2024, 32(4):1-7.
摘要:軸承故障診斷對于降低旋轉機械的損壞風(fēng)險,進(jìn)一步提高經(jīng)濟效益具有重要意義。深度學(xué)習在軸承故障診斷中應用廣泛,但是深度學(xué)習模型在訓練與測試時(shí)容易受到噪聲的干擾導致性能下降。并且軸承的工況變化頻繁,不同工況下的數據采集困難。對此,提出了一種基于遷移QCNN的孿生網(wǎng)絡(luò )軸承故障診斷方法,先預訓練QCNN獲取具有較強判別性的模型參數,將預訓練的參數遷移到QCNN作為子網(wǎng)絡(luò )的孿生網(wǎng)絡(luò )中,然后正常訓練孿生網(wǎng)絡(luò )獲取模型,最后將測試數據與故障數據組成數據對輸入模型,即可得到測試數據的故障類(lèi)型。該方法將QCNN與孿生網(wǎng)絡(luò )相結合,QCNN中的Quadratic神經(jīng)元具有強大的特征提取能力,孿生網(wǎng)絡(luò )共享權重和相對關(guān)系的訓練方式,使得模型可以緩解噪聲和工況數據不平衡問(wèn)題的影響。實(shí)驗結果顯示,相較與傳統機器學(xué)習模型和QCNN等模型,所提出方法在面對噪聲和工況數據不平衡問(wèn)題表現更好。
2024, 32(4):8-14.
摘要:滾動(dòng)軸承作為旋轉機械中的必需元件,其任何故障都可能導致機器乃至整個(gè)系統發(fā)生故障,從而導致巨大的經(jīng)濟損失和時(shí)間的浪費,因此必須要及時(shí)準確地診斷滾動(dòng)軸承故障。針對傳統極限學(xué)習機中模型參數對滾動(dòng)軸承故障診斷精度影響較大的問(wèn)題,提出了一種基于貝葉斯優(yōu)化的深度核極限學(xué)習機的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先,將自動(dòng)編碼器與核極限學(xué)習機相結合,構建了深度核極限學(xué)習機(Deep kernel extreme learning machine, DKELM)模型。其次,利用貝葉斯優(yōu)化(Bayesian optimization, BO)算法對DKELM中的超參數進(jìn)行尋優(yōu),使得訓練數據集和驗證數據集在DKELM模型中的分類(lèi)錯誤率之和最低。然后,將測試數據集輸入到訓練好的BO-DKELM中進(jìn)行故障診斷。最后,采用凱斯西儲大學(xué)軸承故障數據集對所提方法進(jìn)行驗證,最終故障診斷精度為99.6%,與深度置信網(wǎng)絡(luò )和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等傳統智能算法進(jìn)行對比,所提方法具有更高的故障診斷精度。
2024, 32(4):15-21.
摘要:對災區實(shí)際數據進(jìn)行精準的獲取、處理與傳輸是應急測繪中迫切需要解決的問(wèn)題。為提高提高區域無(wú)人機航空應急測繪精度,利用傾斜攝影測量技術(shù),從硬件和軟件兩個(gè)方面,設計區域無(wú)人機航空應急測繪系統。設計傳感器、驅動(dòng)器和航空控制器,保證無(wú)人機能夠按照指定航線(xiàn)飛行,加設傾斜攝影元件,為傾斜攝影測量技術(shù)提供硬件支持,調整無(wú)人機航空發(fā)動(dòng)機保證飛行動(dòng)力,根據應急情況對硬件設備進(jìn)行特殊處理。在測繪區域內,規劃無(wú)人機的航行軌跡,利用傾斜攝影測量技術(shù),獲取區域影像數據。通過(guò)勻光勻色、畸變校正兩個(gè)步驟,實(shí)現初始影像的預處理。計算區域主體的幾何數據,通過(guò)制圖與標注,得出系統的應急測繪結果。系統測試結果表明,設計系統的測繪范圍更大,主體面積和位置的測繪誤差分別降低約0.7km2和1.2km2,能夠有效提高區域無(wú)人機航空應急測繪精度。
焦波 , 焦良葆 , 吳繼薇 , 祝陽(yáng) , 高? 陽(yáng)
2024, 32(4):22-27.
摘要:車(chē)載人員佩戴安全帶行為的檢測對于人的生命安全保障具有重要作用。針對目前車(chē)內復雜環(huán)境下車(chē)載人員佩戴安全帶檢測精度不高的問(wèn)題,提出一種基于改進(jìn)的YOLOv5s(You Only Look Once v5s)車(chē)載人員佩戴安全帶的檢測方法。該檢測方法將YOLOv5s作為基礎網(wǎng)絡(luò ),在此基礎上進(jìn)行改進(jìn)。為改善深度模型對特征信息的提取能力,采用RFB(Receptive Field Block)模塊增大網(wǎng)絡(luò )的感受野,并利用RFB模塊多分支結構獲得混合的感受野;加入ECA(Efficient Channel Attention)注意力通道模塊,使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò )更加專(zhuān)注特征信息的提取;將原YOLOv5s的損失函數替換為EIOU,進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò )對安全帶的檢測精度。經(jīng)過(guò)實(shí)驗結果表面,改進(jìn)后網(wǎng)絡(luò )與原YOLOv5s網(wǎng)絡(luò )相比,其平均精度均值(mAP,mean Average Precision)提高了2.2%,查準率(Precision)提升了5.1%。改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò )具有良好的提升效果,表明了該方法的有效性。
2024, 32(4):29-36.
摘要:針對傳統沖壓件人工尺寸測量效率低、精度難以保證等問(wèn)題,提出一種基于機器視覺(jué)的轉子沖片亞像素精度尺寸測量方法。該方法采用先將采集的沖片圖像灰度化再應用中值濾波來(lái)降低噪聲干擾的圖像預處理方法;通過(guò)Canny算子與Otsu方法相結合實(shí)現自適應閾值邊緣檢測,再利用改進(jìn)的Zernike矩方法進(jìn)行亞像素定位,獲取亞像素級坐標;然后設計輪廓分割算法,主要提取內外圓亞像素輪廓,同時(shí)設置感興趣區域并基于K-Means聚類(lèi)算法分割出骨架線(xiàn)段輪廓,最后使用最小二乘擬合法求解出轉子沖片內外圓直徑和骨架間距尺寸。實(shí)驗結果表明,該方法平均測量精度可以達到0.01mm,測量精度高、速度較快,具有較高的實(shí)用價(jià)值。
2024, 32(4):37-45.
