一种发射系下旋转弹的捷联惯导算法

为了提高旋转弹的姿态测量精度,提出了一种发射系下的旋转弹捷联导航算法。首先,推导了发射系导航更新方程;然后,利用传感器测量的前周期角速率对姿态更新算法进行优化,推导了基于角速率的旋转矢量更新算法及其算法误差;最后,采用陀螺仪标度因数的提升方法,实现了捷联惯导姿态测量精度有效的提高。通过对双子样、优化双子样算法在自旋运动条件下的数学仿真、基于转台的半实物仿真试验进行了验证。试验结果表明:在自旋机动条件下,相较于传统双子样算法,基于发射系的旋转弹捷联导航算法具有更高的精度,验证了算法在工程应用实现的正确性和有效性。

基于注意力机制的人体关键点隐式建模网络

人体姿态估计任务需要利用视觉线索和关节间的解剖关系来定位关键点,但基于卷积神经网络的方法难以关注远程上下文线索和建模远距离关节之间的依赖关系。为此,提出一种基于注意力机制的隐式建模方法,通过多阶段迭代计算关节之间的特征相关性来隐式建模关键点间的约束关系,消除卷积神经网络的局部操作,扩大网络的感受野,建模远距离关节之间的依赖关系。为了解决网络在训练过程中可能弱化不可见关键点的问题,采用焦点损失函数,使网络更关注于复杂的关键点。使用目前精度最高的特征提取高分辨率网络(HRNet)和经典特征提取残差网络(ResNet)作为主干网络进行实验,结果表明,在同等实验条件下,隐式建模方法可以提高人体姿态估计网络的性能,在MPII和MSCOCO人体姿态估计基准数据集上,以HRNet网络为主干网络的算法相较于原网络,精度分别提升了1.7%和2.6%。

PDCA循环在公立医院综合查房问题整改中的应用与成效

东莞市滨海湾中心医院将PDCA循环应用于综合查房问题整改,针对综合查房问题整改存在的缺陷,通过“分析问题,制定计划”“实施计划,解决问题”“持续检查,跟踪问效”“提炼标准,总结经验”四个阶段的持续循环改进,打通了跨组织、跨层级的业务协同壁垒,提高了领导决策力和部门执行力。应用后,查房问题的整改率显著提高,临床医技科室对查房问题整改平均满意度明显改善,查房工作取得较好实效;同时进一步健全了医院管理制度、规范了工作流程。做到以问题为导向,切实解决好影响人民群众的就医体验以及困扰医院持续发展的重点与难点问题,从根本上提高了服务品质,赋能医院高质量发展。

考虑负荷侧电能替代的区域配电网碳溯源方法

电能替代是能源转型的主要形式之一,通过电能取代传统化石燃料的燃烧,对实现“双碳”目标具有重要意义。然而,电能替代负荷在电力系统中仍会产生碳排放。为理清电能替代前后的减碳效益,提出考虑负荷侧电能替代的区域配电网碳溯源方法。首先,基于碳排放流的迭代特性,建立负荷侧精准碳排放溯源模型。其次,结合电能替代负荷的碳排转换机理,修正碳排放因子,以解决碳排放流法将电能替代负荷碳排放分摊到各个节点的不公平问题,从而构建负荷侧电能替代模型。最后,以华东地区某区域配电网为例,验证所提方法的有效性。结果表明:该方法在计量电能替代负荷碳排放层面更具公平性,可为区域配电网减碳指标考核、节能技术的有效性评价提供科学准确的量化结果。

SF_(6)回收净化处理系统保温性能测试平台设计

针对六氟化硫(SF_(6))气体回收、净化处理、回充、储运等循环再利用全过程生产作业过程中存在冷热损失问题,设计了SF_(6)气体循环再利用系统的保温性能测试平台。可实现在不同工况下的热损失特性研究,降低系统相关装备能耗水平,使其在极端环境下保持安全稳定和可靠耐久运行水平。

