基于激光加工技术的创新训练项目研究

结合国家"大众创业,万众创新"的战略规划,我国高校作为创新创业教育的主阵地,对于培养学生的创新创业意识责无旁贷。激光加工类的实训教学课程基于其加工对象广泛,加工效率高,加工操作简单等特性十分适合在高校里配合创新创业教育的开展。摸索激光加工创新训练项目,对促进高校创新创业教育具有积极意义。     

钎杆内孔的液压低频振动扩孔工艺实验

为完全去除中空钢钎杆内孔表面的氧化层和裂纹层的影响,采用深孔扩孔的方式加工钎杆内孔。针对深孔扩孔过程中存在的切屑排出困难、切削温度高、内孔表面加工质量差等问题,利用液压低频振动辅助枪钻对中空钢钎杆进行深孔扩孔,研究振动参数及加工参数对切屑形态、内孔表面质量、切削热的影响。实验结果表明:在转速为500 r/min、进给量为0.1 mm/r条件下,相对于普通扩孔,液压低频振动扩孔可减小切屑尺寸,减少切屑表面锯齿边缘现象,优化内孔加工表面,减少刀痕和划痕,降低加工温度。且当频率为36.7 Hz、振幅为0.58 mm时,切屑尺寸最小,内孔表面划痕最少,加工温度最低;随着进给量在0.80～0.12 mm/r范围内增大,切屑长度变大,内孔表面的刀痕和划痕增多;转速对切屑长度及内孔表面形貌影响较小。     

结合YdUaVa颜色模型和改进MobileNetV3的视频烟雾检测方法

为降低视频烟雾检测中的虚警率和提升检测效率,提出Y^dU^aV^a颜色模型,该模型可以表征烟雾的空间域分布特性和时间域变化特性。利用该颜色模型快速筛选出疑似烟雾图像块,降低虚警率和提升运算效率。提出改进的MobileNetV3网络结构,用于提取图像深度特征并对疑似烟雾图像块进行分类识别,检测视频中是否存在烟雾。视频烟雾检测仿真结果表明:该方法准确率和检测帧率高,虚警率低。     

大深度复合同振式矢量水听器设计

针对目前深海无人移动平台缺乏与其工作深度相匹配的复合同振式矢量水听器的问题,采用薄壁铝合金球壳作为矢量通道,压电陶瓷圆环作为声压通道,设计制作了一型大深度复合同振式矢量水听器,并用理论计算、有限元仿真和实验测试的方法对其声学性能和耐压性能进行了验证。该水听器的外径为85 mm,质量为398 g,平均密度为1 240 kg/m~3,工作频段为20～3 000 Hz,矢量通道呈余弦指向性,灵敏度为-187 dB@500 Hz,声压通道无指向性,灵敏度为-191 dB@500 Hz,耐压深度为2 000 m。海上试验表明,该水听器能够搭载在水下滑翔机等深海无人平台上执行声学探测任务,在大深度声学探测领域具有重大的应用价值。     

基于深度学习的自组织态势感知与决策系统

针对巡飞弹武器平台,如何提高态势感知的精准性和实时性以及作战任务自主决策的准确性,已成为当前的一个研究热点.结合以深度学习技术为代表的人工智能最新研究成果,提出基于深度学习的目标识别模型、任务自主决策模型和任务规划模型,并将模型应用于巡飞弹武器平台,提升巡飞弹武器平台协同作战任务的自主决策和智能规划能力.     

基于深度学习的多普勒气象雷达回波外推短临预报对比研究

雷达回波外推方法是人类对降水进行预测的重要方法,在天气预测任务中有重要地位。本文比较分析几种深度学习模型在气象预警应用中的实际表现,探索提升雷达回波外推精准度,为服务于城市内涝防治及极端灾害天气预警提供更好的支撑。     

航天器交会型轨道追逃策略的滚动时域优化

针对航天器自由时域交会型轨道追逃过程中的测量误差等不确定性对交会的影响,提出了一种基于滚动时域优化的高时效策略求解方法。根据微分对策理论推导得到博弈鞍点控制策略,并对问题进行等价转换;通过预先离线求解开环鞍点策略,将问题初始状态和相应的解作为样本以进行神经网络训练,训练后的网络结构可以快速得到相应问题的近似解。为了更好地应对博弈环境中的测量噪声,基于神经网络结构设计了滚动时域求解框架,并通过周期性的滚动求解最终实现对逃逸航天器的交会。数值仿真表明,所提出的策略可以有效应对测量噪声不确定性,且相比于文献中已有的策略,计算耗时可从分钟级降至秒级。     

深度视觉语音生成研究进展与展望

为了进一步推进深度学习技术驱动的视觉语音生成相关科学问题的研究进展,阐述了视觉语音生成的研究意义与基本定义,并深入剖析了该领域面临的难点与挑战;在此基础上,介绍了目前视觉语音生成研究的现状与发展水平,基于生成框架的区别对近期主流方法进行了梳理、归类和评述;最后探讨视觉语音生成研究潜在的问题和可能的研究方向。     

基于层次情节性元强化学习的对抗行为评估

基于强化学习的敌方对抗行为评估能够提高仿真推演的智能化水平,强化学习算法的训练速度成为制约其实际军事应用的关键.为了加快强化学习速度,首先将敌方对抗行为评估建模为多任务强化学习,并将环境知识和经验集成到学习算法,提出基于层次情节性元强化学习(Hierarchical Episodic Meta?Deep Reinfor...