摘要:針對服務(wù)器底層部分業(yè)務(wù)類(lèi)硬件故障對系統穩定運行的影響,提出一種改進(jìn)的量子行為粒子群優(yōu)化(IQPSO)與遺傳算法(GA)相結合的混合元啟發(fā)式優(yōu)化算法對自適應神經(jīng)模糊推理系統(ANFIS)參數進(jìn)行訓練,以獲得更準確的ANFIS規則進(jìn)行硬件故障預警的方法。首先,通過(guò)分析服務(wù)器業(yè)務(wù)與硬件相關(guān)參數之間的映射關(guān)系,通過(guò)采集的數據集對ANFIS模型進(jìn)行訓練構造預測模型;其次,考慮ANFIS在梯度計算過(guò)程中存在容易陷入局部最優(yōu)值的問(wèn)題,設計了一種IQPSO算法結合GA中的交叉和變異算子操作混合元啟發(fā)算法全局搜索ANFIS規則參數;最后,通過(guò)一組后處理樣本數據集對所提方法有效性和穩定性進(jìn)行了檢驗。實(shí)驗結果表明,該方法可有效預警服務(wù)器硬件故障,基于所提混合元啟發(fā)優(yōu)化算法獲得的ANFIS模型具備更快的收斂速度和更高的全局搜索精度,與傳統ANFIS模型相比泛化精度提高了47%以上。
馬如鉞 , 王晨光 , 曹慧亮 , 申沖 , 唐軍 , 劉俊
2024, 32(4):46-53.
摘要:為解決偏振暗光場(chǎng)景下常見(jiàn)目標識別結果準確性不高的問(wèn)題,提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的偏振度圖像與可見(jiàn)光圖像融合算法,設計了新的損失函數以形成無(wú)監督學(xué)習過(guò)程,引入拉普拉斯算子提高融合圖像的質(zhì)量,最終將被測目標的偏振信息與可見(jiàn)光信息有效結合;提出了基于改進(jìn)的YOLOv5算法對融合后的目標進(jìn)行目標檢測,在網(wǎng)絡(luò )框架中加入CA注意力機制,將通道注意力機制與空間注意力機制相結合。在自制的數據集上對提出的網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練測試,結果表明,融合圖像在主客觀(guān)上都達到了較好的視覺(jué)效果,將改進(jìn)的YOLOv5算法相比最優(yōu)的YOLOv5s模型,精確率和召回率分別達到了89.3%和82.5%,均值平均精度分別提高了2.6%和1.8%。
2024, 32(4):54-60.
摘要:隨著(zhù)信息化的發(fā)展,音視頻流媒體技術(shù)應用面越來(lái)越廣,為了使得音視頻流媒體技術(shù)尤其是在直播方面擁有更好的性能,得到更多用戶(hù)的好評,采用在原本HTTP的動(dòng)態(tài)自適應流標準的視頻流媒體架構下引入MPC控制算法并將MPC模型預測控制與碼率自適應算法相結合的方法,進(jìn)行對AAC優(yōu)化、確定預測模型、測試音視頻同步的影響因素以及PSNR-Y分量、測試切片時(shí)長(cháng)與跳幀時(shí)延,計算最終的QoE用戶(hù)評價(jià)指標來(lái)進(jìn)一步檢測音視頻流媒體技術(shù)的優(yōu)劣。經(jīng)實(shí)驗仿真測試可知,相比前人的相關(guān)算法,在不同直播場(chǎng)景下以及不同網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下均有更加良好的QoE值,平均QoE用戶(hù)評價(jià)指標明顯更高,為1237.2826。綜上分析可知,MPC的音視頻同步碼率自適應算法各項性能最好。
2024, 32(4):61-66.
摘要:車(chē)載探地雷達技術(shù)在地鐵隧道中的檢測得到廣泛應用,對保障地鐵隧道的安全性和可靠性起到重要的作用。為了對地鐵隧道缺陷進(jìn)行精確檢測,并提升檢測的效率,構建基于Yolov5模型的車(chē)載探地雷達檢測系統。首先采用零時(shí)校正、去直流、背景去除和圖像增益方法對信號和圖像進(jìn)行去噪。然后基于Yolov5目標檢測模型,引入SPP-Bottleneck模塊進(jìn)行改進(jìn),最后構建基于Yolov5模型的車(chē)載探地雷達檢測系統。結果顯示,改進(jìn)后的Yolov5模型在置信度相同的條件下,相較于原始模型具有更高的F1值。在實(shí)例應用中,基于Yolov5模型的車(chē)載探地雷達檢測系統F1、精確度、召回率平均值分別為0.884、0.873和0.895,該模型對于隧道中的缺陷檢測具有有效性。Yolov5目標檢測模型的檢測時(shí)間為0.3s,相較于其他三種檢測模型,效率分別提升了93.75%、84.2%和50.0%,更具有實(shí)際應用價(jià)值。此次研究解決了傳統車(chē)載探地雷達技術(shù)存在的問(wèn)題,對地鐵的運營(yíng)和維護具有重要的意義。
2024, 32(4):67-73.
摘要:傾斜攝影測量技術(shù)因現代測量技術(shù)的進(jìn)步,在眾多應用場(chǎng)景中證明了其獨特和不可或缺的價(jià)值;在GIGIS技術(shù)的支持下,研究致力于結合傾斜攝影測量技術(shù)與機載LiDAR技術(shù),旨在實(shí)現更精確、完整的建筑測量;采用了基于GIGIS的傾斜影像技術(shù),獲取了豐富的紋理、色彩特征信息,并利用機載LiDAR技術(shù)獲取了高精度、低噪聲的點(diǎn)云信息,從而優(yōu)化了LiDAR在建筑測量中的應用;通過(guò)對點(diǎn)云特征提取與融合方法的優(yōu)化,在兩個(gè)不同區域的測試中,改進(jìn)后的特征提取準確率分別達到93.56%和92.14%,均明顯高于改進(jìn)前;研究為建筑測量提供了更準確、完整的多源數據特征,為建筑測量技術(shù)的進(jìn)步提供了有價(jià)值的方案。
2024, 32(4):74-80.
摘要:針對交通場(chǎng)景中由光照、遮擋、目標小以及背景復雜等因素導致目標檢測精度低,易出現漏檢和誤檢問(wèn)題的情況,提出了一種基于YOLOv7的交通目標檢測算法;該算法在主干網(wǎng)絡(luò )中融入多頭注意力機制,以增強網(wǎng)絡(luò )特征學(xué)習能力,從而更好地捕獲數據和特征內部的相關(guān)性;在YOLOv7頸部網(wǎng)絡(luò )引入協(xié)調注意力模塊(CA),將位置信息嵌入到注意力機制中,忽略無(wú)關(guān)信息的干擾,以增強網(wǎng)絡(luò )的特征提取能力;增加一個(gè)多尺度檢測網(wǎng)絡(luò ),以增強模型對不同尺度目標的檢測能力;將CIoU損失函數更改為SIoU函數,以減少模型收斂不穩定問(wèn)題,提高模型的魯棒性;實(shí)驗結果表明,改進(jìn)的算法在BDD100K公開(kāi)數據集上的檢測精度和速度分別達到了59.8% mAP和96.2 FPS,相比原算法檢測精度提高了2.5%;這表明改進(jìn)的算法在滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求的同時(shí),具備良好的檢測精度,適用于復雜情況下的交通目標檢測任務(wù)。
2024, 32(4):81-86.
