(diǎn)效應的處理需求,實(shí)現對機械故障位置的精確定位與診斷。實(shí)驗結論表明,SGMM模型更注重對故障脈沖成分的連續檢測,在以峭度作為衡量標準的條件下,該方法增強故障沖擊力的作用更強,能更早診斷出軸承類(lèi)機械元件的早期故障狀態(tài)。

摘要:針對傳統電力變壓器故障檢測方法對電力系統中潛藏的故障問(wèn)題檢測水平不足，準確率較低，無(wú)法及時(shí)準確的發(fā)現異常隱患等問(wèn)題，本文提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò )的變壓器局部放電故障檢測方法，首先通過(guò)傳感器獲取電力變壓器不同狀態(tài)下運行過(guò)程中的參數數據，對局部放電故障發(fā)生的概率和范圍進(jìn)行合理性評估，提取評估概率數據綜合為樣本數據集，構建貝葉斯網(wǎng)絡(luò )故障樹(shù)；根據邏輯規則轉化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò )，推演計算故障節點(diǎn)之間的算例關(guān)系，利用貝葉斯原理抽取故障特征指標與異常概率之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，利用模糊描述方法構建故障特征關(guān)聯(lián)函數，計算可得故障特征模糊函數動(dòng)態(tài)變化關(guān)系，實(shí)現對變壓器故障發(fā)生的概率與位置信息的判斷與確定。通過(guò)實(shí)驗結果可以證明，通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò )對電力變壓器局部放電故障檢測的準確率均達到了85%以上，最高可達96%，說(shuō)明該方法具有較高的檢測準確率，能夠有效提高電力變壓器放電故障檢測的有效性。

摘要:泥石流具有時(shí)間和空間群發(fā)性、運動(dòng)持續性、災害鏈式性、類(lèi)型單一性、致災方式和受災對象的多樣性特點(diǎn)。災害救援中心位置選取過(guò)程是典型的非線(xiàn)性不收斂問(wèn)題。單純以線(xiàn)性技術(shù)和約束條件為基礎的模型面對復雜泥石流災害指標的情況下，會(huì )出現較大偏差。提出基于偽衛星測試結合并行計算的災害救援中心選定模型設計方法。以泥石流災害為例，利用離散元法和GPU并行算法構建泥石流運動(dòng)堆積模型，將溝道泥石流匯流后運動(dòng)堆積特點(diǎn)和災害區域當作模擬參照，對泥石流運動(dòng)進(jìn)行模擬，根據模擬結果，預測泥石流覆蓋范圍；利用偽衛星技術(shù)計算災害擴散程度和易發(fā)點(diǎn)距離，在救援中心搭建費用與救援成本最低前提下，將用戶(hù)選擇的位置與高度作為已知條件，以期望損失最低為約束，以精度因子為標準得到救援選址的核心區域點(diǎn)，構建基于偽衛星測試的災害救援中心選定模型。仿真實(shí)驗表明，設計模型的選址精度和效率較高，可為泥石流災害后及時(shí)救援提供數據支撐。

摘要:針對遙感圖像中背景復雜度高、目標尺寸多樣所導致的目標檢測精度低的問(wèn)題,提出一種基于改進(jìn) YOLOv5的遙感圖像目標檢測算法。該算法將具有Transformer風(fēng)格的ConvNeXt網(wǎng)絡(luò )作為主干網(wǎng)絡(luò ),以克服卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNN)結構的局限性,捕獲更多全局信息。引入 SimAM 注意力機制在不增加網(wǎng)絡(luò )參數的情況下,推斷出特征圖的3D注意力權值,提高網(wǎng)絡(luò )的穩定性以及抗干擾能力。同時(shí)采用全局顯式集中調節方案的集中特征金字塔(CFP),捕獲全局長(cháng)距離依賴(lài)關(guān)系以及遙感圖像的局部關(guān)鍵區域信息。將本文提出的算法在 RSOD 數據集上進(jìn)行消融實(shí)驗,結果表明,本文提出的算法能夠顯著(zhù)提高遙感圖像目標檢測的平均準確率。

摘要:實(shí)驗室用電諧波參數取值范圍難以確定，導致實(shí)驗室用電諧波深度控制質(zhì)量下降，以解決該問(wèn)題作為研究目標，設計基于譜序列變換的實(shí)驗室用電諧波深度控制方法。根據譜序列變換原則估算實(shí)驗室用電諧波參數取值范圍。根據估算結果建立多電平逆變器，提取DFT、DSC諧波并分析其波動(dòng)特性，提取實(shí)驗室用電諧波特征。設計諧波控制器架構，通過(guò)計算死區補償向量與控制參數的方式，實(shí)現對用電諧波的深度控制。對比實(shí)驗結果表明，所設計方法可將電流諧波控制在6.8A-12.4A的范圍之內，可將電壓諧波控制在180V-220V的范圍之內，能夠大幅提升電量諧波的穩定性，解決電力損耗問(wèn)題。