基于改进遗传算法的导弹稳定控制参数自寻优方法研究

导弹稳定控制参数设计是一个多参数组合优化问题,针对目前导弹稳定控制参数设计中依赖设计师的工程设计经验,有可能无法在全局范围内获得组合优化的控制器参数问题,研究基于改进遗传算法的导弹稳定控制参数自寻优设计方法。遗传算法随机性可增加个体多样性,使其具备找到全局最优解的能力,但同时随机操作会以一定概率将父代最优个体排除在种群之外。为此,针对遗传算法的随机性进行改进设计,通过引入确定性因子,使其在保留随机性的同时,增加一定程度的确定性,最终提高算法向最优解收敛的速度。将改进后的遗传算法应用于某型导弹稳定控制回路的参数自寻优设计中,六自由度仿真结果表明控制效果良好,验证了方法的正确性和可行性。

基于多级叠加和注意力机制的图像语义分割

针对目标空间复杂度高容易造成小尺度目标丢失和边界分割不连续等问题,借鉴DeepLabv3+网络结构,建立基于多级叠加和注意力机制的图像语义分割模型。在编码器阶段,采用不同尺度的平均池化操作构建多尺度平均池化模块,使用不同扩张率的空洞卷积组成多尺度叠加模块扩大卷积运算的感受野,增强对局部特征的获取能力,并利用由通道和空间组成的注意力机制模块抑制无意义的特征,增强有意义的特征,提高对小尺度目标及局部边界的分割精度。在解码器阶段,通过双线性插值法对特征图进行分辨率恢复,并结合通道维度信息进行像素填充补充特征信息,并使用Softmax激活函数进行语义分割的输出预测。实验结果表明,该模型在PASCAL VOC2012和SUIM公开数据集上的平均交并比分别达到85.6%和60.8%,在整体分割精度和小尺度图像的分割效果上明显优于多数图像语义分割模型。

基于改进YOLOv5s的无人机火灾图像检测算法

为了解决现有火灾检测算法模型复杂,实时性差,难以部署在无人机平台的问题,通过改进YOLOv5s算法对无人机火灾图像目标检测进行分析研究;利用搭载高清摄像头的无人机设备获取的火灾图像、公开数据集、互联网航拍视频自主建立无人机火灾图像数据集;采用轻量化模型YOLOv5s为基础模型,MobileNetV3作为特征提取主干网络,降低模型参数和计算量,解决实时性差和模型部署的问题;模型颈部引入注意力模块CBAM,综合了通道和空间信息,加强网络对高层次语义信息的传递;修改模型检测头部结构,增强小目标检测能力;通过消融试验对比分析各个模块对模型的影响,与常见火灾模型进行对比分析,分析本文算法的优劣;算法在自建数据上的平均精度达到76.9%,模型大小为6.7 M,单帧(640×640)图像处理时间为15.2 ms;实验结果表明,本文算法模型简单、实时性好,为火灾检测算法部署在无人机平台奠定技术基础。

改进Faster-RCNN自然环境下识别刺梨果实

为了实现自然环境下刺梨果实的快速准确识别,根据刺梨果实的特点,该文提出了一种基于改进的FasterRCNN刺梨果实识别方法。该文卷积神经网络采用双线性插值方法,选用FasterRCNN的交替优化训练方式(alternating optimization),将卷积神经网络中的感兴趣区域池化(ROI pooling)改进为感兴趣区域校准(ROIalign)的区域特征聚集方式,使得检测结果中的目标矩形框更加精确。通过比较FasterRCNN框架下的VGG16、VGG_CNN_M1024以及ZF3种网络模型训练的精度-召回率,最终选择VGG16网络模型,该网络模型对11类刺梨果实的识别精度分别为94.00%、90.85%、83.74%、98.55%、96.42%、98.43%、89.18%、90.61%、100.00%、88.47%和90.91%,平均识别精度为92.01%。通过对300幅自然环境下随机拍摄的未参与识别模型训练的刺梨果实图像进行检测,并选择以召回率、准确率以及F1值作为识别模型性能评价的3个指标。检测结果表明:改进算法训练出来的识别模型对刺梨果实的11种形态的召回率最低为81.40%,最高达96.93%;准确率最低为85.63%,最高达95.53%;F1值最低为87.50%,最高达94.99%。检测的平均速度能够达到0.2s/幅。该文算法对自然条件下刺梨果实的识别具有较高的正确率和实时性。