摘要:為解決網(wǎng)絡(luò )主機大數據樣本單位并發(fā)量有限的問(wèn)題,有效控制大數據高并發(fā)傳輸數據參量,設計了基于MLVDS和USB3.0的大數據高并發(fā)傳輸控制系統。在Web服務(wù)器架構中,接入MLVDS驅動(dòng)器與并行接收器設備,并聯(lián)合相關(guān)應用元件,調度可移動(dòng)網(wǎng)關(guān)的主控模塊,完成大數據高并發(fā)傳輸控制系統的硬件結構設計。利用USB3.0控制芯片,完善接口電路組織的連接回路,完成基于USB3.0的控制電路搭建。設置MySQL數據庫表單,借助TCP/IP協(xié)議,處理大數據并發(fā)文本,再聯(lián)合相關(guān)大數據參量,定義INF傳輸控制指令,實(shí)現對傳輸控制行為的分析。結合相關(guān)硬件結構,完成基于MLVDS和USB3.0的大數據高并發(fā)傳輸控制系統的設計。實(shí)驗結果表明,設計系統可提升大數據樣本順序和逆序并發(fā)量的均值水平,解決了大數據樣本單位并發(fā)量有限的問(wèn)題,有效控制大數據高并發(fā)傳輸數據參量。
2024, 32(4):87-93.
摘要:水利工程用液壓清淤泵受階躍負載擾動(dòng)的影響導致工作效率降低。為有效提升液壓清淤泵工作效率、降低階躍負載擾動(dòng)帶來(lái)的影響,提出一種針對水利工程用液壓清淤泵的模糊自抗擾控制方法。首先,確定液壓清淤泵自抗擾控制過(guò)程中相關(guān)影響因素;再基于影響因素分析結果確定液壓清淤泵模糊自抗擾控制流程對影響因素進(jìn)行控制;最后實(shí)現水利工程用液壓清淤泵模糊自抗擾控制。實(shí)驗證明:該方法得到的液壓清淤泵負載擾動(dòng)值與實(shí)際負載擾動(dòng)值相接近,可以準確估計階躍負載擾動(dòng);控制水利工程用液壓清淤泵后,液壓清淤泵響應速度較快,含淤值在0.030L/min左右,容積效率為98.73%,整體控制效果較好。
2024, 32(4):94-99.
摘要:在機器人自主避障過(guò)程中,由于傳感器數據的誤差會(huì )降低機器人感知和決策的準確性,從而影響機器人自主避障能力。為此,提出高精度激光測距下的機器人自主避障控制方法。通過(guò)設計機器人體系結構,建立機器人運動(dòng)學(xué)模型,為機器人避障控制提供依據。采用高精度激光測距技術(shù),構建機器人移動(dòng)場(chǎng)地地形。通過(guò)自適應閾值方法,完成機器人的自主避障控制。實(shí)驗結果表明,所提方法的機器人自主避障控制效果好,且障礙物位置測試值與實(shí)際位置值的誤差保持在0.5m以?xún)龋哂休^高的避障控制精確度。
2024, 32(4):100-105.
摘要:為解決由視線(xiàn)傾角、視線(xiàn)偏角過(guò)大造成的飛行器對接存在誤差的問(wèn)題,實(shí)現飛行器交會(huì )軌跡的精準對接,提出基于雷達測距的飛行器交會(huì )對接誤差補償控制技術(shù)。建立空間參考坐標系,根據軌道根數計算結果,推導動(dòng)力學(xué)狀態(tài)方程,實(shí)現對飛行器交會(huì )對接過(guò)程中的動(dòng)力學(xué)作用分析。按照雷達測距原理,計算飛行器的理論飛行時(shí)長(cháng)及雷達裝置作用距離,再聯(lián)合相關(guān)參數指標,確定精度極限的取值范圍,實(shí)現基于雷達測距的對接誤差控制。在三坐標測量機結構模型中,定義飛行位姿擬合條件,再根據位姿誤差求解結果,實(shí)現對誤差參數的補償修正處理,完成基于雷達測距的飛行器交會(huì )對接誤差補償控制方法的設計。對比實(shí)驗結果表明,應用所提方法可以同時(shí)將視線(xiàn)傾角、視線(xiàn)偏角的取值控制在0°-45.0°的數值范圍之內,能夠較好解決飛行器錯誤對接的問(wèn)題,符合精準對接飛行器交會(huì )軌跡的實(shí)際應用需求。
2024, 32(4):106-112.
摘要:常規的渦軸航空發(fā)動(dòng)機轉速的自適應模糊控制技術(shù),對發(fā)動(dòng)機轉速扭矩參數的調整不太精準,導致轉速控制效果較差。因此,提出渦軸航空發(fā)動(dòng)機轉速的自適應模糊控制研究。對邏輯進(jìn)行模糊化處理,將模糊子集的參數作為控制器的主要參數,形成渦軸航空發(fā)動(dòng)機轉速模糊控制器,通過(guò)模糊控制器,對變化率的調整規則進(jìn)行設計,將轉速波動(dòng)控制在較小的范圍內,并建立參數調整規則表,按照模糊自整定數值關(guān)系,對發(fā)動(dòng)機轉速扭矩參數進(jìn)行精確調整,以該數據基礎,根據隸屬度函數,以相鄰模態(tài)控制器的凸組合為主要模式,對相等階次的導數進(jìn)行求解,并設置兩個(gè)緩沖模態(tài),對發(fā)動(dòng)機狀態(tài)輸出狀態(tài),進(jìn)行一定程度的收斂,從而對發(fā)動(dòng)機轉速進(jìn)行自適應模糊控制。進(jìn)行仿真實(shí)驗,結果表明,使用本文設計的方法,對渦軸航空發(fā)動(dòng)機轉速進(jìn)行自適應模糊進(jìn)行控制后,發(fā)動(dòng)機轉速波動(dòng)較小,控制效果較好,具有較好的應用價(jià)值。
2024, 32(4):112-119.
摘要:為保證配送機器人能夠安全穩定的將實(shí)驗樣品送達至指定位置,利用FA-A*優(yōu)化算法,從硬件和軟件兩個(gè)方面優(yōu)化設計實(shí)驗樣品配送機器人控制系統。改裝配送機器人位姿傳感器、數據處理器、電機驅動(dòng)器和控制器等設備元件,調整系統電路的連接方式,完成硬件系統的優(yōu)化。采用柵格法搭建配送機器人移動(dòng)環(huán)境模型,通過(guò)圖像采集、特征提取與特征匹配等環(huán)節,識別實(shí)驗樣品配送對象的具體位置。以實(shí)驗樣品當前位置為起點(diǎn)、配送終端位置為終點(diǎn),利用FA-A*優(yōu)化算法規劃機器人配送路徑,結合機器人實(shí)時(shí)位姿的跟蹤結果,計算機器人控制量,最終從位置/速度、平衡、自主搭乘電梯等方面,實(shí)現配送機器人的控制功能。通過(guò)系統測試實(shí)驗得出結論:綜合靜態(tài)障礙物和動(dòng)態(tài)障礙物兩個(gè)實(shí)驗場(chǎng)景,與傳統控制相比,在優(yōu)化設計系統控制下,配送機器人的位置和速度控制誤差分別降低約14m和0.38m/s。
2024, 32(4):120-128.
