基于DSP的各向异性扩散滤波算法优化实现

基于各向异性扩散的图像滤波算法可以在有效抑制图像噪声的同时较好地保持边缘细节,但复杂的算法很难满足系统实时性要求.采用基于直方图的统计方法来确定图像各向梯度模值数组的中值,有效提高了确定图像梯度阈值算法的效率.针对ADSP-TS201的结构及指令特点对算法进行了优化实现,较好满足了系统实时性的要求.     

面向GPU的非结构网格有限体积计算流体力学的图染色方法优化

采用图染色方法解决通量累加和局部最大压力计算引起的两种典型资源竞争问题,并通过共享内存的使用、体编号和面编号的重排、面数据的重排三种策略优化图染色方法。针对应用在空气动力学多种规模的三维网格,分别采用双精度和单精度操作数,在Nvidia Tesla V100和K80 GPU上,展开性能测试。结果表明:共享内存的优化效果不明显;体编号和面编号重排降低了图染色方法的计算性能;面数据重排可以有效地优化图染色方法;计算性能在V100上提高20%左右,在K80上提高15%左右。     

线性系统的鲁棒容错控制设计方法

考虑了线性故障系统的鲁棒容错控制问题。利用状态反馈特征结构配置参数化结果,提出了一种鲁棒容错控制设计方法。该方法将故障系统的鲁棒容错控制问题转化为含有约束的最小化问题。数值算例及其仿真结果验证了所设计方法的简单性和有效性。     

换相过程对变抽头六相整流电路的影响

在变抽头六相整流系统中,整流换相和变抽头换相对有效抑制交流侧电流波形畸变起到了重要作用.采用分段解析法给出了考虑换相过程时变抽头六相整流系统的数学模型,得出了交流侧电流波形,并对交流电流进行了傅氏级数分解.通过实验研究,查明了电流正弦性畸变率的变化规律和影响因素,给出了抽头换接器的匝数匹配优化值,为该系统的工程设计提供了重要指导.     

考虑扩散效应圆形隧洞热弹性耦合动力响应研究

利用S-H热弹性扩散的基本理论,研究了无限弹性介质中圆形隧洞表面受随时间变化的热冲击的动力响应问题.采用直接求解方法以避免势函数的引入,利用Laplace变换技术,求解热、力、化学耦合控制方程,获得了弹性介质中温度梯度、位移、应力和化学势的积分形式解.最后,利用Laplace逆变换得到数值结果,分析了热、力、化学耦合条件下弹性介质中温度梯度、应力、位移和化学势响应的分布规律.     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

基于层次分析法复杂电磁环境下防空效能评估

针对复杂电磁环境下防空作战中的电子装备的效能使用情况,利用层次分析法对其进行了研究和探讨.构建了系统的层次分析法效能评估模型,评估指标体系,对各层指标相对权重、底层指标量化隶属度进行了计算,并通过实例验证方法的实用性和可行性.最后,对今后使用的方法进行了展望.     

DARPA2潜艇模型定常流动 黏性流场和水动力计算

为了进一步验证SA湍流模式模拟分离流动问题的能力,采用SA(C_υ=30)湍流模型,数值求解定常不可压缩的RANS方程,计算DARPA2潜艇模型定常流动黏性流场和水动力;速度-压力耦合采用SIMPLE方法处理,对流项采用二阶迎风格式,隐式迭代求解方程组。得到的数值计算结果与实验值符合较好。潜艇不同部分对水动力的贡献及受攻角的影响是不同的,升力系数随攻角的增加,艉附体的作用明显增强,而指挥台的作用不是很明显;指挥台和艉附体分别存在时,水动力系数随攻角变化的趋势与全附体时是一致的,曲线不存在奇异性变化。     

管道机器人在三通处的通过性分析

三通是管道机器人经常遇到的典型障碍之一,克服该障碍的能力用管道机器人在三通处通过性来描述。文中提出一种描述差压驱动式管道机器人三通通过性的数学模型,该模型由一组组合约束构成。通过对约束方程的分析讨论、与管道机器人弯道通过性的对比分析,得出了规律性的结论。管道机器人在三通处的姿态、单元体的几何尺寸、行走轮结构形式对其通过性都有不同程度的影响。所提出数学模型是管道机器人三通自主行走控制策略设计和相应结构设计的理论基础。     

一种基于方位时延的水下被动目标运动分析算法研究

设计了一种新型的水下被动目标运动分析系统.以测得的方位序列和到达不同传感器的时间差为基础,建立了状态方程和观测方程,运用扩展卡尔曼滤波算法,对系统进行了分析.通过蒙特卡罗模拟仿真实验结果表明,此算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有着良好的实际应用前景.