基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的气动光学成像偏移预测

气动光学效应导致的目标图像偏移对于飞行器的导航、定位以及寻的影响很大,对气 动光学成像偏移的实时补偿具有重要的实用价值。提出了一种基于改进型麻雀搜索算法 优化BP神经网络(improved sparrow search agorithm optimized BP neural network, ISSA-BP)的模型,对气动光学成像偏移进行预测。为提高预测算法的 搜索和跳出局部最优的能力,在标准麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)中借助鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)飞行行 为的思想,使加入者以一定的概率向发现者靠近,缩短了算法的运行时间,保证了全局收敛 和种群的多样性。最后将 算法模型与BP神经网络模型和麻雀搜索算法优化BP神经网络(sparrow search algorithm BP,SSA-BP)模型进行对比 ,使用三种评价指标对三种算法模型进行评价, 结果表明的ISSA-BP模型能够及时准确的对气动光学成像偏移进行预测,ISSA-BP 模型的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R²)分别为2.511、1.969和0.999。     

制冷剂R290及其混合物燃爆特性与安全性研究

将具有燃爆性制冷剂R290（丙烷）分别与物理抑制剂CO2和化学抑制剂R13I1（三氟碘甲烷）混合,根据混合制冷剂的热物性参数确定R290的占比。实验结果表明：R13I1与R290组成的混合工质可直接替代传统制冷剂,根据所要替代的现有制冷剂的热物性参数可确定配比。用可燃气体/蒸气爆炸试验测试装置测试R290分别与CO2和R13I1混合后的爆炸参数,实验得出CO2和R13I1环境下,二者的体积分数分别为26.5%和6.42%时,R290不再具有燃爆性。同时,针对R290,推导出化学抑制剂最小惰化浓度的预测理论公式。     

FCM燃料热-力耦合行为仿真建模和计算方法

为评估全陶瓷微封装（fully ceramic micro encapsulated, FCM）核燃料的性能,研究由三层各向同性碳包覆（tri structural isotropic, TRISO）燃料颗粒弥散于碳化硅（SiC）基体形成的柱状芯块的填充算法,开发相应的微观结构生成程序,利用并行有限元法对FCM核燃料的热 力耦合行为进行初步分析。结果表明,基于等球Packing的TRISO燃料颗粒填充算法可以快速生成高体积比的FCM燃料结构,基于共轭梯度迭代的隐式有限元法在求解大规模热 力学耦合问题时具有较高的效率和稳健性。本文方法可用于该核燃料每个颗粒和基体内部温度与应力分布的详细计算。     

基于选择性搜索算法的车脸部件检测

车脸部件检测能够广泛地应用于车辆识别及车辆的语义分割。尽管对于车脸的检测已经做出过大量的努力,但现有的研究大多集中在车脸的整块区域的检测及定位,提出了一种基于选择性搜索的车脸部件检测算法。该算法分为两个阶段：首先,将车辆图片进行高斯滤波去噪以及图像归一化预处理。其次,对预处理后的图片,利用基于图表示的图像分割算法获取初始分割区域,计算两两相邻区域在颜色、纹理、大小及吻合度之间的相似度;随后利用初始分割区域相邻区域间的颜色、纹理、大小以及吻合度的相似性对初始分割区域进行合并,从而准确分割车脸各部件。采用部分香港中文大学的公开数据集CompCars,总计4 199张图像,作为测试样本以测试车脸部件分割检测效果。实验结果表明,该算法检测车脸部件的平均重合度达到73.74%,明显胜过其它目标检测算法,此外,该算法不需训练,具有更强的通用性。     

过电流导线引燃周围可燃物特性研究

摘 要：为研究过电流单芯聚氯乙烯铜导线对周围可燃物的引燃特性,选取截面积为2.5, 4 mm2的导线,以30 A为间隔分别通过90~180 A和90~300 A的过电流进行实验,测量导线温度变化,捕捉电弧产生过程图像并研究导线与棉布间距分别为0.5,1,2 cm工况下的引燃能力。实验结果表明,导线过载过程分为升温、燃弧和降温3个过程。燃弧过程中,电弧在导线熔断间隙处产生并逐渐向两侧增长直至熄灭,引起导线铜芯发生液化和气化,产生熔珠喷溅和流体火焰现象。高温电弧与熔珠喷溅具有引燃周围可燃物的能力。     

基于部件融合特征的车辆重识别算法

针对车辆型号相同但车辆个体不同的重识别问题,提出一种新的车辆重识别算法。运用部件检测算法获取不同车辆之间差异较大的车窗和车脸区域,对检测到的车窗和车脸区域进行特征提取并进行融合,生成新的融合特征,计算图像特征之间距离度量进行分类识别。在中山大学公开数据集VRID-1上进行测试,结果表明,该算法的Rank1匹配率达到66.67%,明显优于经典的传统特征表征算法,从而验证该算法是可行且有效的。     

基于出租车司机经验的约束深度强化学习算法路径挖掘

利用出租车司机经验,提出约束深度强化学习算法（CDRL）在线计算不同时间段内OD间最快路线。首先描述了路段经验数据库（ERSD）的提取; 然后介绍了CDRL方法,包括可选择约束路段生成和深度Q-lear-ning算法两个阶段,在第一阶段,生成OD（起终点）间可选择约束路段,在第二阶段,设计深度Q-learning算法学习出租车司机的经验,并根据他们的出发时间计算给定OD间的最快路线;最后,在广州CBD进行了应用实验。结果表明,CDRL方法计算在旅行时间上优于最短路径（SR）方法,且与最快路径（FR）方法计算路径差别不大;此外,CDRL方法在计算效率方面明显优于FR和SR方法,因此更适合OD间最快路径的在线计算。     

ST文本编程在配方程序的应用设计

随着自动化制造设备在各行业的日益普及,针对工业控制中大容量数据的处理及精度控制的复杂算法,采用ST文本高级语言进行基于PLC的配方程序设计,并在三菱公司开发的软件平台实现三菱MELSEC-Q系列PLC与GOT-2500系列人机界面的配方程序离线仿真,增强程序的可读性,缩短项目的开发周期,提高系统控制的安全性及稳定性。     

基于HS-DOE法的钢铝混合摩托车车架性能分析与优化

为了快速评估和提高新型钢铝混合摩托车车架的安全性能,以某款钢铝混合摩托车车架为研究对象,采用HyperMesh软件对其进行性能分析与优化.建立钢铝混合摩托车车架有限元模型,研究钢铝混合摩托车车架在水平载荷、垂直载荷和坐垫载荷3种工况下的最大应力和最大位移.提出一种以Hammersley采样方法改进传统试验设计方法的哈默...