摘要:為克服事件觸發(fā)控制對硬件設備的依賴(lài)以及控制策略頻繁更新的局限,針對一類(lèi)不確定Takagi-Sugeno(T-S)模糊系統的有限時(shí)間H∞控制問(wèn)題,引入自觸發(fā)機制,提出一種基于此機制下只與觸發(fā)時(shí)刻狀態(tài)有關(guān)的模糊控制器設計方法;基于自觸發(fā)機制并結合有限時(shí)間控制的思想,通過(guò)設計觸發(fā)間隔函數、推導并求解線(xiàn)性矩陣不等式(LMI),使得系統在保障穩定性的前提下,系統運動(dòng)軌跡不會(huì )超過(guò)一定的界限,并達到所期望H∞性能水平;同時(shí)相較于事件觸發(fā)機制,自觸發(fā)機制位于系統內部,無(wú)需額外硬件設備接收觸發(fā)信號且只需利用當前的觸發(fā)狀態(tài)信息來(lái)預測下一觸發(fā)時(shí)刻,在一定程度上進(jìn)一步降低系統資源成本;此外,利用李亞普諾夫函數對系統穩定性進(jìn)行了嚴格分析,并提供一個(gè)確保能夠防止芝諾現象發(fā)生的證明;最后,通過(guò)數值仿真、單連桿剛性機器人系統實(shí)例仿真兩個(gè)實(shí)驗說(shuō)明所提方法的有效性。
2024, 32(4):129-134.
摘要:針對在組合導航中擴展卡爾曼濾波器(EKF)會(huì )發(fā)散的問(wèn)題,研究了一種基于模糊控制的自適應卡爾曼濾波算法(FAKF),通過(guò)模糊控制器來(lái)計算指數加權因子,實(shí)時(shí)對量測噪聲的大小進(jìn)行調整,保證濾波精度,有效抑制濾波過(guò)程的發(fā)散問(wèn)題;針對GPS無(wú)法提供姿態(tài)角進(jìn)行組合解算的情況,使用偏振光與SINS的組合進(jìn)行姿態(tài)解算;本文通過(guò)對GPS/SINS/偏振光組合導航系統進(jìn)行仿真,將基于模糊控制的自適應卡爾曼濾波算法(FAKF)和擴展卡爾曼濾波算法(EKF)進(jìn)行對比驗證,東、北、天向位置上分別提升精度56.81%、65.17%、45.99%,東、北、天向速度上提升精度46.99%、54.01%、43.82%,俯仰角、航向角分別提升精度58.01%、53.58%,證明了該方法的優(yōu)勢。
2024, 32(4):135-142.
摘要:在當今軍事技術(shù)的快速發(fā)展中,高速自銳侵徹戰斗部在毀傷深埋高價(jià)值硬目標與多層建筑時(shí),具有巨大的戰略?xún)r(jià)值。本文通過(guò)建立動(dòng)力學(xué)響應和磁場(chǎng)分析模型,深入研究自銳戰斗部侵徹6m C40混凝土靶板和多層鋼筋混凝土靶板時(shí)引信的力學(xué)與磁場(chǎng)響應特性,為提高侵徹自銳戰斗部毀傷精度提供支撐。在引信動(dòng)力學(xué)響應的研究中,戰斗部侵徹混凝土靶板歷程,侵蝕后的靶板呈現出漏斗形狀,隨著(zhù)戰斗部侵徹的深入,應力波的稀疏效應逐漸減弱,戰斗部的速度線(xiàn)性衰減,并在最終進(jìn)入穩定侵徹模式的過(guò)程中,速度下降約52%。由于應力波在戰斗部?jì)炔康膫鬟f與疊加導致引信位置檢測的過(guò)載信號較為震蕩。在引信磁場(chǎng)分析的研究中,地磁傾角為90°、地磁偏角為0°(即地磁場(chǎng)垂直于靶板中心線(xiàn))時(shí),X、Y軸磁通密度幅值小、信號無(wú)規律、穿層特征不明顯;Z軸磁通密度幅值大、信號規則、穿層特征明顯。地磁場(chǎng)強度越大,鋼筋半徑越大,地磁傾角越大,侵徹靶板層信號特征越明顯。而Z軸磁通密度不受地磁偏角影響。
2024, 32(4):143-150.
摘要:水聲目標識別是近年來(lái)各國的研發(fā)熱點(diǎn),但是由于水聲目標難以采集而導致樣本數據不足,嚴重影響了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的識別效率以及自動(dòng)化識別裝備的水平和性能的發(fā)揮。為此,提出了一種基于樣本擴充網(wǎng)絡(luò )的水聲目標分類(lèi)模型優(yōu)化方法,通過(guò)搭建掩模重建的樣本擴充網(wǎng)絡(luò ),充分利用無(wú)標注數據進(jìn)行訓練,使模型學(xué)習到樣本的全局高維特征,再生成樣本加入到后續的識別模型訓練中,在兩次試驗過(guò)程中,平均識別準確率從76%提升至到80%,最佳識別準確率從88%提升至96%。基于實(shí)測數據的實(shí)驗表明,該方法提升了分類(lèi)器的準確率、收斂速度以及穩定性。
2024, 32(4):151-158.
摘要:針對基于A(yíng)GV約束的管道加熱器柔性作業(yè)車(chē)間調度問(wèn)題,以最小化最大完工時(shí)間和最小化車(chē)間總負載為目標,提出改進(jìn)麻雀搜索算法求解調度方案。建立合理的編解碼方式表示調度方案;為解決多目標優(yōu)化問(wèn)題,引入Patero排序;考慮麻雀搜索算法求解離散優(yōu)化問(wèn)題時(shí)無(wú)效解較多、易陷入局部最優(yōu)等缺陷,提出引入交叉變異算子、設置精英種群、設計自適應種群比例因子等改進(jìn)措施。根據標準算例數據及實(shí)際車(chē)間生產(chǎn)數據對算法可行性進(jìn)行驗證,結果表明改進(jìn)算法可有效求解合理的調度方案,相比于車(chē)間原生產(chǎn)方案,生產(chǎn)效率提高19.6%,且有效降低了車(chē)間總負載。
2024, 32(4):159-165.
摘要:衛星導航信號到達地面時(shí)非常微弱,容易受到各種干擾,給用戶(hù)帶來(lái)一定的影響;針對此種情況,面向衛星導航系統多干擾源定位場(chǎng)景,傳統兩步定位算法受參數估計精度影響較大, DPD_MVDR算法雖然改進(jìn)了MUSIC算法需要估計目標數這一缺點(diǎn),但由于使用固定網(wǎng)格分辨率,定位精度與計算復雜度二者無(wú)法兼得;針對上述問(wèn)題,提出一種改進(jìn)DPD_MVDR的直接定位方法,在直接定位這一關(guān)鍵技術(shù)上運用自適應網(wǎng)格細化,其最大優(yōu)勢在于只對干擾源位置附近的網(wǎng)格實(shí)現多級細化,能很好地兼顧定位精度與計算復雜度,避免了傳統窮舉搜索帶來(lái)的巨大計算復雜度。首先使用DPD_MVDR算法在粗網(wǎng)格下進(jìn)行位置初始估計,然后在估計位置處進(jìn)行迭代自適應網(wǎng)格細化,在降低計算復雜度的同時(shí),提高定位精度。仿真表明,改進(jìn)算法在100 m網(wǎng)格分辨率下計算復雜度明顯降低且較DPD_MVDR算法定位精度得到明顯提高;適用于對定位精度和定位實(shí)時(shí)性均有一定要求的場(chǎng)景。
劉忠偉 , 李萍 , 周盛 , 閆豆豆 , 李穎 , 安毅生
2024, 32(4):166-173.
