多波束测深系统在水下构筑物探测领域的应用研究

为验证Sonic(2024)多波束测深系统在水下构筑物测量领域的目标检测、识别精度以及地形扫测能力,本文采用R2Sonic(2024)多波束测深声呐配合高精度组合惯导系统,对新造珠江特大桥桥墩、穗石渡口对岸的码头桩基以及测区局部水下地形进行测量。扫侧获得了目标水域及水下构筑物水底三维信息点云图,通过对扫侧点云的处理分析得到了水下构筑物结构特点及准确定位。研究结果显示：多波束测深声呐配合组合导航系统在水下构筑物测量与识别领域具有显著的意义,本文的研究结论可以为相关水下构筑物、水底文物探测工程应用提供参考。     

近场宽带距离深度域矩阵滤波器研究

由于近海水面舰船较多,形成较强干扰,不利于对水下目标尤其是水下弱目标的探测发现,本文针对水平阵,基于最小二乘原理,设计了近场宽度距离深度域矩阵滤波器,使其能够抑制水面干扰,有效探测水下弱目标,并对宽带距离深度域矩阵滤波器与窄带距离深度域矩阵滤波器的滤波效果进行分析对比。     

水下目标被动测距的一种新方法:利用波导不变量提取目标距离信息

水声学中波导不变量的研究是近30年来引人注目的课题之一。水下目标辐射噪声的直达波和海面、海底反射波之间的干涉现象中隐含有下水目标的距离信息。提取这种距离信息就为水下目标的被动测距提供了一种新的途径。理论分析和实际海试都证明,甚至单水听器的LOFAR(Low Frequency Analysis Record)图都隐含着目标的距离和运动信息。本文给出利用波导不变量提取目标距离信息的理论推导,证明了在形成干涉条纹的外界条件具备时,利用多个水听器构成的基阵也能以较大增益提供目标距离信息。虽然组成基阵的每一水听器出现干涉条纹的条件是有差异的。这种差异在波束成形时可以加以利用和补偿。本文提出的理论和部分仿真、海试结果为水下目标被动测距和目标识别提供了一种新的途径。     

基于轻量化深度学习Mobilenet-SSD网络模型的海珍品检测方法

为精确掌握水下海珍品养殖分布情况,摆脱传统上依赖人工潜水了解海珍品情况的方式,提出了一种基于轻量化深度学习的Mobilenet-SSD网络模型并用于海珍品检测,该方法对在渔船下方的水下摄像头所采集的海珍品图像实时进行目标快速检测。结果表明:采用本研究中建立的Mobilenet-SSD模型,在海胆、海参、扇贝等3种海珍品上建立数据集进行训练,可实现水下海珍品的精确识别,海胆、海参、扇贝的识别准确率分别为81.43%、86.02%、89.44%,总体平均准确率为85.79%;将Mobilenet-SSD网络模型分别与Tiny-YOLO和VGG-SSD网络模型进行比较,在相同设备上,Mobilenet-SSD网络模型相较Tiny-YOLO网络模型能更好地利用目标特征,同时较VGG-SSD网络模型节约80%的用时,实现了准确性与实时性的兼顾。研究表明,本研究中构建的Mobilenet-SSD网络模型,可用于水产养殖环境中水下海珍品的准确识别。     

基于CFD和直接计算技术的航行器阻力系数算法研究

为了准确计算水下航行器阻力系数,实现水下航行器操纵性能预报和运动控制,以某型水下航行器为例,开展了基于CFD数值模拟计算和理论直接计算的水动力阻力系数算法研究工作。首先在建立水下航行器主尺度物理模型的基础上,运用CFD建立航行器简化模型并划分网格,然后计算此模型在3个平动方向上不同航速时所受的力,进而拟合出阻力系数;其次运用理论公式直接计算航行器阻力系数;最后通过对比分析,验证了2种方法的有效性,并采取均方融合技术以提高计算结果的可靠性。     

水下对转桨无空化噪声调制理论分析与试验研究

水下对转桨无空化噪声由流场-桨叶相互作用引起,调制特性是水下对转桨无空化噪声的重要特征,本文研究了水下对转桨无空化辐射噪声调制机理。首先利用广义声类比方法得到了无空化条件下水下对转桨的远场声压谱,建立了水下对转桨无空化噪声的调制模型,然后数值仿真了模型对转桨无空化噪声的功率谱和调制谱,最后在空泡水筒中进行了模型对转桨的无空化噪声测量试验,数值仿真结果和试验验证了调制模型的准确性。该模型对于水下对转桨无空化噪声调制特性预报及目标识别具有重要价值.     

水下目标亮点拓扑特征提取及自动识别方法

针对水下目标逆合成孔径声呐(Inverse Synthetic Aperture Sonar,ISAS)图像识别问题中观测角度随机多变,目标结构相互遮挡问题,提出一种基于多亮点拓扑矢量特征的ISAS水下目标识别方法。通过分析ISAS成像过程中散射点位置由三维空间向二维成像平面的投影关系,表明了横向定标后的声呐图像中强亮点之间的距离仅由目标散射结构之间的物理距离决定,据此基于强亮点之间的相互距离,构造能稳定描述不同观测角度下目标的拓扑矢量特征。然后通过K-means聚类获取多聚类中心以克服目标结构互相遮挡造成的亮点缺失问题。最终采用最近邻分类器实现目标识别。水池缩比模型实验表明,该方法对于水下目标的识别率达到84.0%。     

基于减震控制目标的黏滞消能设计实用方法

提出了一种黏滞流体消能器减震设计的实用设计方法:即由设定的性能目标确定地震作用的降低程度,再确定原结构所需要的消能器附加有限阻尼比,再根据消能器耗散的能量与消能结构的总应变能两者的比值,估算出结构所需消能器的数量,最后进行消能器的优化设计。采用本文实用设计方法对一栋框架-剪力墙结构进行消能器布置。对该减震结构在多遇地震和罕遇地震作用下的减震效果分析表明,利用本文实用方法得到的消能器布置达到了预期减震效果。本文实用方法简便准确,是快速估算黏滞流体消能器数量和选择消能器优化参数的有效方法。     

位移相关型消能器在高烈度区框架结构设计中的应用分析

位移相关型消能器可有效增加结构阻尼比,同时增加结构刚度,是高烈度地区一种有效被动抗震方法。本文以云南省某学校一框架结构教学楼为例,该项目同时采用了屈曲约束支撑及金属消能器(软钢剪切)两种位移相关型消能器,介绍分析了消能器设计设计流程、减震目标、分析方法及消能器模拟、延性系数等。弹性及弹塑性时程分析结果表明设置消能器形成了良好的抗震耗能机制,达到了预期的减震目标。     

预测特征误差映射及其在多基地水下目标识别中的应用

针对水下多基地目标识别问题,提出了基于特征预测和误差映射的多基地融合识别算法。推导并简化了基于贝叶斯公式的多基地目标识别条件概率公式,利用BP神经网络对最后一个节点的特征向量进行预测,并计算得到预测值与实际值误差的概率密度,将其与前面每个节点的条件概率累乘,以得到目标识别的条件概率。将利用特征预测计算条件概率的方法从单个节点推广到多个节点上,同时针对误差概率分布模型不准确的问题,提出了利用混合高斯分布模型代替单高斯概率分布模型的改进方法。对每个目标重复此过程,取结果最大值对应的目标类别为最后的识别结果.在消声水池开展多基地模拟实验,对四类目标进行识别,在一定声呐节点数目及信噪比条件下,与单基地声呐相比,多基地目标融合识别得到的识别正确率最大可提高40%,采用改进方法以后,识别正确率得到进一步提高。