速度加姿态匹配的捷联惯导在线标定路径设计

捷联惯导误差参数的时变性对导航精度的影响很大,需要进行在外场条件下的在线标定.逆向运用PWCS可观测性分析理论,分析了“速度+姿态”匹配条件下惯导12个误差参数(陀螺和加速度计的零偏及刻度系数误差)完全可观测的条件,提出了车载惯导在线标定的路径设计原则,最后仿真验证了所设计原则的有效性.     

基于改进遗传算法的异构多无人机任务分配

针对异构多无人机协同任务分配问题,提出了一种基于改进的遗传算法的多UAV任务分配方法。根据多UAV协同任务分配问题的特点,设计了新的遗传算子,并且对适应度值做了标定,有效避免了算法在最优解附近摆动现象的发生,从而提高了任务分配的效率。充分利用改进遗传算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UAV协同目标分配问题。仿真结果表明,改进的遗传算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单有效。     

仪器柔度标定误差对杨氏模量压入识别的影响

针对材料杨氏模量仪器化压入识别的2种代表性方法——Oliver-Pharr方法和Ma方法,通过有限元数值模拟分析了仪器柔度标定误差对杨氏模量识别精度的影响。结果表明：仪器柔度及压入载荷越大,由标定误差导致的杨氏模量识别误差越大;当材料较软且压入深度较大时,仪器柔度的标定误差甚至可能导致材料杨氏模量的识别结果为负值;通过比较证明,Ma方法比Oliver-Pharr方法具有较低的仪器柔度敏感性和较高的测试精度。     

火炮远方瞄准点法误差分析研究

针对火炮方向瞄准时因周视瞄准镜与火炮回转中心不同心所造成的瞄准误差,使用几何建模方法对方向瞄准过程进行建模,并推导瞄准误差与标定点距离、装定角度和标定点位置之间的函数关系式。通过绘制和分析多组标定点距离、装定角度、标定点位置和瞄准误差数据图像,总结减小瞄准误差的若干方法。给出了装定角度、标定距离和对应瞄准误差极值之间的多项式拟合关系式,供相关人员使用。     

基于CAN总线的装甲车辆电源系统在线检测设计

提出了一种装甲车辆故障在线检测方案,采用C8051F040单片机作为控制单元,通过相应的接口电路对装甲车辆电源系统的各路信号进行实时采集,并将结果通过CAN总线传入上位机,与其它检测子系统构成装甲车辆在线故障检测系统.     

利用多利系统对试验机进行检定

阐述了利用多利系统,对试验机的负荷进行检定/校准的方法和步骤,详细叙述了标定值修正的具体计算方法和过程。     

基于记忆提炼的对比度量增强在线类增量学习图像分类方法

图像分类中类增量学习具有知识灾难性遗忘现象,现有的基于经验回放方法着重考虑的是记忆库的更新和采样方式,忽略了新旧样本之间的特征关系。为此,提出了一种基于记忆提炼的对比度量增强在线类增量学习图像分类方法(cME²),设计了两种新的正负样本对,对旧样本信息进行了加强重复再利用,强化了模型对冗余特征和共性特征的表达能力,基于最近邻均值分类器改善了嵌入空间中的样本分布合理性。最后,通过对比实验和消融实验验证了所提方法的有效性和高效性。     

多参数的双层分布式智能在线检测系统

能在一套系统上做到诸如显示、电压、转速、温度和流速等多参数信号的检测通常是比较困难的。结合上述问题提出了多参数双层分布式智能在线检测系统的构建方法。分析了智能仪器、多仪器串行通讯接口等相关支持技术。并通过引入一兰姆波密度传感器检测系统为例说明了所构建系统的可行性。此系统通过合理的软件和硬件设计,可以完成对整机系统的诸如检测、处理、监控、报警、显示和启示等功能,从而自动智能地达到控制目的。     

基于RNN汉语语言模型自适应算法研究

深度学习在自然语言处理中的应用越来越广泛。相比于传统的n-gram统计语言模型,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建模技术在语言模型建模方面表现出了极大的优越性,逐渐在语音识别、机器翻译等领域中得到应用。然而,目前RNN语言模型的训练大多是离线的,对于不同的语音识别任务,训练语料与识别任务之间存在着语言差异,使语音识别系统的识别率受到影响。在采用RNN建模技术训练汉语语言模型的同时,提出一种在线RNN模型自适应(self-adaption)算法,将语音信号初步识别结果作为语料继续训练模型,使自适应后的RNN模型与识别任务之间获得最大程度的匹配。实验结果表明:自适应模型有效地减少了语言模型与识别任务之间的语言差异,对汉语词混淆网络进行重打分后,系统识别率得到进一步提升,并在实际汉语语音识别系统中得到了验证。     

未标定的视频小卫星深空目标凝视控制

设计了一种目标凝视自适应姿态控制方法,可以实现未知目标位置和未标定相机参数条件下的目标凝视控制。根据运动学方程提取出恰当的未知参数,从而将参数进行线性化表示;引入关于未知参数的势函数,确保参数矩阵的秩满足稳定性要求;采用了一个参数自更新律在线估计未知参数,提出了基于估计参数的自适应控制律。采用李雅普诺夫稳定性理论和芭芭拉特引理,证明了目标成像位置与期望成像位置的误差可以渐近收敛到零。仿真结果表明:目标位置未知且相机参数存在偏差的情况下,该自适应控制器能〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCSC.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 够有效地对深空目标进行凝视观测。