摘要:交通流預測是智能交通系統(ITS)的核心,其中時(shí)空特性是最主要的特征。由于不同道路之間存在復雜的空間相關(guān)性和時(shí)間依賴(lài)性,因此交通流預測成為一項具有挑戰性的任務(wù)。目前,基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的預測方法在網(wǎng)絡(luò )局部以及整體的特征感知和提取方面,仍存在優(yōu)化空間。為了解決以上問(wèn)題,本文提出了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的優(yōu)化模型:Diffusion Mutual Convolutional Recurrent Neural Network (DMCRNN)。該模型以DCRNN為基準模型,利用相互學(xué)習策略對其進(jìn)行優(yōu)化。在訓練過(guò)程中,兩個(gè)DCRNN網(wǎng)絡(luò )之間相互學(xué)習、相互指導,以此來(lái)增強每個(gè)網(wǎng)絡(luò )的特征學(xué)習能力。在METR-LA和PEMS-BAY兩個(gè)真實(shí)數據集上驗證優(yōu)化策略的有效性。結果表明,經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的模型預測誤差顯著(zhù)降低,在兩個(gè)數據集上一小時(shí)的MAE分別降低了0.15和0.12,即相互學(xué)習優(yōu)化策略具有較好的性能。
2024, 32(4):174-179.
摘要:鑒于傳統深度估計方法在高分辨率圖像下存在特征提取不夠充分、圖像信息獲取不完整、受限于局部信息或特定類(lèi)型的特征提取等問(wèn)題,為此提出一種面向全局特征的Transformer立體匹配網(wǎng)絡(luò )。該網(wǎng)絡(luò )采用編碼器-解碼器的端到端架構,使用多頭注意力機制,允許模型在不同子空間中關(guān)注不同的特征,從而提高建模能力。模型將自注意力機制和特征重構窗口相結合,能夠提高特征的表征能力,彌補局部特征不足問(wèn)題,減少計算負擔的同時(shí)有效應對Transformer架構通常伴隨的高計算復雜度問(wèn)題,確保模型的注意力計算保持在線(xiàn)性復雜度范圍內。在Scene Flow、KITTI-2015數據集上分別進(jìn)行實(shí)驗,指標獲得顯著(zhù)提升,通過(guò)對比實(shí)驗驗證模型的有效性和正確性。
2024, 32(4):180-187.
摘要:實(shí)驗研究表明,在基于表面肌電信號的手勢識別中,由于噪聲的存在,識別精度會(huì )大大降低;然而,傳統的去噪方法由于對高頻部分分解不當或模態(tài)混疊等問(wèn)題暴露出缺點(diǎn);針對傳統表面肌電(sEMG)信號降噪方法對高頻部分分解不當或頻率混疊而導致降噪效果不佳,提出了一種基于互補集合經(jīng)驗模態(tài)分解(CEEMD)與變分模態(tài)分解(VMD)的滑動(dòng)區間軟閾值(SIST)降噪組合算法(CEEMD-VMD-SIST);首先,通過(guò)CEEMD將含噪信號分解為從高頻到低頻的多個(gè)不同本征模態(tài)函數(IMF),并根據自相關(guān)系數客觀(guān)界定信號的模態(tài)分量范圍;然后,對選中的模態(tài)分量采用VMD的滑動(dòng)區間軟閾值方法進(jìn)行分解降噪并與部分剩余模態(tài)分量進(jìn)行重構;實(shí)驗表明,在不同信噪比下,所提算法的降噪性能與傳統降噪方法相比,信噪比與均方根誤差均有明顯改善,可以更大程度上保留信號的有用信息。
2024, 32(4):188-194.
摘要:擴頻通信技術(shù)能有效提高系統抗干擾能力,因此得到廣泛應用。隨著(zhù)頻帶資源越來(lái)越擁擠,多進(jìn)制擴頻因其能夠很好的對帶寬和傳輸速率折中,越來(lái)越受到關(guān)注。同步一直是多進(jìn)制擴頻技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù),對采用同步頭同步法以及參考信號同步法的誤碼性能進(jìn)行對比。系統采用軟判決方式做數字調制解調輸出提供給譯碼器,從對數似然比出發(fā),提出一種適用于多進(jìn)制擴頻系統的次最優(yōu)的軟信息提取方式,分析了分別采用硬判決和軟判決對系統帶來(lái)的影響。仿真結果表明,單純提取軟信息后判決的方式對系統誤碼性能的提升不明顯,在誤碼率時(shí),相比硬判決有0.2dB左右的增益;加入卷積編碼后,仿真參數不變分析對整個(gè)系統的性能改善時(shí),相比于DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum直接擴頻系統)系統的誤碼性能有5.2dB左右的提升,軟判決譯碼比硬判決譯碼有大約1dB的增益;而考慮到編碼效率,單獨的分析軟判決和硬判決對系統的誤碼性能的影響時(shí),結果表明,在信噪比較高的信道環(huán)境下系統的誤碼性能得到較大改善,在誤碼率時(shí)軟判決譯碼比硬判決譯碼有0.7dB左右的增益,軟判決譯碼對整個(gè)系統的誤碼性能有2.5dB左右的增益的。
2024, 32(4):195-200.
摘要:為了提升警務(wù)戰術(shù)訓練仿真系統的建模精度和響應效率,提高警員的戰術(shù)技能水平,提出基于大數據及云計算技術(shù)的警務(wù)戰術(shù)訓練仿真系統設計方法。利用云計算技術(shù)設計系統的總體架構,構建警務(wù)戰術(shù)訓練仿真系統的分層模型,確定系統各層在運行過(guò)程中的主要職責;根據系統總體構架設計信息管理模塊、主控模塊、判定模塊、信息采集模塊和情景控制模塊,完成系統的硬件設計;在軟件設計中創(chuàng )新地引入全卷積孿生網(wǎng)絡(luò )和大數據技術(shù),重構相似塊組,優(yōu)化圖像質(zhì)量;應用Sketchup軟件處理基本矢量圖數據,構建訓練場(chǎng)景矢量圖,對警務(wù)戰術(shù)訓練場(chǎng)景進(jìn)行三維建模,以此實(shí)現警務(wù)戰術(shù)的仿真訓練。實(shí)驗結果表明,應用所提方法處理后的圖像峰值信噪比為65.9dB,結構相似度為0.923,具有較高的圖像采集質(zhì)量、三維建模精度和系統響應效率。可為警務(wù)戰術(shù)訓練場(chǎng)景的三維建模提供可靠依據,有效優(yōu)化警員的戰術(shù)訓練效果。
2024, 32(4):201-209.