摘要:針對含有隨機噪聲的模型未知線(xiàn)性時(shí)不變 (Linear Time Invariant, LTI) 系統模型建立過(guò)程復雜且控制律難以得到的問(wèn)題，提出一種基于數據驅動(dòng)的預測控制方法。基于系統行為學(xué)理論和平衡子系統辨識方法，僅利用測量得到的系統數據構建被控系統的非參數模型,將其和預測控制理論相結合設計出基于數據驅動(dòng)的預測控制器，對于系統測量數據中存在的有界加性高斯噪聲，通過(guò)引入數據的松弛變量和L2正則項來(lái)降低噪聲擾動(dòng)的影響，采用滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化策略計算最優(yōu)控制序列并將其作用于被控系統，實(shí)現系統對設定值的軌跡跟蹤。將所提控制策略應用于四容水箱系統，仿真結果表明與同樣基于數據驅動(dòng)的子空間預測控制方案相比，所提方法具有更好的動(dòng)態(tài)性能，且該策略在抗噪聲擾動(dòng)方面有明顯優(yōu)勢,具有更強的魯棒性。

摘要:針對電力系統在周期擾動(dòng)下可能發(fā)生混沌振蕩，影響電力系統穩定運行的問(wèn)題，提出基于混沌小擾動(dòng)抑制的電力系統混沌振蕩控制方法。構建電力系統數學(xué)模型，模擬電力系統混沌振蕩過(guò)程，確定擾動(dòng)與混沌振蕩之間的關(guān)系。根據電力系統實(shí)時(shí)運行數據的采集結果，計算混沌振蕩信號特征參數，判定系統振蕩狀態(tài)，計算混沌擾動(dòng)抑制控制量。在混沌振蕩控制器的支持下，利用混沌小擾動(dòng)抑制技術(shù)限制混沌振蕩幅值，進(jìn)而實(shí)現電力系統的混沌振蕩控制任務(wù)。從實(shí)驗結果中可以看出，與傳統控制方法相比，優(yōu)化設計方法控制作用下，電力系統的混沌振蕩信號的幅值和頻率更低，振蕩幅值和頻率的控制誤差分別降低了約1.57db和0.015Hz，即優(yōu)化設計方法的控制性能更優(yōu)。

摘要:為了對無(wú)線(xiàn)異構共存網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行優(yōu)化并對擁塞進(jìn)行控制,通過(guò)授權輔助接入和無(wú)線(xiàn)保真對網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化模型進(jìn)行了設計,并以馬爾科夫鏈來(lái)輔助建模。為了解決吞吐量問(wèn)題,對不同公平約束下的最大吞吐量進(jìn)行了問(wèn)題優(yōu)化,并引入了虛擬隊列來(lái)對擁塞進(jìn)行控制。實(shí)驗結果顯示,LAA-WiFi模型下共存網(wǎng)絡(luò )總吞吐量的仿真值最大值為0.99。虛擬隊列方法下吞吐量的最大值約為317,最小值約為108。LAA-WiFi模型可以對網(wǎng)絡(luò )擁塞問(wèn)題進(jìn)行緩解,且其引入的虛擬隊列方法可以對吞吐量下降問(wèn)題進(jìn)行解決。研究結果可以擴展到其他的領(lǐng)域,給不同場(chǎng)景的無(wú)線(xiàn)異構共存網(wǎng)絡(luò )的優(yōu)化和擁塞控制提供借鑒。

摘要:為滿(mǎn)足液壓設備多缸同步操作的控制需求,提出一種非線(xiàn)性模糊滑膜控制算法研究。以多缸液壓設備的控制特性為基礎建模,并獲取模型的切換函數；借助液壓缸與負載力平衡方程,完成多級液壓缸的換級處理,再聯(lián)合液壓設備同步速度計算結果,確定節流緩沖控制條件,實(shí)現對設備的同步控制。利用AMESim軟件設計仿真實(shí)驗,得到加速度、速度、位移差三項指標數值,結果顯示非線(xiàn)性模糊滑膜控制算法能夠更好第控制多缸液壓設備的同步操作需求。

