桥梁防船撞主动预警系统设计及实验研究

水运交通的发展和桥梁的增多,导致越来越多的船桥相撞事故发生。针对现有的船舶交通管理系统及被动防船撞装置在内河通航桥梁防船撞上的局限性,提出了桥梁防船撞主动预警系统方案。该系统基于红外和可见光成像探测的互补性,利用红外/可见光/激光复合探测及多源信息融合开展桥梁防船撞主动预警。设计了系统的总体方案及相应的硬、软件方案,并开展了初步的实验研究和性能分析。系统最终可以实现全天候、全天时、全自动、稳定可靠地对有撞桥趋势的船舶提前进行声光告警,有效减少船撞桥事故发生,保护桥梁和船舶的安全。     

基于PCL的带开孔翼梁腹板参数化建模和分析

针对带开孔翼梁腹板的结构稳定性,利用PCL编写带开孔的复合材料翼梁结构的参数化建模程序,分析2种开孔位置对结构稳定性的影响.结果表明圆形开孔与翼梁根部的距离以及水滴形孔与圆形开孔的距离对结构稳定性影响明显:屈曲因子随圆形开孔离翼梁根部距离的增大先增大、后减小;屈曲因子随着水滴形孔与圆形孔距离的增大而单调减小;水滴形孔与下壁板的距离对结构稳定性影响不大.在保证结构稳定性和最大应变小于设计值的前提下,确定水滴形孔与下壁板之间的最小距离.     

“地形感知与告警系统”模式三的告警包线研究

地形感知与告警系统(TAWS)的目的是避免可控飞行撞地(CFIT)事故,提高航空安全。基于模式三的告警原理,对飞机发生掉高后的正常轨迹以及规避轨迹进行建模。在大量飞行事件中统计无告警事故率和告警事故率作为系统性能指标,并基于SOC曲线的掉高阈值包线生成方法获得模式三告警包线。仿真结果和实际使用包线一致,表明模型合理性和算法有效性。     

非精确配准下SAR与光学机场图像的区域融合检测

针对SAR和光学两种异构传感器图像配准精度的局限性,提出一种新的分割方法及融合策略,最大限度地降低对配准精度的要求,提高了非精确配准下SAR和光学图像融合检测概率。首先对SAR和光学图像中的目标进行边缘和区域信息的提取,并以Ratio算子值为依据进行边缘连接,将图像分为有限个连通区域;然后通过模糊集判断进行两图像相近区域融合,以域内Ratio均值作为隶属度权值进行融合检测,在保证检测概率的前提下降低了虚警,获得了比单一传感器更精确、更完整的目标信息。     

随机抽样一致消除特征错配的一种加速算法

提出一种利用随机抽样一致方法（RANdom SAmple Consensus,RANSAC）消除图像匹配时错配的加速算法,具有平移,旋转和缩放不变性,同时允许其他方面（视角等）的较小变化,可以满足当前主流局部特征匹配算法的要求。RANSAC精度高,但时间复杂度高,时间复杂度与有效数据百分比有关,基于此提出了一类新的查找无效数据的方法,可以快速提高有效数据的比例,当它和RANSAC算法结合使用时,可以在保证高精度的情况下,有效地降低查找时间,提高图像匹配的实时性。实验表明该算法效果显著。     

TAWS低空风切变告警功能仿真验证平台设计

低空风切变对飞机运行安全会产生严重的威胁,而地形感知与告警系统(TAWS)的Mode 7能够根据飞机当前空速、攻角、无线电高度等探测低空风切变的存在,从而提示飞行员躲避危险,避免可控飞行撞地(CFIT)的发生以确保飞行安全。为了解决TAWS Mode 7功能验证时难以建立真实装机试飞环境的问题,针对某航空研究所研制的TAWS工程样机,设计了低空风切变探测功能的仿真验证平台。仿真验证平台以低空风切变模型和六自由度飞机模型为核心生成低空风切变探测所需的数据,利用飞行场景数据库进行多次仿真,可以验证TAWS Mode 7是否能在飞机穿越风切变时给出准确的提示和告警信息。     

中介机匣可调放气活门结构变化影响

为了研究中介机匣可调放气活门结构变化对放气能力和内涵出口总压畸变的影响,本文采用数值方法,在确保活门迎风面积的基础上对不同周向角度和轴向位置的可调放气活门进行了对比研究。研究结果表明:在原型位置,活门周向打开角度越大放气能力越强,放气量相对原型最多差别6%左右;轴向位置改变对放气能力的影响大于周向打开角度的改变,在活门进入弯折段后放气能力相对原型普遍上升25%左右。综合考虑总压畸变、放气能力和内涵出口的总压分布,可以在中介机匣出口附近设置活门并取合适的周向打开角度。     

一种空间仿生柔性机器人设计与智能规划仿真方法

针对传统空间刚体机器人存在的自由度有限和环境适应性差等缺陷,基于生物体结构提出了一种受“尺蠖”与“蛇”启发的适用于空间在轨服务的柔性机器人。首先,搭建了柔性机器人原型样机,研究了镍钛形状记忆合金（SMA）驱动器的驱动特性,设计了可视化控制界面并通过实物实验验证了机器人原型样机的可操控性。然后,设计了一种基于所提柔性机器人结构的Q学习算法和相应的奖励函数,搭建了柔性机器人仿真模型并在仿真环境中完成了基于Q学习的机器臂自主学习规划仿真实验。实验结果显示机器臂能够在较短时间内收敛到稳定状态并自主完成规划任务,表明所提出算法具有有效性和可行性,强化学习方法在柔性机器人的智能规划与控制中具有良好的应用前景。     

基于卷积神经网络的视频图像超分辨率重建方法

为了进一步增强视频图像超分辨率重建的效果,研究利用卷积神经网络的特性进行视频图像的空间分辨率重建,提出了一种基于卷积神经网络的视频图像重建模型。采取预训练的策略用于重建模型参数的初始化,同时在多帧视频图像的空间和时间维度上进行训练,提取描述主要运动信息的特征进行学习,充分利用视频帧间图像的信息互补进行中间帧的重建。针对帧间图像的运动模糊,采用自适应运动补偿加以处理,对通道进行优化输出得到高分辨率的重建图像。实验表明,重建视频图像在平均客观评价指标上均有较大提升（PSNR +0.4 dB / SSIM +0.02）,并且有效减少了图像在主观视觉效果上的边缘模糊现象。与其他传统算法相比,在图像评价的客观指标和主观视觉效果上均有明显的提升,为视频图像的超分辨率重建提供了一种基于卷积神经网络的新颖架构,也为进一步探索基于深度学习的视频图像超分辨率重建方法提供了思路。