J2摄动下卫星编队重构的多脉冲轨迹优化

针对考虑J_2摄动的椭圆参考轨道的编队重构问题,以消耗燃料最少为目标函数,基于高斯变分方程研究编队重构的多脉冲轨迹优化方法。推导考虑J_2摄动和轨道面内外耦合的轨道要素偏差线性动力学方程,采用遗传算法和序列二次规划结合的混合算法对总的速度增量进行优化。数值仿真表明该混合算法有效,可以高效地得到可行解。由于考虑了J_2摄动和椭圆参考轨道,该算法对航天任务中的轨迹优化具有一定的参考意义。     

基于多时刻目标运动模式分布的多模型算法

在机动目标跟踪过程中,传感器在利用量测数据计算目标状态的同时,需要完成对目标运动模式的估计,并根据估计结果对传感器滤波方程的参数或结构进行调整,以减小滤波方程与目标运动模式之间的差异,提高对机动目标的跟踪精度.针对已有多模型算法的不足,利用多个时刻的目标运动模式分布来解决混合估计问题,提出一种新的次优多模型(MTMM)算法.仿真结果证明了MTMM算法的有效性.     

固连双相机多视图重建测量方法设计

大范围场景光学非接触式测量在工程中具有广泛的应用需求,常规基于单相机的多视图重建测量方法需要在场景中加入尺度基准,图像采集过程复杂、对图像重合度要求高。为此提出一种利用固连双目相机进行多视图重建的方法,既继承多视图重建中测量范围大的优势,同时又无须尺度基准,图像采集过程更简单易实现,数据优化过程中还额外增加了双相机固连约束条件。具体实现过程中,首先标定获取安装在固定杆上的两相机的内参数及固连关系,然后使用双相机对待测量区域采集图像并双目交会获取每一时刻的空间点云。计算相邻时刻点云所在坐标系的转换关系,通过传递将所有时刻图像对应相机位姿以及交会点云统一在指定坐标系下,由光束法平差优化相机位姿及点云坐标,由重建点云坐标即可计算待测尺寸参数及形变信息。经实验验证,在5 m范围内,其测量误差最大3 mm,均值1 mm。该方法可以满足大尺寸物体、大范围场景的测量需求且稳定可靠。     

疲劳裂纹闭合的非线性超声在线测量

建立了外部载荷作用下用非线性振动-声场调制指数表征裂纹尺寸的数学模型。根据对外载荷与塑性致闭应力共同作用下裂纹面的开闭响应的分析,提出了裂纹张开和闭合应力的在线测量方法。在一块含中心穿透裂纹的铝合金薄板试件上进行了裂纹闭合参数的测量实验,实验结果表明,使用振动-声场调制技术在线测量裂纹闭合参数是可行且有效的,且该方法还能用于分析小裂纹的特殊开闭行为。     

超高精度离子束抛光工具设计与性能分析

为了解决高精度光学修形问题,进行离子束抛光工具的设计与性能分析研究。通过开展离子束抛光工具设计方法的研究、聚焦离子光学系统结构设计和离子束流特性的分析,进行计算机仿真研究和中和器一体化设计;研制聚焦离子光学系统和中和器,并采用15mm和10mm的聚焦离子光学系统进行修形加工实验,将口径150mm的熔石英平面镜从初始面形误差RMS15.58nm修正到RMS0.79nm。结果证明了聚焦离子光学系统设计的有效性,一体化离子束抛光工具具有亚纳米精度的修形能力。     

现役船体结构可靠性评估理论研究现状及展望

作为现役船体结构可靠性评估的关键技术,可靠性评估理论直接决定了可靠性评估结果的有效性和置信度。从可靠性评估理论的计算原理、度量指标计算及工程应用等方面阐述了传统可靠性评估理论和非概率可靠性评估理论的发展历程及研究现状,分析、总结了各可靠性评估理论在现役船体结构可靠性中的优势及不足,给出了今后开展相关研究的展望,并指出了现役船体结构可靠性研究的重点。     

异构千核处理器系统的统一内存地址空间访问方法

为了达到异构多核处理器能直接交叉访问对方的内存地址空间的目的,通过构建统一的三级Cache结构和数据块状态标记方法,并优化Cache块状态的修改算法,提出了异构千核处理器系统的统一内存地址空间访问方法,避免了当前独立式异构计算机系统结构下复制和传输数据块所带来的大量额外访存开销。通过采用部分Rodinia基准测试程序测试,获得了最高9.8倍的系统加速比,最多减少了90%的访存频率。因此,采用该方法能有效减少异构核心间交换数据块所带来的系统开销,提高异构千核处理器的系统性能加速比。     

应用离散粒子群-郭涛算法分配多无人机协同任务

针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。