摘要:車(chē)輛的橫擺響應受到轉向系統、懸架系統、制動(dòng)系統及驅動(dòng)系統影響，傳統車(chē)輛主要以轉向輸入進(jìn)行主動(dòng)控制，隨著(zhù)線(xiàn)控底盤(pán)的發(fā)展，ESC、后輪轉向、扭矩矢量等技術(shù)逐步參與到車(chē)輛橫擺的主動(dòng)控制中；相對于ESC以制動(dòng)力差產(chǎn)生橫擺力矩，扭矩矢量可在不降低總驅動(dòng)力的前提下產(chǎn)生橫擺力矩，不會(huì )引起車(chē)輛的制動(dòng)效應；通過(guò)后軸雙電機扭矩矢量控制（TVC）產(chǎn)生主動(dòng)橫擺力矩，旨在改善車(chē)輛橫擺響應，TVC采用前饋與反饋結合控制，基于二自由度車(chē)輛模型、目標穩態(tài)增益K及橫擺角速度-速度修正因子K1建立目標橫擺角速度；利用車(chē)輛模型逆函數計算橫擺力矩前饋值，PID計算橫擺力矩反饋值，總橫擺力矩轉換得到左右車(chē)輪縱向力調整量；縱向力調整量與驅動(dòng)力分量疊加獲得左右輪總縱向力；左右輪驅動(dòng)力過(guò)大時(shí)可能會(huì )受到滑移率、電機扭矩等限制，為保證橫擺力矩偏差在要求范圍內，需要根據限制情況對左右輪縱向力進(jìn)行調整；通過(guò)仿真驗證，TVC可明顯改變車(chē)輛橫擺響應

摘要:為了有效確保移動(dòng)機器人視覺(jué)伺服控制效果,提高移動(dòng)機器人視覺(jué)伺服控制精度,設計了基于虛擬現實(shí)技術(shù)的移動(dòng)機器人視覺(jué)伺服控制系統。通過(guò)三維視覺(jué)傳感器和立體顯示器等虛擬環(huán)境的I/O設備、位姿傳感器、視覺(jué)圖像處理器以及伺服控制器元件,完成系統硬件設計。從運動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)兩個(gè)方面,搭建移動(dòng)機器人數學(xué)模型,利用標定的視覺(jué)相機,生成移動(dòng)機器人實(shí)時(shí)視覺(jué)圖像,通過(guò)圖像濾波、畸變校正等步驟,完成圖像的預處理。利用視覺(jué)圖像,構建移動(dòng)機器人虛擬移動(dòng)環(huán)境。在虛擬現實(shí)技術(shù)下,通過(guò)目標定位、路線(xiàn)生成、碰撞檢測、路線(xiàn)調整等步驟,規劃移動(dòng)機器人行動(dòng)路線(xiàn),通過(guò)控制量的計算,實(shí)現視覺(jué)伺服控制功能。系統測試結果表明,所設計控制系統的位置控制誤差較小,姿態(tài)角和移動(dòng)速度控制誤差僅為0.05°和0.12m/s,移動(dòng)機器人碰撞次數較少,具有較好的移動(dòng)機器人視覺(jué)伺服控制效果,能夠有效提高移動(dòng)機器人視覺(jué)伺服控制精度。

摘要:超空泡航行器在航行過(guò)程中，尾部會(huì )周期性拍打空泡壁而表現出強烈的“尾拍”現象，尾部空泡是由空化器經(jīng)歷的歷史位置形成，呈現強烈的時(shí)滯特性，動(dòng)力學(xué)建模和穩定控制是制約其發(fā)展的核心難題。針對泡體耦合問(wèn)題，建立了空泡/剛體相對幾何關(guān)系一體化實(shí)時(shí)解算的動(dòng)力學(xué)模型。針對后體非線(xiàn)性特性，采用分段線(xiàn)性化方法，在保留后體尾拍非線(xiàn)性特性的基礎上，建立了面向控制的簡(jiǎn)化模型。為了解決超空泡航行器非線(xiàn)性時(shí)滯控制問(wèn)題，針對彈體運動(dòng)極其敏感、操縱效率高等特點(diǎn)，采用極點(diǎn)配置的方式將控制模型配置到理想狀態(tài)。針對尾拍過(guò)程非線(xiàn)性和不確定極大的特點(diǎn)，建立了面向擾動(dòng)的變結構控制器，實(shí)現超空泡航行器擾動(dòng)運動(dòng)控制。采用極點(diǎn)配置變結構控制方法，分別設計了滾轉通道和俯仰通道控制律。利用泡體耦合動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行6DOF控制閉環(huán)軌跡仿真，穩定巡航過(guò)程中深度控制誤差小于0.1m，滾轉角控制誤差小于4°，表明該控制方法能夠對航行器滾轉角和深度實(shí)現穩定控制，控制效果較好，能夠滿(mǎn)足超空泡航行器航行要求。

摘要:海上大風(fēng)及其引發(fā)的次生災害是導致海洋氣象災害的主要因素；雷達觀(guān)測數據是臨近預報主要參考數據之一，準確的雷達外推數據對于提升海上強對流大風(fēng)臨近預報能力極為關(guān)鍵；面向海上大風(fēng)預報需求，從輸入數據格式和損失函數兩方面對ConvLSTM進(jìn)行改進(jìn)，構建了基于自編碼的ConvLSTM網(wǎng)絡(luò )，利用4年的滄州歷史雷達回波數據對其進(jìn)行訓練，得到了可基于歷史1h雷達數據預測未來(lái)1h雷達回波的雷達回波外推模型；測試集及個(gè)例檢驗結果表明，改進(jìn)模型在強回波預測方面具備更好效果。