摘要:針對機器人示教編程方法導致的工件位置固定、抓取效率低下的問(wèn)題,研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在機器人視覺(jué)識別與抓取規劃中的應用,建立了視覺(jué)引導方案,通過(guò)YOLOV5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型開(kāi)發(fā)視覺(jué)識別系統,識別物體的種類(lèi),同時(shí)獲取待抓取物體定位點(diǎn)坐標。提出了機器人六點(diǎn)手眼標定原理并進(jìn)行標定實(shí)驗,提出了針對俯視圖為圓形或長(cháng)方形物體的定位方法。最后針對3種物體進(jìn)行了180次的抓取實(shí)驗,實(shí)驗的綜合平均抓取成功率約為92.8%,驗證了視覺(jué)識別和抓取機器人系統具備實(shí)際應用的可能性,有效提高了抓取效率。
2024, 32(4):210-218.
摘要:高精度、可移植、多維度的在途車(chē)輛及其周邊駕駛環(huán)境數據在L3級及以上自動(dòng)駕駛汽車(chē)場(chǎng)景庫測試、不良駕駛行為譜構建以及在途實(shí)時(shí)交通管控等領(lǐng)域有至關(guān)重要的作用,由單一傳感器構成的數據采集系統在精度、維度上都受到了較大限制,導致其可靠度較低。為實(shí)現多類(lèi)數據傳感器協(xié)同一體化,研發(fā)了一款包含激光雷達、車(chē)載運動(dòng)測量與組合定位、車(chē)載踏板與方向盤(pán)位移傳感器和雷視道路多維感知一體機的多模塊道路環(huán)境數據與駕駛行為同步采集系統,支持多項交通數據采集任務(wù)的并行處理,融合了用戶(hù)的真實(shí)駕駛行為,并基于該系統設計了依維柯某車(chē)型的數據實(shí)車(chē)采集平臺。該系統由上位機與下位機兩個(gè)子系統構成,集成了多模塊數據采集、儲存、傳輸與標定等功能,且對各個(gè)模塊完成了時(shí)間同步處理,適用于兩客一危場(chǎng)景,并設計了易操作的上位機用戶(hù)交互界面,對多模塊數據實(shí)現實(shí)時(shí)可視化,直觀(guān)查看各時(shí)段數據的變化規律,具有較高的應用價(jià)值。
2024, 32(4):219-225.
摘要:目前,UNet基本模型對帶有金屬偽影的CT圖像的去除能力無(wú)法有效滿(mǎn)足需求,UNet的結構簡(jiǎn)單無(wú)法提取出足夠精確的有效結構和細節信息,并且深層卷積對低級特征的信息利用不夠充分。基于上述問(wèn)題,提出了一個(gè)基于注意力門(mén)的UNet金屬偽影去除網(wǎng)絡(luò ),該網(wǎng)絡(luò )采用了注意力門(mén)對低層級和高層級的信息進(jìn)行注意力權重處理,并利用跳躍連接機制到特征解碼結構以提高生成CT圖像的質(zhì)量,通過(guò)多層級的編解碼結構得到最終的去除金屬偽影CT圖像。實(shí)驗結果表明,該方法與ADN、cGANMAR、UNet、CNNMAR、CycleGAN相比得到了更好的條狀和帶狀偽影去除效果的CT圖像。
2024, 32(4):226-231.
摘要:為有效降低和抵御干擾對信號接收與定位的影響,提高導航系統的穩定性和可靠性,設計基于LSTM的北斗衛星信號識別與抗干擾方法,以無(wú)失真地利用BDS信號。對北斗衛星真實(shí)信源實(shí)施信號調制,獲取衛星信號調制樣式識別算法的輸入信號。設計基于LSTM的衛星信號調制樣式識別算法,模型為一個(gè)傳統LSTM網(wǎng)絡(luò )與CNN網(wǎng)絡(luò )級聯(lián)的新型LSTM網(wǎng)絡(luò ),通過(guò)CNN網(wǎng)絡(luò )能夠實(shí)施I、Q數據間特征的提取,利用LSTM網(wǎng)絡(luò )提取數據中時(shí)序特征,并對其特征進(jìn)行融合,實(shí)現北斗衛星信號的識別。并設計結合空域抗干擾技術(shù)與時(shí)域抗干擾技術(shù)的空時(shí)自適應濾波約束算法,實(shí)現北斗衛星信號窄帶與寬帶干擾的共同抑制,以有效提高識別的效果。實(shí)驗測試結果表明,設計方法的識別準確率整體較高,最高達到接近90%,抗干擾后輸出信干比最高達到78.52dB。
2024, 32(4):232-240.
摘要:在對低成本航姿系統進(jìn)行加速度計與磁力計的標定中,通常磁力計的信噪比更低,僅使用橢球擬合法標定傳感器誤差參數結果是不夠精確的。為了提高標定結果的準確性,提出了一種在多位置條件下基于橢球擬合約束和點(diǎn)積法的誤差參數標定及修正方法。首先,在靜態(tài)多位置下獲取15對低噪聲的測量數據并進(jìn)行橢球擬合標定,其次,用補償后的磁力計數據分布特征構建橢球約束條件,通過(guò)點(diǎn)積法計算地磁矢量與水平面夾角,并以其均方差來(lái)量化修正效果,對磁力計中可觀(guān)性差的軸間不正交誤差參數和傳感器間非對準誤差參數進(jìn)行修正,最終提升標定效果。仿真和實(shí)測的試驗結果表明,在同等橢球擬合約束下,本方法相比于獨立使用橢球擬合法和點(diǎn)積不變法,地磁矢量與水平面夾角的均方差下降了25%以上,且具有簡(jiǎn)單易用的特點(diǎn)。
2024, 32(4):241-247.
摘要:快烤試驗裝置作為快烤試驗的重要組成部分,其產(chǎn)生的火焰溫度對試驗結果有很大的影響。為設計管道燃氣快烤裝置,利用Fluent軟件、采用SST k-ω湍流模型和非預混燃燒模型,開(kāi)展管道燃氣裝置燃燒過(guò)程仿真和關(guān)鍵結構參數對火焰溫度及其均勻性的影響規律研究。選擇三個(gè)關(guān)鍵參數即管道間距h1、火孔孔徑Φ、火孔孔距h2,設計了三因素三水平正交試驗進(jìn)行仿真。研究結果表明:在管道直徑確定的條件下,管道間距是影響管道燃燒器火焰溫度均勻性的最主要因素,其次是火孔間距,火孔孔徑是影響火焰溫度均勻性的最次要因素;管道燃燒器上方不同高度處火焰溫度均勻性對應的最佳結構參數并不相同。
2024, 32(4):248-256.
