使用I-DEAS软件进行产品结构标准的计算

介绍了产品结构(productarchitecture)的定义和研究背景.目前有若干种方法来衡量产品结构,其中一种是结合实体建模程序自动完成量化工作,文中重点介绍了此方法.采用I DEAS软件,基于Steiner方法,所编程序植入I DEAS,从而实现产品结构的计算.     

芥子气的识别与消毒

今年8、9月份,在我国黑龙江齐齐哈尔、河北石家庄两地的建筑施工中相继发现大量日本遗弃化学武器——芥子气毒气桶和毒气弹。因接触者无识别能力,未加防护而发生毒剂伤人事件。这两起严重事件再次勾起中国人民对那段不堪回首历史的回忆。那么,芥子气究竟是一种什么毒剂,如何对其实施有效消毒处置呢?     

ATR国防科技重点实验室——我军制导武器技术的脊梁

自动目标识别技术是精确制导武器、战场态势感知等尖端国防科技的核心。国防科大ATR实验室成立十多年来完成百余项重大科研项目,并多次获国家和军队科技进步奖。     

基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型

对飞行目标类型的准确识别是空中作战意图识别的前提和基础。针对当前各类识别模型在训练样本较少时,较难同时获得模型的稳定性和较好的泛化能力且在线学习能力较差的问题,提出了一种基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型,将k近邻学习模型与BP神经网络模型进行整合,使模型兼具训练稳定性与较好的泛化能力;通过算法设计,模型具有了整体动态更新的能力。基于某作战仿真系统完成飞行目标识别实验,对比了该模型与各类模型的性能表现。实验结果显示所提出的模型识别正确率稳定在90%左右,且在个体学习器的基础上至少提高2%。     

基于改进CNN的红外目标识别方法研究

自动目标识别是红外成像精确制导武器系统的关键技术,针对传统红外目标识别算法在复杂环境作战中存在目标特征建模复杂、识别率低等问题,提出一种基于改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法。结合红外目标特性,调整ZFNet的卷积层和池化层数量,加入空间变换网络以提高对数据变换的鲁棒性;对Dropout层的丢弃率变化进行可视化分析并确定选取原则,以提高红外目标的识别率。通过试验结果与传统方法相比,该方法具有较高的识别率,能够为红外成像导引头目标识别算法设计提供参考。     

基于杂草算法的超磁致伸缩作动器耦合模型识别

考虑磁滞损耗、动态应力等因素的超磁致伸缩作动器磁滞模型可有效揭示电-磁-机-热多场耦合效应,但准确识别其非线性模型往往存在较大困难。智能杂草算法具有激烈的竞争机制和较强的搜索能力,可用于解决作动器多目标物理参数辨识问题。传统算法的种子数量以线性方式产生且分布方差与适应度缺乏联系,极大地影响了算法收敛速度和模型识别精度。为此,提出一种非线性繁殖和分布的混合改进杂草算法,并将其应用于超磁致伸缩作动器模型识别。实验表明:改进算法具有较强的噪声抑制能力,能精确辨识含有噪声扰动的作动器磁滞非线性模型物理参数;模型预测值和实验数据误差较小,所识别参数可使磁滞非线性模型较为全面地描述作动器多场耦合机理和动态特性。     

面向道路交通场景的车辆违规占道实时检测

为了提高道路管理的智能化,面向交通场景搭建了车辆违规占道自动检测系统,对违规占道的车辆进行检测并自动识别其车牌.首先,以Yolov3目标检测器为基础,针对交通场景下的车辆检测,对检测器的主干网络进行改进,使得Yolov3更加适应现实的应用场景;然后,在检测到违规车辆后,基于卷积神经网络,对其进行车牌识别;最后,为了应对...