摘要:針對車(chē)輛高速移動(dòng)場(chǎng)景下，網(wǎng)絡(luò )拓撲變化過(guò)大導致網(wǎng)絡(luò )分簇結果不穩定的問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)型共享最近鄰密度峰聚類(lèi)的快速成簇算法SNNCA（Shared Nearest Neighbor Clustering Algorithm）。通過(guò)綜合考慮節點(diǎn)的鏈路生存周期和移動(dòng)相似性，提出一種全新的節點(diǎn)連接穩定程度評估指標，并將該評估指標應用于節點(diǎn)共享最近鄰的計算過(guò)程，以組織網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)為劃分合理的多跳簇結構。為適應網(wǎng)絡(luò )環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化，提出一種簇維護策略，其中每個(gè)層級的簇成員承擔著(zhù)維護下一層級簇成員的任務(wù)，該策略能夠對簇成員進(jìn)行批量分離或合并，從而實(shí)現了算法的分布式快速收斂。根據隨機部署場(chǎng)景中進(jìn)行的仿真實(shí)驗結果顯示，相比其他較新算法，SNNCA算法降低了74%的簇數量，并且簇成員的平均存活時(shí)間增加了近1倍，表現出更好的網(wǎng)絡(luò )穩定性和健壯性。

摘要:太陽(yáng)能無(wú)人機作為一種大展弦比輕質(zhì)飛行器，其機翼的氣動(dòng)彈性效應顯著(zhù)，其中顫振問(wèn)題尤為關(guān)鍵。此類(lèi)飛機具有大尺寸和低剛度特點(diǎn)，通過(guò)風(fēng)洞試驗研究機翼顫振問(wèn)題，成本高而且難度大，難以實(shí)現，因此仿真計算是分析此類(lèi)飛機顫振問(wèn)題的主要手段。針對國內某翼展為40米的太陽(yáng)能無(wú)人機大展弦比機翼，首先對機翼有限元模型進(jìn)行工程化處理，在此基礎上開(kāi)展結構動(dòng)力學(xué)分析和顫振計算，重點(diǎn)計算了機翼上不同吊艙布置下的顫振速度。經(jīng)過(guò)仿真計算，得到該太陽(yáng)能無(wú)人機機翼顫振速度為26m/s, 滿(mǎn)足設計要求，進(jìn)一步分析表明，可以通過(guò)增加發(fā)動(dòng)機連桿的長(cháng)度、在發(fā)動(dòng)機上增加配重以及改變吊艙在機翼上的展向站位等手段來(lái)提高此無(wú)人機的顫振速度。

摘要:為解決電動(dòng)汽車(chē)現有BMS系統對鋰離子動(dòng)力電池SOH評估與預測難以滿(mǎn)足多種工況條件、各種類(lèi)動(dòng)力電池,且難同時(shí)兼顧預測精度與反饋速度等應用缺陷,提出了一套全新的EVs電池健康管理系統設計思路,采用了結合云計算與存儲平臺,融入BMS評估體系等關(guān)鍵方法；通過(guò)BMS增加5G通訊模塊,利用5G/4G信號實(shí)時(shí)上傳電芯數據,經(jīng)過(guò)云平臺搭載的多種SOH評估模型與算法,多線(xiàn)程在線(xiàn)計算得到預測結果,及時(shí)反饋至用戶(hù)端和BMS,實(shí)現電池健康管理；該體系的設計案例展示出較好的未來(lái)應用價(jià)值,為電動(dòng)汽車(chē)電池管理設計提供了新方向。

摘要:提出一種基于人工智能和元宇宙的人機交互學(xué)習智能代理，將佛教經(jīng)典卷宗中的模糊本體論應用于人工智能(artificial intelligence，AI)中，使得中小學(xué)生在元宇宙中學(xué)習英語(yǔ)和模糊標記語(yǔ)言(fuzzy markup language，FML)。基于強化學(xué)習、智能代理、本體和AI-FML人機交互學(xué)習技術(shù)，提出了一種基于模糊本體的智能代理，供學(xué)生在A(yíng)I-FML元宇宙平臺上體驗計算智能應用，學(xué)習模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和進(jìn)化計算的基本概念。將模糊本體和AI-FML的核心技術(shù)與《心經(jīng)》相結合，在A(yíng)I-FML元宇宙中構建具有計算智能、感知智能和認知智能的智能代理。此外，還運用人類(lèi)對《心經(jīng)》的語(yǔ)義理解，將AI- FML元宇宙平臺的概念解釋給中小學(xué)生學(xué)習和體驗計算智能。智能代理與學(xué)習環(huán)境和AI-FML元宇宙進(jìn)行交互，可以幫助教師評估學(xué)生們在每個(gè)課時(shí)學(xué)習英語(yǔ)或計算智能應用的表現，并以熱力圖的形式來(lái)反映。通過(guò)評估AI-FML元宇宙在上海4所國際中小學(xué)的實(shí)施情況，觀(guān)察到智能代理能夠有效工作，學(xué)生的學(xué)習成績(jì)有上升趨勢。

