矩不变量在目标形状识别中的应用研究

本文提出了图像分割的一种新的算法，简单实用。实验表明，它优于经典的最大方差准则门限法和最大熵分割法。本文利用中心矩构成仿射不变量，作为目标的特征。本文提出了利用上述各特征的一种数据融合算法。实验表明，利用该算法进行识别时正确率高，且所用时间短，效果好。本文所提供的方法在对１８类目标１３８幅图像进行识别时总识别正确率高于８５％。     

梁在拉伸力和弯曲力矩联合作用下的动态塑性断裂

本文采用刚塑性分析方法,研究了韧性材料带裂纹有限长梁在轴向拉伸力和弯曲力矩联合作用下的全塑性断裂过程,其外加轴向拉伸力和弯曲力矩为准静态加载,并在梁的断裂过程中保持不变,为定常载荷。在外力作用下,梁的断裂截面首先进入塑性变形,当裂纹尖端张开位移 CTOD 达到其材料临界值时,裂纹将启裂扩展。本文考虑了应变率对断裂过程的影响,给出了梁在断裂过程中其裂纹扩展长度,裂纹扩展速度以及断裂截面上的轴向抗力和弯曲抗力随时间的变化规律,并比较了在不同轴向拉伸力作用下梁的动态塑性断裂过程的变化,说明了轴向作用力对梁的断裂过程的影响。     

基于路径规划的敏捷卫星姿态机动反馈控制方法

为了避免奇异状态,单框架控制力矩陀螺(SGCMG)操纵律要求框架角进行快速转动,需要消耗较多的能量,并会对SGCMG和卫星系统带来一系列潜在危害。针对该问题,提出基于路径规划和反馈控制相结合的姿态机动控制方法。根据固定时间姿态机动的任务需求,以能量为优化指标,采用伪谱法优化机动路径并回避奇异状态;将最优控制量作为参考数输入,并利用基于系统限制状态的反馈控制方法消除不确定性和扰动的影响。反馈控制基于名义输入进行数值积分得到的预测状态量,并与期望终端状态比较形成控制误差信号。该方法将卫星和SGCMG作为整体规划姿态运动,能够有效避免奇异状态。结合工程实际,在闭环控制仿真中考虑了卫星角速度和SGCMG框架角的初始偏差。仿真结果表明:本文算法能够有限避免奇异状态,且能消除初始姿态角速度和框架角不确定的影响。     

神经网络在精确打击目标识别中的应用研究

目标识别正确与否直接影响到防空火力的部署、分配及有效打击.利用BP神经网络识别精确打击目标并进行了仿真实验.建立了样本库,提取图像的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.仿真结果表明,不变矩理论很好地解决了3维物体的2维图像在旋转、平移、缩放时能否成功提取图像特征的问题,而采用LM优化算法的BP神经网络训练速度快,识别准确率高.     

单框架控制力矩陀螺部分失效时的空间站姿态机动方法

对金字塔构型单框架控制力矩陀螺(SGCMG)的失效特性进行分析。结合SGCMG部分失效的特点,构建运用Legendre伪谱法的重规划姿态机动路径求解方法。考虑SGCMG失效情况的不可预测性,设计自适应操纵律,该操纵律可以根据指令力矩与输出力矩的偏差对SGCMG的失效情况进行诊断,从而调节操纵律的内部参数,实现失效情况操纵律的自适应调节。仿真结果表明,采用姿态机动路径重规划算法与自适应操纵律,在控制力矩陀螺部分失效的情况下,仍可以实现空间站的大角度姿态机动。姿态机动方法可以有效应对空间站大角度姿态机动过程中可能出现的SGCMG部分失效情况,从而提高空间站姿态机动任务的安全性与可靠性。     

电驱动装甲车辆双重转向控制联合仿真

为了提高轮毂电机驱动装甲车辆转向的灵活性及越野机动性能,借鉴履带车辆滑移转向思想,采用双重转向控制策略。以车辆的横摆角速度为控制目标,设计了自抗扰控制器,通过调整两侧轮毂电机转矩输出产生直接横摆力矩,进而调节车辆横摆角速度,实现装甲车辆双重转向。在Adams中建立车辆动力学模型的基础上,构建Adams与Matlab环境中的联合仿真模型,并进行了联合仿真,结果表明,基于直接横摆力矩控制的双重转向增大了外侧动力输出,减小了车辆在中低速转向时转向半径,提高了车辆的转向性能。     

长码直扩信号的符号速率盲估计方法

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号的符号速率估计的难题,提出了基于相关处理的方法。该方法首先估计长码直扩信号的相关函数二阶矩,然后将相关函数二阶矩的估计作为输入信号进行预处理,以去除扩频码周期处的峰值。对预处理后的信号再次进行自相关处理,则所得的信号的频谱中含有符号速率谱线。理论分析和计算机仿真证明了所提出的算法的有效性。     

二阶矩模糊随机过程的均方极限

给出了二阶矩模糊随机过程均方极限的两种定义,证明了这两种定义的等价性,并讨论了二阶矩模糊随机过程均方极限的性质。     

Effect of bending temperatures on the microstructure and springback of a TRIP steel sheet

Transformation-induced plasticity (TRIP) steel possesses high strength and formability, enabling the use of a thinner gauge material and allowing for the fabrication of complex shapes. In this research, we measured the effect of bending temperatures on the microstructure and air-bending springback angle of TRIP steel at temperatures from 25 to 600 °C. Real-time in situ X-ray diffraction and scanning electron microscopy were used for pre- and postbending analysis. As the prebending temperature increased from 25 °C to 600 °C, the retained austenite (RA) volume fraction decreased, and the RA transformed to bainite at temperatures above 400 °C. The springback angle was positively correlated with the prebending RA volume fraction, with the smallest springback angle achieved at 400 °C. Additionally, the springback angle was positively correlated with the bending angle, because the RA transformation ratio contributed to increased strain hardening. Further microstructure analysis revealed that the RA became elongated in the tension direction as the bending temperatures increased.     

基于不变矩和角点特征的目标识别*

在基于图像的识别系统中,图像发生几何变化或目标被部分遮挡会给识别带来困难,这时必须根据具体情况提取合适的目标特征。基于矩原理,运用Harris多尺度角点检测及SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述算法,研究了基于不变矩和角点特征的目标识别算法。两种特征都具有平移、旋转、尺度不变性。仿真分析表明,在理想情况下,利用不变矩可以获得较高的识别率;而当目标被部分遮挡时,角点是一种有效的识别方法