VR技术在飞行弹道仿真上的应用研究

探讨了虚拟现实技术在弹道仿真领域的应用,以某简易制导的飞行弹道为例,以VC为软件平台,运用三维图形和模拟库OpenGL进行了虚拟场景的构架.基于控制力作用下的刚体弹道模型,进行飞行弹道的动态模拟.结果表明,运用VR技术进行飞行弹道仿真,相对于传统的数字仿真,更便于观察理解导弹的飞行状态,在某种程度上能更好地达到仿真的目的.     

自适应步长布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法(CSA)是一种新颖且简单、高效的生物启发式算法。针对标准算法存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了一种新的自适应步长布谷鸟搜索算法(ASCSA)。通过自适应调整莱维飞行步长使算法在前期拥有较大的寻优空间,提高全局搜索能力;步长随迭代自适应减小,算法的局部开发能力增强。针对偏好随机游动,引入动态惯性权重和记忆策略后,算法能够充分利用历史经验,稳定性得到提高。实验结果表明,改进后的布谷鸟搜索算法的各方面性能较标准算法及相关改进版本都有显著提高。     

基于机器视觉和改进BOA的食品分拣机器人轨迹规划方法研究

[目的]降低食品分拣过程中并联机器人的轨迹运行时间、能耗和运行冲击等。[方法]在分析Delta并联机器人食品分拣系统的基础上,提出一种用于Delta并联机器人轨迹优化的改进4-3-3-4插值法。以运行时间、能耗和冲击综合最优为目标构建模型优化4-3-3-4插值多项式关节系数,通过改进蝴蝶优化算法求解得到并联机器人运动轨迹的最优解,并验证其优越性。[结果]与常规方法相比,所提轨迹优化方法具有更好的运行效率和控制效果,规划轨迹更加平滑。在实际分拣中,分拣误差均小于0.5 mm,分拣成功率为99.60%,平均分拣时间为0.620 s。[结论]通过对多项式插值法进行优化可以有效提高并联机器人轨迹规划的效率和稳定性。     

基于多特征融合的行人检测跟踪统计方法

为了避免传统方法行人过线统计的不足,提高视频中人数统计的适用性和有效性,提出了一种基于多特征融合的行人检测跟踪统计方法。首先,采用垂直拍摄的方式获取视频,利用Mean-Shift分割算法分割图像,根据发色信息和头部轮廓特征识别出人头目标区域;其次使用融合多特征的匹配算法对人头进行匹配跟踪;最后通过运动目标轨迹分析估算出监控区域内的人数。实验结果表明提出的算法在保证准确率的前提下,扩大了人数统计的适用性。     

基于结构相似度的轨迹聚类算法

针对目前轨迹数据聚类直接以整条轨迹数据作为基本单元,导致聚类效果降低的问题,提出了基于结构相似度的轨迹聚类算法。算法引入轨迹结构的概念,并给出结构相似度计算函数来分析轨迹内外部特征。首先根据转角将轨迹划分成若干轨迹段,然后通过计算轨迹段的结构相似度来判断轨迹的匹配程度,进而完成轨迹聚类。真实数据的实验结果表明:该算法较其他同类算法分析轨迹更全面、效率更高;可以通过不同参数灵活调整特征的敏感度,聚类结果更具有实际意义。     

基于机载光电载荷图像的无人机自主循迹导引

文章研究无人机搭载视觉传感器沿指定路径自主循迹飞行,针对如何统一确定不同形状路段的目标路径点序列的问题,提出基于无人机速度在图像中投影的矢量与无人机重心指向各候选路径点矢量的最小夹角确定目标路径点的方法。首先从采集的图像中提取出的路径区域,从图像层面提取路径的中间线,将图像栅格化并分别计算各栅格里路径中间线的中心点的坐标;然后计算图像中无人机速度矢量投影与无人机重心到各路径中心点矢量的夹角,在约束范围内选取最小夹角对应的中心点作为局部目标点。设置了包含不同形状拐角的路径,检验无人机飞行过程中采集图像的处理方法和路径引导算法结合的有效性,飞行结果表明提出的方法能够满足无人机的循迹飞行要求,轨迹偏离误差小于0.1 m。     

液相色谱-四级杆飞行时间串联质谱对法国 波尔多地区葡萄酒产地溯源研究初探

采用C18分析型色谱柱,液相色谱四级杆飞行时间串联质谱在正离子模式下测定葡萄酒中的物质组分,并结合统计学方法对特征物质进行筛选,以偏最小二乘法建立预测模型。主要考察了产地溯源的可行性,并尝试鉴别了掺假制假。结果表明,基于液相色谱四级杆飞行时间串联质谱对检测到的物质进行主成分分析在反应葡萄酒产地方面具有应用价值。预测模型对产地鉴别和掺假鉴别有较好的识别性。     

BTO/PDMS/C柔性复合薄膜的制备及压电性能研究

针对压电陶瓷在实现微纳运动中普遍存在的不确定非线性因素,提出了一种新型的非线性鲁棒控制器。该控制器利用非奇异终端滑模控制实现了控制器的鲁棒性,采用时延估计技术实现了对未知项的实时补偿和无模型控制,有利于工程应用,并用鲁棒精密微分器实现对全状态的估计。运用Lyapunov稳定性理论证明了系统的闭环稳定性。半物理仿真实验表明,该控制器能够控制压电陶瓷实现亚微米精度的运动控制。理论分析和实践证明,提出的控制策略具有无模型、高精度和鲁棒性强的控制效果,工程应用性强,能有效应用于压电陶瓷驱动的微纳操作系统中。     

基于改进天牛须算法的电力攀爬机器人运动学逆解算法

为了提高电力系统的自动化水平,减轻电力工人在检修高压输电系统时的劳动强度,同时保障电力工人人身安全,提出并设计一种可以攀爬电力铁塔的六自由度关节式机器人,针对该构型进行运动学分析和求解.为解决传统的解析法用于机械臂逆运动学求解过程中存在操作繁琐和奇异点无法逆运算等问题,提出一种基于改进天牛须算法的电力攀爬机器人运动学逆解算法.首先,对电力攀爬机器人进行DH建模,得到正运动学方程;然后,使用正运动学方程和目标位姿建立代价函数,采用改进天牛须算法对代价函数优化;最后,使用Matlab实现此算法进行仿真验证.实验结果表明,与传统的天牛须算法、改进遗传算法以及改进粒子群算法相比,所提出算法具有较好的收敛性,求解精度较高.     

曲面复合材料部件的自动相控阵超声检测

复合材料具有高强度、抗疲劳等优点,广泛应用于航空航天、汽车等领域,但是容易产生分层、脱黏等内部缺陷,因此曲面复合材料部件的质量检测十分重要,而现有的常规手工超声检测方法无法满足曲面复合材料部件的高效、高精度检测需求。针对这一问题,提出基于轮式相控阵超声的自动化检测技术,首先用激光轮廓仪采集曲面复合材料部件的三维轮廓点云数据,然后将点云数据拼接筛选后用最小二乘法曲面拟合算法获得曲面方程,最后基于曲面方程进行检测轨迹的规划并对每个轨迹点计算位姿,对位姿反解获得龙门和机械手各轴插补角度,实现自动扫描检测。试验结果表明,相控阵超声可实现曲面复合材料部件的C扫描检测,C扫描图像可清楚反映分层缺陷。