摘要:本文針對復雜任務(wù)分析中的高度耦合任務(wù)不易分解且需重構排序的問(wèn)題,提出了一種基于聚類(lèi)分析與改進(jìn)時(shí)間-耦合執行序列的自適應任務(wù)分解方法。在矩陣最值遴選模型和任務(wù)序列轉移策略相結合的基礎上,設計了基于中間任務(wù)序列的任務(wù)矩陣分割算法；并進(jìn)一步采用粒度自主循環(huán)調整機制,最終實(shí)現了復雜任務(wù)的自適應解耦分析。仿真驗證結果表明,該方法能夠有效實(shí)現復雜任務(wù)的解耦及序列重構,在作戰任務(wù)分析領(lǐng)域具有很好的推廣應用前景。

摘要:在氣動(dòng)調節閥中，針對智能電氣閥門(mén)定位器控制算法的開(kāi)發(fā)通常需以氣動(dòng)薄膜執行機構模型為基礎；本研究對應用于氣動(dòng)薄膜執行機構的傳統Karnopp摩擦模型進(jìn)行了優(yōu)化，對動(dòng)靜摩擦判斷條件DV(臨界速度)進(jìn)行修改，修改后的模型解決了DV如何選取這一問(wèn)題。同時(shí)對傳統氣動(dòng)薄膜執行機構模型的參數辨識方法進(jìn)行改進(jìn)，將多元線(xiàn)性回歸和最小二乘法應用于估算氣動(dòng)薄膜執行機構中移動(dòng)部件質(zhì)量，彈簧剛度系數，預緊力，庫倫摩擦和粘滯摩擦系數，通過(guò)實(shí)際氣室壓力和估計氣室壓力的標準誤差、相關(guān)系數與參數向量中每個(gè)參數對應的p-value三個(gè)指標來(lái)決定參數的選取結果。將摩擦模型整合進(jìn)氣動(dòng)薄膜執行機構動(dòng)力學(xué)模型中，通過(guò)仿真和實(shí)驗驗證了參數辨識方法有效性。在開(kāi)環(huán)不同幅值的階躍信號和隨機信號激勵下進(jìn)行仿真和實(shí)驗對比，結果表明，整合后的摩擦模型能準確模擬氣動(dòng)薄膜執行機構的動(dòng)態(tài)過(guò)程，該模型和參數辨識方法同樣適用于其它機械裝備。

摘要:以降低機載靜止變流機輔助電源的傳導電磁干擾為背景，為提高輔助電源受到電磁干擾時(shí)仿真的真實(shí)度，搭建了基于Pspice與Simulink聯(lián)合仿真的輔助電源電磁兼容模型。該模型結合simulink在控制策略設計、實(shí)現方面的優(yōu)勢和Pspice在電子元器件精確仿真方面的優(yōu)勢，可以直接方便地驗證設計階段地電磁兼容方案，并在此基礎上提出了一種結合控制策略與傳統電磁干擾濾波器地噪聲抑制有效方法。從原理分析得到精確模型到聯(lián)合仿真得出結論，對于輔助電源EMC設計及噪聲干擾問(wèn)題的解決具有實(shí)際的指導意義。

摘要:為了克服當前較多醫學(xué)圖像融合方法在采用圖像的能量信息融合圖像時(shí),忽略了不同圖像能量的關(guān)聯(lián)度,使得融合結果存在細節丟失現象和模糊現象等問(wèn)題,提出了一種非下采樣 變換 耦合能量關(guān)聯(lián)度的醫學(xué)圖像融合算法。借助 變換,在多尺度下對輸入醫學(xué)圖像進(jìn)行解析,獲取其低頻及高頻子帶系數。以圖像的能量信息為依據,構造能量關(guān)聯(lián)度函數,測量不同圖像的關(guān)聯(lián)程度。根據不同圖像的關(guān)聯(lián)度,設計不同的低頻子帶融合規則,獲取信息含量豐富且連貫性較好的融合低頻子帶。在空間頻率函數的基礎上,注入圖像的對角信息,使之成為多元空間頻率函數,以計算圖像的清晰度。引入標準差函數,計算圖像的對比度。聯(lián)合圖像的清晰度和對比度信息,獲取紋理及對比度等特征都較優(yōu)良的融合高頻子帶。基于逆 變換,重構融合結果。主觀(guān)和客觀(guān)實(shí)驗結果表明,較當前較為流行的醫學(xué)圖像融合技術(shù)而言,所提方法具備更高的融合質(zhì)量,呈現出更多的紋理細節和更高的清晰度。

