基于粒子群算法的总能量飞控系统优化设计

为了提高舰载飞机着舰时的操纵性能,并且解除低动压状态下航迹角和空速之间的强烈耦合,基于总能量控制理论设计了着舰飞行/推力综合控制系统。其基本思想是用发动机推力控制飞机总能量,用升降舵控制总能量的分配率。针对总能量飞控系统的参数难以整定的问题,采用粒子群优化算法对待调参数进行优化。建立了综合衡量航迹角的阶跃响应性能及其与空速之间耦合程度的适应度函数指标。在优化迭代中粒子群算法的惯性权重先线性减小,然后保持恒定不变。该方法既增强了算法对最优解的搜索能力,又加快了算法的收敛速度。最后,频域分析表明优化的参数使航迹角传递函数的带宽满足设计要求;仿真结果验证了该飞控系统的有效性。     

基于局部敏感核稀疏表示的视频跟踪

为了解决l1范数约束下的稀疏表示判别信息不足的问题,该文提出基于局部敏感核稀疏表示的视频目标跟踪算法。为了提高目标的线性可分性,首先将候选目标的SIFT特征通过高斯核函数映射到高维核空间,然后在高维核空间中求解局部敏感约束下的核稀疏表示,将核稀疏表示经过多尺度最大值池化得到候选目标的表示,最后将候选目标的表示代入在线的SVMs,选择分类器得分最大的候选目标作为目标的跟踪位置。实验结果表明,由于利用了核稀疏表示下数据的局部性信息,使得算法的鲁棒性得到一定程度的提高。     

基于双模板Siamese网络的鲁棒视觉跟踪算法

近年来,Siamese网络由于其良好的跟踪精度和较快的跟踪速度,在视觉跟踪领域引起极大关注,但大多数Siamese网络并未考虑模型更新,从而引起跟踪错误。针对这一不足,该文提出一种基于双模板Siamese网络的视觉跟踪算法。首先,保留响应图中响应值稳定的初始帧作为基准模板R,同时使用改进的APCEs模型更新策略确定动态模板T。然后,通过对候选目标区域与2个模板匹配度结果的综合分析,对结果响应图进行融合,以得到更加准确的跟踪结果。在OTB2013和OTB2015数据集上的实验结果表明,与当前5种主流跟踪算法相比,该文算法的跟踪精度和成功率具有明显优势,不仅在尺度变化、平面内旋转、平面外旋转、遮挡、光照变化情况下具有较好的跟踪效果,而且达到了46 帧/s的跟踪速度。     

层状大理岩破裂过程力学特性与 能量演化各向异性研究

为了揭示互层状大理岩压缩过程中能量演化和破裂形态的各向异性,采用GCTS 2000岩石力学试验机,应用全应力应变分析、能量分析和CT扫描相结合的方法,对不同互层角度的大理岩试样开展了相关试验研究。结果表明:岩石的物理力学性状具有明显的各向异性,抗压强度随互层倾角变化呈U型分布,弹性模量随倾角增大逐渐减小;能量演化揭示出明显的储能与释能各向异性特征,30°倾角试样破坏所需能量最小,90°倾角试样破坏所需能量最大;提出了基于能量原理的特征起裂和扩展应力的确定方法,并证明了该方法的可靠性;岩样的宏观破裂形态表现为互层间的劈裂张拉破坏、弱面的剪切滑移破坏和贯穿基质与软夹层的张剪破坏,相应的细观CT图像表现为多条平直裂缝、单一贯穿裂缝和多条弯折裂缝。试验结果充分揭示了层状岩石破裂特征与储能释能特性的相关性,岩石的能量演化机制与其宏细观破裂形态受控于岩石的内部互层状结构,研究结果可为岩爆灾害的防控和深部资源安全开采提供必要的理论依据。     

快速滤除脉冲噪声的八向叠加算法

分析了当前脉冲噪声消噪的主要方法,提出了一种滤除脉冲噪声的快速算法。其主要思想是利用阈值检测法从输入图像中提取出信号点矩阵,然后对信号点矩阵进行八向叠加,最后对叠加后的信号点矩阵进行两步校正得到滤波结果。该算法的一个主要优势就是基于图像矩阵进行整体操作,利于数据的并行处理,编程简单,实时性强。实验结果表明该算法运行快,对普通密度的脉冲噪声滤除效果明显。     

高超声速乘波飞行器多学科设计优化研究进展

来波飞行器由于其具有高升阻比特性而成为国内外高超声速飞行器研究的热点.介绍了飞行器多学科设计优化(MDO)的发展概况,简述了乘波构形优化设计的研究进展.在此基础上对高超声速乘波飞行器MDO的理论基础进行了分析,阐述了应用MDO技术进行高超声速乘波飞行器设计的必要性和可行性.重点从气动和结构系统的协同优化设计、机体和推进系统的一体化优化设计以及气动和控制系统的综合优化设计等3个方面讨论了MDO在高超声速乘波飞行器设计中的应用现状.提出了今后应加大对MDO集成框架的开发力度,大力开展包含可靠性和经济性分析的高超声速乘波飞行器多目标MDO研究.     