摘要:針對國產(chǎn)微控制器終端設備程序升級需要拆卸設備問(wèn)題,提出了基于GD32網(wǎng)絡(luò )在線(xiàn)燒寫(xiě)固件的方案,通過(guò)手持控制器實(shí)現對終端設備的應用程序軟件升級,達到無(wú)須仿真器更新固件程序目的。該方案詳細論述了在線(xiàn)燒寫(xiě)系統的組成,在應用編程技術(shù)的工作原理,以及上位機程序、手持控制器和終端設備模塊各功能設計與實(shí)現,并給出了各個(gè)模塊的使用步驟和方法。終端設備采用多分區操作,保證系統在升級過(guò)程中即使發(fā)生異常,也不會(huì )導致產(chǎn)品變磚,充分提高了系統的可維護性與容錯性,手持控制器在外場(chǎng)升級攜帶方便,維護簡(jiǎn)單、方便、快捷,實(shí)驗測試表明,在線(xiàn)更新后的固件程序能夠正確運行,從而解決外場(chǎng)拆卸產(chǎn)品和掛載仿真器更新程序的困難。
2024, 32(4):257-263.
摘要:在子母彈無(wú)線(xiàn)能量傳輸系統中,各個(gè)線(xiàn)圈間交叉耦合,使系統傳輸效率受到影響。通過(guò)建立并聯(lián)諧振無(wú)線(xiàn)能量傳輸系統模型,在子彈線(xiàn)圈組間耦合很小的情況下,分析各個(gè)線(xiàn)圈間耦合對系統傳輸效率的影響,得到在最大傳輸效率時(shí)子彈線(xiàn)圈的頻率條件;最后通過(guò)實(shí)驗對推導公式呈現出的子彈線(xiàn)圈頻率偏移方向,以及線(xiàn)圈間耦合對系統傳輸效率的影響進(jìn)行了驗證;結果表明:在對多個(gè)子彈線(xiàn)圈進(jìn)行無(wú)線(xiàn)能量傳輸時(shí),達到最大傳輸效率時(shí)子彈線(xiàn)圈的頻率高于初始諧振頻率;當子彈線(xiàn)圈與母彈線(xiàn)圈間距較大時(shí),應采用多個(gè)母彈線(xiàn)圈對其傳輸能量;并且減小子彈和母彈線(xiàn)圈間距,可以提高系統最大傳輸效率。
2024, 32(4):264-270.
摘要:針對無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)接收機對低成本和線(xiàn)性度的定制化需求,設計了一款適用于IEEE 802.11 b/g/n/ax標準WLAN接收機的高線(xiàn)性度電流模式混頻器;采用零中頻接收機架構,電流模式混頻器的電路結構主要包括跨導級放大器,混頻開(kāi)關(guān)級和跨阻放大器;通過(guò)跨導級兩種工作狀態(tài)的轉換和跨阻放大器反饋電阻的兩種取值變化實(shí)現了混頻器的四檔增益可調;混頻開(kāi)關(guān)級選用雙平衡無(wú)源混頻電路以提供良好的線(xiàn)性度;為了解決零中頻接收機存在的直流失調問(wèn)題,加入了一種電流注入式的直流失調校準電路,進(jìn)一步提高了混頻器的線(xiàn)性度;對跨阻放大器中的跨導運算放大器電路進(jìn)行優(yōu)化設計以提高其帶寬,使跨阻放大器的輸入阻抗足夠小以保證混頻器的線(xiàn)性度;基于180 nm RF CMOS工藝,借助Cadence軟件對混頻器進(jìn)行仿真:當本振頻率為2.4GHz時(shí),四檔增益分別為38dB、32dB、27dB和21dB,中頻帶寬可達20MHz;噪聲系數在高增益的情況下為8.46dB,輸入三階交調點(diǎn)在低增益的情況下可達13.72dBm;仿真結果表明,在較寬的中頻帶寬下,電流模式混頻器取得了良好的線(xiàn)性度性能,滿(mǎn)足WLAN接收機的定制化需求。
2024, 32(4):271-278.
摘要:面向在復雜場(chǎng)景下對特定的聲源進(jìn)行篩選并定位的情況,設計了一套聲源定位系統該系統以STM32為主控芯片,以基于時(shí)間差定位算法(the time differences of arrival,TDOA)作為基本原理。對于可能出現的低信噪比、線(xiàn)性度不貼合實(shí)際、以及多徑效應等情況,首先利用模糊集合對采集到音頻數據進(jìn)行篩選處理處理,增強信號的抗干擾性,從而得到理想的音頻數據。之后利用網(wǎng)格迭代法估算聲源坐標。在相同條件下與傳統TDOA算法進(jìn)行實(shí)驗對比,結果表明在對特定頻率的音頻進(jìn)行定位時(shí),整個(gè)系統相比于傳統算法更具有抗干擾性和定位準確度,達成了預期目標。
2024, 32(4):279-286.
摘要:針對傳統二維激光告警系統的光斑中心提取誤差大、角度測量精度差和分辨率低的問(wèn)題,設計了一種基于FPGA和InGaAs焦平面陣列探測器的高精度寬波段激光告警系統,對傳統的otsu(最大類(lèi)間方差法)閾值分割算法進(jìn)行了推導和優(yōu)化,同時(shí),基于改進(jìn)后的算法,通過(guò)FPGA實(shí)現了光斑中心坐標提取以及方位角、俯仰角等參數的計算,并將結果傳輸至上位機實(shí)時(shí)監測;實(shí)驗結果顯示,相較于傳統的閾值分割算法,改進(jìn)后的otsu算法使光斑中心提取精度達到了0.06個(gè)像素,改進(jìn)后的激光告警系統角度測量平均誤差為0.03°,角度分辨率達到0.05°;實(shí)驗表明,雙目高精度寬波段激光告警系統達到了實(shí)際應用的要求,提高了系統測量的角度分辨率和精度,對光電探測和激光告警領(lǐng)域的工作具有一定的意義。
2024, 32(4):287-292.
摘要:傳統安全啟動(dòng)(Secure boot)方案的認證環(huán)節是基于公鑰基礎設施(Public Key Infrastructure,PKI)體制實(shí)現,在設備數量劇增的情況下,證書(shū)的管理會(huì )增加系統復雜性,認證過(guò)程僅實(shí)現了單向認證,安全性不足。此外,由于選擇了鏈式信任鏈,導致了在啟動(dòng)過(guò)程中的信任傳遞損失較大。針對上述問(wèn)題,本文提出了一種基于標識密碼(Identity-Based Encryption,IBC)體制的Secure boot方案,即IBCEB方案。該方案使用了IBC體制的國家標準SM9算法作為實(shí)現方法,實(shí)現了無(wú)證書(shū)的雙向認證協(xié)議,并對信任鏈模型進(jìn)行了優(yōu)化,降低了信任傳遞的損失。在ZC706評估板上進(jìn)行了測試,測試結果表明,設備在雙向認證后成功啟動(dòng),提高了系統的安全性。
譚哲卿 , 辛長(cháng)范 , 闞煌 , 高鑫 , 史銘姍
2024, 32(4):293-299.