摘要:機載激光雷達獲得的點(diǎn)云具有密度低、分布不均勻、分支結構不清晰等特點(diǎn)，其動(dòng)態(tài)掃描過(guò)程的數據特征動(dòng)態(tài)偏差很小，無(wú)法提取有效的數據去噪特征。為此提出偏度特征約束下的機載激光雷達點(diǎn)云數據實(shí)時(shí)分類(lèi)方法。該方法將掃描獲取的點(diǎn)云大容量實(shí)時(shí)數據引入在正態(tài)分布中，利用衡量對稱(chēng)性正態(tài)分布的關(guān)鍵度量偏度特征作為動(dòng)態(tài)特征分界約束，完成數據濾波；提取機載激光雷達點(diǎn)云特征，從中選取優(yōu)質(zhì)特征，以此構建SVM分類(lèi)器。點(diǎn)云大容量數據訓練結果即為最終的分類(lèi)結果。實(shí)驗結果表明，所提方法分類(lèi)的準確性與效率較高。

摘要:由于相機成像系統中相機、成像平面、文檔平面三者位姿角度的原因,會(huì )導致相機獲取的文檔圖像為透視投影而不是正視圖,對后期的文字提取與識別等處理造成消極影響；對相機成像系統進(jìn)行分析,影響相機成像的因素是數學(xué)模型下的相機的成像坐標系與世界坐標系的相互轉換問(wèn)題,所以利用了相機坐標系經(jīng)旋轉矩陣轉換的技術(shù),提出了一種通過(guò)旋轉矩陣將真實(shí)成像相機坐標系轉換為正視圖的虛擬相機坐標系,并進(jìn)行圖像像素點(diǎn)的重映射,以實(shí)現對文檔圖像的位姿校正；采用雙目相機進(jìn)行文檔拍攝實(shí)驗,結果表明該方法過(guò)程簡(jiǎn)單易行、可行性高、能有效的對文檔圖像進(jìn)行矯正

摘要:在對聚乙烯管道缺陷進(jìn)行超聲檢測的過(guò)程中,由于聚乙烯材料中傳播的聲速小,散射噪聲強,信噪比極低,并且儀器設備本身會(huì )受到電信號干擾,從而影響缺陷成像的結果。因此針對A掃信號進(jìn)行數據處理以提高檢測圖像的質(zhì)量尤為重要。另一方面,采用陣元數較多的超聲相控陣探頭進(jìn)行不同類(lèi)型的聚乙烯管道缺陷的數據采集時(shí),將會(huì )得到大量的缺陷數據,對存儲、傳輸和處理帶來(lái)各種困難。而針對傳統方法進(jìn)行壓縮感知時(shí),如果信號的信噪比較低而重構均方誤差較大,則很難保留信號中重要信息,在低碼率下更容易產(chǎn)生細節丟失的問(wèn)題。所以本文提出一種基于K-SVD超完備字典學(xué)習的稀疏表示缺陷信號壓縮重構方法,借助該學(xué)習算法訓練過(guò)完備字典,并選擇高斯隨機矩陣為觀(guān)測矩陣和正交匹配追蹤算法(OMP)為重構算法對聚乙烯管道缺陷回波信號進(jìn)行壓縮感知,同時(shí)分析字典元素個(gè)數與迭代次數等參數變化對重構信號與成像效果的影響。

摘要:針對衛星導航拒止的復雜環(huán)境下多無(wú)人機編隊飛行只依賴(lài)慣性導航無(wú)法長(cháng)時(shí)間導航的問(wèn)題，提出一種超寬帶（Ultra Wide Band，UWB）輔助的慣導定位誤差校正方法。給出UWB測距原理的同時(shí)建立了無(wú)人機機體坐標系下的慣導相對距離解算模型；在慣導誤差模型的基礎上，以慣導誤差和UWB測距信息分別作為狀態(tài)量和觀(guān)測量，設計出慣導誤差校正的擴展卡爾曼濾波模型；以?xún)杉軣o(wú)人機為例對算法進(jìn)行仿真驗證，仿真結果表明相較于純慣導定位，該方法在東北天三個(gè)方向的最大定位誤差不超過(guò)1 m，速度均方根誤差值不超過(guò)0.01 m/s，很好地抑制了慣導系統速度和位置的誤差發(fā)散，為解決無(wú)人機編隊在衛星拒止環(huán)境中的定位問(wèn)題提供參考思路。

摘要:針對圖像分割算法存在分割效果不理想的缺點(diǎn), 采用反向學(xué)習策略和柯西變異因子對蜜獾算法進(jìn)行改進(jìn), 進(jìn)而結合二維OTSU用于圖像閾值分割；首先, 通過(guò)反向學(xué)習策略改進(jìn)蜜獾種群的初始化, 提高種群多樣性和分布平衡, 從而提高算法的整體搜索能力；其次, 引入柯西變異因子, 對算法計算得到的可行解進(jìn)行擾動(dòng), 使算法更易于跳出局部最優(yōu), 增強算法的局部搜索能力和收斂精度；最后, 通過(guò)MHBA優(yōu)化后的二維OTSU對3幅標準圖像進(jìn)行分割驗證；實(shí)驗證明, MHBA-OTSU算法得到的分割圖像精度更高、效果更細致, 驗證了方法的有效性。