海上风电大直径加翼桩水平承载性能研究

为改善海上风电大直径钢管桩的水平承载性能,基于ABAQUS有限元软件对单桩改进形式的加翼桩结构进行了系统研究,计算分析了软黏土地基中加翼桩在水平荷载作用下桩身弯矩、应力、位移、桩身泥面处倾斜率和极限承载力,研究了加翼桩面积、形状、埋深和刚度等翼板参数对加翼桩水平承载性能的影响规律,根据加翼桩的桩-土作用机理,参考现行规范模式提出适用于软黏土地基大直径钢管桩的P-Y曲线。研究结果表明,加翼桩通过在泥面处设置翼板可降低桩基泥面处倾斜率50%、提高桩基极限承载力60%以上,加翼桩水平承载性能明显优于单桩。

基于深度学习的自然环境下刺梨果实识别

采用0.57R-0.18G-0.2B色差分量法对刺梨图像进行处理,通过Ostu自适应阈值分割、形态学滤波和二值图像白色色素面积阈值等方法对图像进行一次分割。根据刺梨果实图像的颜色和纹理特征,再采用YCbCr颜色空间模型中各分量的阈值对图像进行二次分割。通过标记分水岭分割算法对粘连果实连通区域进行分割,利用Hough圆变换对独立、遮挡和重叠情况下的果实外圆进行拟合和修复,最终获取果实质心坐标及其半径。试验结果表明:刺梨果实识别正确率均高于92%,说明本算法能够对刺梨果实进行有效地识别。

加翼桩水平承载力计算方法研究

加翼桩作为海上风电基础的新型结构,目前相关研究甚少。基于ABAQUS三维数值仿真模型,对比分析了海上风电大直径单桩与加翼桩在水平荷载作用下桩身弯矩、应力、位移、泥面处桩基倾斜率、极限承载力以及破坏模式等水平承载性能。研究了大直径单桩和加翼桩桩身与翼板土压力分布,基于计算结果和桩土作用机理,参考现行规范中P-Y曲线模式,对相关系数进行修正,提出软黏土地基大直径单桩P-Y曲线。根据加翼桩翼板面积、形状、刚度和埋深等翼板参数对加翼桩水平承载性能影响的研究成果,提出基于大直径单桩承载力的软黏土地基大直径加翼桩极限承载力经验式和加翼桩翼板参数影响系数的计算式,为加翼桩的研究和运用提供了技术支撑。

智能型六氟化硫气体回收回充装置设计

为解决目前常规使用的回收回充装置效率低、环境适应性差、设备操作繁琐等问题,文章设计了智能型六氟化硫SF_(6)回收回充装置,回收速度达到10 min灌满40 L钢瓶(50 kg/瓶),比原先提升了3倍左右,操作简单、安全准确、稳定高效,现场应用验证了该装置的可靠性,安全环保效益突出。

新型SF_(6)气体净化处理系统外置预处理装置

针对现有大多数SF_(6)气体净化处理系统难以处理C_(3)F_(8)等组分的问题,设计一种新型SF_(6)气体净化处理系统外置预处理装置,该装置不但能双级控温式气化、分级多塔吸附提纯,还能保证吸附剂均匀受热,安全高效在线再生,实现对现有系统高效、低成本升级改造。净化处理后的SF_(6)气体满足《工业六氟化硫》(GB/T 12022—2014)标准,大大提升了净化提纯作业的效率。