基于分布式水文模型GBHM的河流闸坝调控研究

以秦岭北麓半干旱区城市河流为例,构建分布式水文模型与河段水量平衡模型,分析区域气候变化、河流上游水利工程蓄水运行及下游城市段橡胶坝蓄水调度对河流水量水质的影响,并依据不同水平年的水文模拟计算结果,制定变化环境下河流下游闸坝水量水质调控方案。研究结果表明:通过构建分布式水文模型,研究流域水文与气象要素、水库建设运行与灌溉取水等人类活动对河流水文过程的综合影响,是降低河流水资源管理风险及不确定性的有效途径之一;以下游河段水量、水质监测等数据为基础,开展变化环境下橡胶坝水量水质随机模拟与调控,制定的水量水质优化调控方案可以有效缓解河流水污染状况。     

超高压和高温短时杀菌对樱桃汁品质的影响

比较了超高压(high pressure processing,HPP,550 MPa/2 min)和高温短时(high temperature short time,HTST,95 ℃/15 s)杀菌对樱桃汁中微生物、总酚、维生素C、花色苷、抗氧化能力以及感官品质的影响,并分析了4 ℃贮藏樱桃汁品质变化。结果表明:樱桃汁经过HPP和HTST杀菌后细菌总数小于100 CFU/mL、霉菌和酵母菌未检出,两者对樱桃汁均具有较好的杀菌效果;两种方式杀菌后樱桃汁中绿原酸和矢车菊素-3-芸香糖苷含量显著降低(p<0.05),HPP樱桃汁中绿原酸与矢车菊素-3-芸香糖苷保留率分别为95.4%±8.0%和77.7%±13.8%,显著高于HTST樱桃汁(p<0.05)。HPP对樱桃汁果胶、总酚、维生素C、天竺葵素-3,5二葡萄糖苷含量无影响,儿茶酚含量提高了4.6%;HTST降低了樱桃汁果胶、总酚、儿茶酚、维生素C、天竺葵素-3,5二葡萄糖苷的含量;两种果汁抗氧化能力无显著变化(p>0.05)。HPP樱桃汁在香气、滋味、颜色方面比HTST樱桃汁具有更好的感官品质。4 ℃冷藏期间,两种樱桃汁中细菌总数缓慢升高,但霉菌与酵母菌仍未检出;HPP樱桃汁中总酚、绿原酸、儿茶酚、维生素C、矢车菊素-3-芸香糖苷含量以及抗氧化能力均高于HTST樱桃汁。因此,HPP樱桃汁保持了更好的品质。     

基于关键区域特征匹配的视觉跟踪算法

针对视觉跟踪中目标表观的复杂变化问题,提出了一种基于关键区域特征匹配的鲁棒跟踪算法.首先对目标模板进行初始化并通过滤波预测得到目标候选;然后采用自适应标记分水岭算法对目标模板和目标候选进行分割以提取关键区域,并利用像素的空间和频率分布特性对关键区域进行多重特征描述;最后通过关键区域的特征匹配得到目标模板与目标候选的匹配关系,由此确定最终跟踪结果并进行模板更新.对目标发生尺度、遮挡、旋转、光照、姿态、复杂背景以及运动模糊等变化的视频序列进行了仿真测试.实验结果表明,所提算法能够有效处理目标表观的复杂变化问题,尤其对目标的部分遮挡、光照变化以及复杂背景等具有较强的鲁棒性.     

基于双直方图自适应选择的目标跟踪算法*

针对传统的均值漂移算法,加入了梯度方向直方图及其与颜色直方图的自适应选择,提高了均值漂移算法在复杂场景中目标跟踪的鲁棒性。传统的均值漂移算法往往选择固定的一个颜色直方图对目标进行跟踪,当目标自身或者跟踪场景发生变化时,容易跟踪失败。通过分析被跟踪目标在当前场景中与目标模板在颜色以及梯度方向上的相似性并设定阈值,从而选择并使用当前有效的目标特征,实现复杂变化场景下的目标跟踪。一系列不同场景下的运动目标跟踪实验,证实了该算法的可靠性。