摘要:針對傳統的模糊特征檢測方法不適應當前應用的問(wèn)題,提出一種基于數據聚類(lèi)的網(wǎng)絡(luò )安全防護態(tài)勢優(yōu)化新方法。首先,構建網(wǎng)絡(luò )安全狀態(tài)分布模型,采用大數據挖掘方法對網(wǎng)絡(luò )安全信息進(jìn)行數據挖掘。其次,利用新型入侵識別檢測方法對所設計的網(wǎng)絡(luò )安全估計狀態(tài)進(jìn)行自適應特征提取,提取網(wǎng)絡(luò )安全狀況的特征數據集和處理單元。然后采用模糊C平均數據聚類(lèi)方法(FCM)提取綜合信息。對入侵特征信息流進(jìn)行分類(lèi),根據屬性分類(lèi)結果進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )安全態(tài)勢預測,實(shí)現安全態(tài)勢評估。最后基于不同場(chǎng)景下進(jìn)行實(shí)驗,結果表明,所提算法適用于網(wǎng)絡(luò )安全的場(chǎng)景,準確性和魯棒性都得到了驗證。

摘要:Buck-Boost變換器在恒功率負載情況下可能會(huì )導致系統振蕩，為保證系統穩定運行，文章采用端口受控的哈密頓模型設計一種新型無(wú)源復合控制器；首先利用正切函數改進(jìn)非線(xiàn)性狀態(tài)誤差反饋控制，更新無(wú)源控制的內環(huán)控制器，獲得期望電流值，進(jìn)而提高的系統動(dòng)態(tài)性能，減小靜態(tài)誤差；其次結合POPOV超穩定定理優(yōu)化無(wú)源控制的外環(huán)控制器，保證無(wú)源控制在內部擾動(dòng)或外部擾動(dòng)情況下均能穩定輸出；之后通過(guò)仿真將所設計的新型無(wú)源復合控制器與三種經(jīng)典的無(wú)源控制方法比較得出：新型無(wú)源復合控制器不僅可以提高系統的抗干擾能力，還能解決超調與快速性無(wú)法協(xié)調的問(wèn)題；最后利用實(shí)驗平臺驗證文章所提算法的可實(shí)施性。

摘要:為了實(shí)現地面上目標的位置估計和跟蹤,本文提出了一種攝像機平面視圖與地面位置估計之間關(guān)系的建模理論。首先分析了隨機變量(攝像機圖像平面上的位置估計和地面上的位置估計)在投影變換下的變換方式,表明了當某些幾何性質(zhì)滿(mǎn)足時(shí),投影變換會(huì )將正態(tài)分布映射為正態(tài)分布；其次采用無(wú)跡變換來(lái)計算得到變換后的隨機變量的矩；最后采用得到的建模相關(guān)性設計了一種用于多個(gè)攝像機位置估計的最小方差估計器,并應用于跟蹤地面上動(dòng)態(tài)環(huán)境中的多個(gè)目標；實(shí)驗結果表明,本文提出的模型不僅具有較好的組合位置估計能力,而且還能夠利用這種模型得到的最小方差估計器有效地呈現和跟蹤地面目標。

摘要:隨著(zhù)近地軌道上的衛星數量急劇上升、衛星之間通過(guò)組網(wǎng)以星座的方式協(xié)同工作,增加了對地監測的能力。“星鏈”是近年來(lái)低軌巨型星座的典范,“星鏈”星座衛星軌道高度低,周期短,重訪(fǎng)率高；衛星攜帶傳感器后對地球表面形成探測區域,星座不同衛星能夠同時(shí)對重點(diǎn)區域實(shí)現多重覆蓋,可對全球主要地區完成24小時(shí)不間斷偵察監視。將建模計算得到的覆蓋區域和目標區域在二維平面表示為多邊形(星下點(diǎn)表示為平面內一點(diǎn)),可以把衛星對目標區域覆蓋時(shí)間窗口計算問(wèn)題轉化為圖形之間的幾何關(guān)系判斷問(wèn)題。同時(shí),針對固定步長(cháng)耗時(shí)較長(cháng)的問(wèn)題,根據多邊形之間的距離設計了求解時(shí)間窗口的快速計算方法。依據平面內多邊形預測距離的變化率動(dòng)態(tài)設置步長(cháng),一天內參與覆蓋邊界計算、與目標區域相交判斷的采樣點(diǎn)數目由86500個(gè)減少為457個(gè),相比于固定步長(cháng)方法效率提升約99.5%。