摘要:針對制導彈藥的彈道可視化仿真中,觀(guān)察視角單一,場(chǎng)景搭建簡(jiǎn)陋,無(wú)法模擬戰場(chǎng)環(huán)境下制導彈藥在攻擊中的動(dòng)態(tài)過(guò)程等問(wèn)題,提出一種制導彈藥彈道可視化模型的搭建方法。以某型激光制導彈藥為對象,基于Simulink與Unity3D軟件建立了聯(lián)合仿真模型,采用Matlab/Simulink軟件構建六自由度彈道仿真模型,采用Unity3D搭建包括制導彈藥、目標和戰場(chǎng)環(huán)境在內的三維場(chǎng)景,采用UDP通信協(xié)議將Simulink中的仿真數據傳輸到Unity3D中,提出一種數值可視化技術(shù),能同時(shí)觀(guān)察制導彈藥的飛行姿態(tài)和仿真數值結果,實(shí)現制導彈藥在戰場(chǎng)環(huán)境下的彈道可視化仿真。將制導彈藥參數加載到仿真模型中,對不同狀態(tài)的目標進(jìn)行了模擬攻擊實(shí)驗,實(shí)驗結果顯示,該仿真模型能夠多視角、全方位地顯示制導彈藥的飛行姿態(tài)、彈道和過(guò)載情況,對于需要修改參數以逼近實(shí)戰條件下的攻擊過(guò)程,每次修正都能立刻通過(guò)可視化平臺查看和驗證修改結果。該可視化仿真模型為制導彈藥的可視化仿真提供了便利的方法,對制導彈藥的設計和作戰使用具有一定的參考作用。
2024, 32(4):300-307.
摘要:為了定量評估電動(dòng)汽車(chē)充電過(guò)程中的安全水平,本文設計了一種基于模糊綜合評價(jià)方法的電動(dòng)汽車(chē)充電安全風(fēng)險評估方案。提出了一種綜合賦權的方法,以保證評估結果的合理性與可靠性。首先統計分析指標誘發(fā)充電事故的頻率獲得客觀(guān)權重,然后經(jīng)過(guò)基于灰色關(guān)聯(lián)度的專(zhuān)家經(jīng)驗判斷得到主觀(guān)權重,最后通過(guò)標準離差求出主觀(guān)權重與客觀(guān)權重的分配系數。該方法既保留了主觀(guān)權重中專(zhuān)家的主觀(guān)建議,又充分體現了數據本身所具有的客觀(guān)特征。經(jīng)過(guò)對某充電站充電數據分析,驗證了該風(fēng)險評估方案的可行性和正確性。
2024, 32(4):308-313.
摘要:針對飛機執行空投任務(wù)的飛行品質(zhì)試飛安全控制及缺少設計及評估方法問(wèn)題,建立空投過(guò)程數學(xué)模型,預測空投過(guò)程飛機響應、指導飛行試驗實(shí)施,在空投試飛前,為評估飛機空投構型飛行品質(zhì)、確保空投試飛的安全性,分析空投貨物時(shí)飛機響應特點(diǎn),確定載機平臺飛行品質(zhì)試飛內容;以飛機姿態(tài)控制為目標,確定重力空投、牽引空投過(guò)程飛機飛行狀態(tài)、給出飛行員操縱建議,設計了空投過(guò)程評價(jià)要素表,形成基于模型的空投任務(wù)飛行品質(zhì)試飛設計及評估技術(shù),保障試飛安全、指導試飛設計。
2024, 32(4):314-321.
摘要:隨著(zhù)武器裝備研究的深入推進(jìn),傳統方法難以滿(mǎn)足復雜系統安全性與可靠性分析的需求。為提升系統研發(fā)與評估效率,以形式化的系統建模語(yǔ)言分析魚(yú)雷全電子安全系統的安全性、可靠性成為必然趨勢。本文在傳統安全性與可靠性分析的基礎上,基于系統工程開(kāi)展安全系統建模過(guò)程,以功能需求、系統架構、活動(dòng)視圖以及時(shí)序邏輯控制作為安全性與作用可靠性分析的構成元素,對系統功能模型進(jìn)行故障傳播建模;最后以安全建模語(yǔ)言構建事故樹(shù)模型得出安全性與可靠性的影響因素,為引信系統的安全性與可靠性分析工作提供一定參考價(jià)值。
2024, 32(4):322-327.
摘要:面向下一代導航系統結合高中低軌構建導航星座的設想,隨著(zhù)遙測參數數量和種類(lèi)的激增,針對傳統健康評估方法面臨的過(guò)往專(zhuān)家知識難以適用、故障機理儲備難以覆蓋全面的問(wèn)題,提出了基于局部異常因子檢測-貝葉斯網(wǎng)絡(luò )結構學(xué)習的導航衛星載荷分系統健康評估方法;通過(guò)采集某衛星系統實(shí)際故障時(shí)間點(diǎn)前后數據,設計實(shí)驗驗證了局部異常因子檢測方法能夠以粗粒度正確輸出單機級的健康狀況;分析比較了三種評分函數下,貝葉斯結構學(xué)習的效率和模型的準確度;實(shí)驗結果表明,當評分函數分別選為BDeuScore、 K2Score以及BicScore時(shí),學(xué)習到的模型對系統的健康評估準確度分別為87.4%、80.5%和85.2%;總結了局部異常因子檢測-貝葉斯網(wǎng)絡(luò )結構學(xué)習方法各自的不足,為導航衛星分系統健康評估方法提供了新方向和思路。
2024, 32(4):328-333.
摘要:針對多個(gè)不同體制、工作方式的電子系統協(xié)同工作、信息融合的應用需求,設計了一種冗余式導航分發(fā)設備,通過(guò)對外部多個(gè)信息源提供的時(shí)間、導航及參數信息進(jìn)行信息綜合處理,為電子系統內的設備提供實(shí)時(shí)、統一的導航、時(shí)間和參數信息,應用情況表明,該設備實(shí)現了整個(gè)電子系統內部各設備間us級的信息同步。通過(guò)分析信息同步需求,采用冗余架構,使用FC時(shí)間同步服務(wù)實(shí)現精確對時(shí)功能,通過(guò)雙冗余FC接口實(shí)現時(shí)間、導航及參數信息的分發(fā),并提供秒脈沖等時(shí)間基準信號,由各電子系統內部的時(shí)間處理單元實(shí)現電子系統與本設備之間的時(shí)間同步功能。
2024, 32(4):334-340.
摘要:摘 要: 為降低部署后的通信時(shí)延,提高智慧教室的數據發(fā)送與網(wǎng)絡(luò )使用效率,提出面向智慧教室的無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)邊緣節點(diǎn)智能部署方法。以智慧教室場(chǎng)景中良好的通信、最大限度降低部署邊緣節點(diǎn)成本為優(yōu)化目標,構建邊緣節點(diǎn)智能部署的目標函數。針對目標函數設定流量約束條件、無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)數據流約束條件、節點(diǎn)計算能力約束條件。自適應調整粒子群優(yōu)化算法的慣性權重、粒子更新速度、Pareto最優(yōu)解保存策略,設計多目標改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法求解目標函數,實(shí)現面向智慧教室的無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)邊緣節點(diǎn)智能部署。測試結果表明,該方法的時(shí)延較低,網(wǎng)絡(luò )計算能力較高,保證了智慧教室無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)通信和傳輸質(zhì)量。
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