基于改进KFCM聚类的数据关联算法

针对传统的基于模糊C-均值(FCM)聚类的数据关联算法存在的缺陷,提出了一种基于改进核函数模糊C-均值(KFCM)聚类的数据关联算法。该算法以改进的KFCM聚类为基础,通过放宽KFCM聚类的约束条件来增强系统的鲁棒性,并引入信息熵自动确定目标数以作为数据关联的前期准备,再将改进的KFCM聚类算法引入JPDA算法,通过避免对联合事件的概率计算和对确认矩阵的拆分,以实现数据的正确关联和对多目标的实时跟踪。仿真结果表明算法有效可行。     

基于VR的起落架维修教学平台

本文提出以VR技术制造出的虚拟教学训练环境来改善维修人员的实操水平。通过对于3dsMAX、Unity3D、CAD的学习与运用与整合,创造出1:1的虚拟模型、工具以及环境,实现VR维修平台模拟教学演示以及自主操作功能,达到学员能够观看教程演示后,能够进行专项拆装训练的目的。本虚拟拆装维修教学让学员可以在自主学习中,掌握飞行器部件装配过程,为实践拆装操作奠定基础。     

T形钢梁加强负弯矩区组合框架梁的试验研究

针对框架梁在梁端存在较大负弯矩及混凝土不能承受较大拉应力的状况,提出了在框架梁的负弯矩区段采用T形钢梁加强的组合框架梁模型。通过两个组合框架梁单层框架足尺模型的试验研究,得到新型组合框架梁的荷载-挠度曲线,截面应变分布曲线。从组合框架梁与一般组合梁的试验结果对比可看出,T形加强截面能有效提高梁的刚度,使框架梁刚度分布趋于合理。最后,提出并验证了按T形肋截断位置分成三段刚度不同的梁分析组合框架梁的方法。     

基于VR的涡喷六航空发动机维修教学平台的设计与模拟排故应用

本论文主要介绍一款设计及利用VR的虚拟维修教学平台来对涡喷六发动机进行拆装和排故,设计研发出针对涡喷六航空发动机的拆装实验虚拟维修教学平台.通过对涡喷六航空发动机进行精确测绘后,建立三维模型,利用unity3D实现使用VR设备对发动机进行专业、规范的模拟排故维修教学.以航空发动机维修手册为参考,制作辅助教学软件以及模拟...     

基于注意力机制与神经架构搜索的实时语义分割网络

在实时语义分割的传统应用中，往往会为了加快模型推断的速度而遗失一些重要的低级细节和高级语义特征，尽管目前推出的许多方法可以使延迟和精度2个指标保证一定平衡，但在特征处理上却未实现对细节信息的高效提取以及聚合。在速度方面，算力开销巨大的分割模型往往在图像分割的实时帧率上差强人意，为解决此问题设计出了一种使语义分割网络能够在低延迟的环境要求下实现高效像素分割的改进结构，先是通过神经架构搜索和自适应注意力机制集成多分辨率搜索分支架构生成师生网络分支，然后用师生蒸馏网络得到具备低延迟和高精度的轻量级网络模型。既可以在硬件资源约束的情况下完成对复杂环境的实时任务处理，也能在Cityspaces数据集上展现出优良的准确率，测试集的分割精度达到了72.2%。