摘要:星間激光通信已經(jīng)成為現如今的發(fā)展熱潮，星間鏈路容易受到外界環(huán)境或衛星本體的振動(dòng)影響，致使通信質(zhì)量受損；在衛星的軌道建模以及可視化領(lǐng)域，傳統方案極少引入衛星平臺振動(dòng)對鏈路的影響，無(wú)法滿(mǎn)足未來(lái)星網(wǎng)仿真的需求；為反應星間鏈路通信過(guò)程中平臺振動(dòng)對其的影響，提出了星間激光鏈路狀態(tài)模型，主要對地心角、激光功率、以及平臺振動(dòng)等主要參數進(jìn)行了研究；實(shí)驗驗證了星間可見(jiàn)性方法的計算準確性和功能有效性，分別對方位角、俯仰角、星間距離進(jìn)行誤差對比驗證，其中方位角和俯仰角誤差控制在30μrad以?xún)龋情g距離誤差控制在110m以?xún)龋⑼ㄟ^(guò)振動(dòng)疊加實(shí)驗，驗證了衛星平臺振動(dòng)對鏈路干擾的程度，較好的還原星間鏈路的真實(shí)情況。

摘要:針對潛載魚(yú)雷裝載可靠度試驗時(shí)間長(cháng)、樣雷數量小、驗前信息少等問(wèn)題，通過(guò)分析裝載可靠性評估方法優(yōu)缺點(diǎn)、裝載可靠度試驗鑒定主要問(wèn)題，提出了實(shí)艇裝載與實(shí)驗室加速相結合的裝載可靠度綜合評估方法；結合加速試驗等效原理，分析了影響?hù)~(yú)雷裝載環(huán)境應力的主要因素，設計了裝載可靠度試驗總體方案和加速試驗剖面，確定了恒溫、溫變循環(huán)、振動(dòng)疲勞加速模型的試驗工程化參數。算例表明，該方法解決了在較短時(shí)間內潛載魚(yú)雷裝載可靠度試驗試驗考核問(wèn)題，在保證試驗評估結論可信的同時(shí)可大幅提高試驗實(shí)效，不僅可推廣應用于其他類(lèi)型魚(yú)雷可靠性試驗鑒定，還可指導魚(yú)雷可靠性的研制與設計。

摘要:針對民用航空發(fā)動(dòng)機維修性設計方案優(yōu)選時(shí)缺少對定量指標評估的問(wèn)題,提出一種基于改進(jìn)TOPSIS的維修性評估方法。該方法首先根據民用航空發(fā)動(dòng)機的設計準則、相關(guān)維修標準和持續適航的約束,構建定性的維修性指標體系和定量的維修性指標體系。以層次分析法和熵權法相結合的方式確定各指標的權重系數。通過(guò)建立虛擬仿真維護環(huán)境計算出各定量指標,在此基礎上,運用改進(jìn)TOPSIS法對航空發(fā)動(dòng)機不同維修性設計方案的維修性進(jìn)行綜合評估。實(shí)驗驗證提出的方法能夠得出最佳的維修性設計方案,可為民用航空發(fā)動(dòng)機的維修性評估提供參考。

摘要:針對“人在回路”和“硬件在回路”仿真系統規模大,實(shí)體多的特點(diǎn),提出一種基于二級模糊綜合評價(jià)法的仿真系統可信度評估方法；運用層次分析法對飛機虛擬維修訓練系統不同層級的仿真模型的可信度進(jìn)行分析,從而建立一種基于二級層次模型的復雜仿真訓練系統的可信度指標體系；運用模糊綜合評價(jià)方法與專(zhuān)家評價(jià)法相結合的可信度評估量化方法,實(shí)現了對虛擬仿真訓練系統的量化計算；在此基礎上,利用典型實(shí)例對該方法進(jìn)行了實(shí)驗驗證,證明該方法對可重用復雜仿真系統實(shí)現精確地量化評估；并根據實(shí)驗結果分析了仿真系統的改進(jìn)方向,對其提高仿真效果和實(shí)訓能力具有重要的指導作用。

摘要:為準確讀取配電柜指針式儀表的示值，保證巡檢機器人作出相應決策，提出一種結合改進(jìn)YOLOv5和PSPNet模型的指針儀表檢測及示值識讀方法。首先利用主干網(wǎng)絡(luò )替換為輕量化網(wǎng)絡(luò )MobileNetv3的YOLOv5算法檢測定位表盤(pán)區域；然后采用特征提取網(wǎng)絡(luò )替換為MobileNetv2的PSPNet算法對表盤(pán)的刻度線(xiàn)區域和指針進(jìn)行分割，并通過(guò)最小二乘法圓擬合和霍夫直線(xiàn)檢測法得到指針回轉中心及指針的偏轉角度；最后結合指針偏轉角度和相鄰主刻度線(xiàn)與回轉中心連線(xiàn)的偏轉角度，通過(guò)公式法求取儀表示值。實(shí)驗結果表明，該算法能夠準確提取配電柜上的指針儀表表盤(pán)，并對表盤(pán)中的刻度和指針進(jìn)行精準分割，在誤差允許的范圍內指針儀表示值識讀相對誤差最大為6.5%，滿(mǎn)足實(shí)際工程應用的需求。