基于图像特征的小麦胚芽鞘识别

利用图像颜色特征,首先分割小麦种子图像进而确定小麦种子轮廓矩,根据其轮廓距确定小麦种子质心坐标,然后根据小麦胚芽鞘图像颜色特征对胚芽鞘图像进行分割、获取小麦胚芽鞘图像,其次利用Zhang-Suen并行快速细化算法对小麦胚芽鞘进行细化获取胚芽鞘骨骼线,进而获取骨骼线图像(单像素)上所有点对胚芽鞘骨骼线进行多段直线曲线近似,最后根据小麦种子轮廓质心坐标、胚芽鞘骨骼线近似曲线和切割距离(给定)确定胚芽鞘的姿态和对小麦胚芽鞘切割点位置进行定位。通过对小麦胚芽鞘30幅图片进行图像处理验证。结果表明,该方法能完整地提取小麦种子和胚芽鞘图像、小麦胚芽鞘姿态及位置信息。基于图像颜色特征的小麦胚芽鞘识别及定位方法,为小麦胚芽鞘的识别与分析提供了准确、快捷、可视的技术手段,对于构建胚芽鞘智能识别、定位的视觉系统及自动化切割装置的研究意义重大。

对称布置翼板加翼桩的水平承载性能分析

影响加翼桩水平承载性能的因素众多,其中翼板数量、荷载方向与翼板夹角是主要影响因素。采用ABAQUS有限元计算软件研究了软黏土地基中桩径为5.0 m,对称布置二、三和四翼板的加翼桩在不同荷载作用方向时桩身泥面水平位移、桩身倾斜率、桩身内力、桩身应力和极限承载力等的变化。通过与相同条件单桩的承载特性对比,分析了加翼桩水平承载性能提升幅度,明确了翼板通过同时或交替承担底面端承力、侧面摩擦阻力、水平土抗力和增加桩身抗弯刚度以提高其水平承载性能的机理,拟合了对称布置二、三和四翼板加翼桩水平极限承载力随荷载作用方向变化的计算式,对加翼桩极限承载力控制条件进行了对比分析。

面向解决复杂工程问题能力培养的计算机课程设计改革

基于工程教育认证背景下计算机科学与技术专业实践教学环节改革发展趋势,以突出培养学生解决复杂工程问题的能力入手,提出了计算机科学与技术专业课程设计改革实施方案。方案提升了专业人才培养标准化水平,优化了实践教学体系。

翼板刚度与埋深对加翼桩水平承载性能影响分析

采用ABAQUS构建加翼桩三维数值仿真模型,研究翼板刚度和翼板埋深对加翼桩桩身位移、桩身弯矩、桩身应力以及极限承载力的影响。研究结果表明:翼板刚度对加翼桩泥面处水平位移和桩身弯矩影响不大,对桩身最大应力和桩身与翼板连接处应力影响较大,当翼板刚度明显大于桩身刚度时,极限承载力受翼板与基桩连接处最大应力控制,相对刚度1.0~2.0为合理翼板与桩身刚度比;埋深对加翼桩泥面处水平位移影响较小,对桩身弯矩、应力影响较大,加翼桩水平极限承载力随着翼板埋深Z的增大而先增大后减小,0.2D左右时最大。

基于Zynq平台的弹载计算机设计

针对现代控制系统对弹载计算机提出的新要求,设计了一种以全可编程SoC芯片Zynq为核心处理器的弹载计算机,使其在运算性能、产品功耗、设备体积等方面产生了大幅提升。利用Zynq内嵌的ARM硬核来运行自检、装订、输出检查及导航制导控制算法等功能,通过芯片集成的可编程逻辑资源实现丰富的外围接口协议并设计为自定义IP,自定义IP通过标准的AXI总线连接到处理器的ARM内核上。给出了弹载计算机的硬件系统设计及软件系统设计方案,并详细分析介绍了各个电路模块的设计思路、软件系统模块化设计思路及系统工作流程。搭建了半实物仿真验证平台,通过试验,证明了该弹载计算机设计合理,各项功能工作正常,性能满足控制系统使用要求。

基于VNX总线的航天飞行器综合控制系统设计

针对小型化航天飞行器对综合控制系统的需求,结合目前国内外先进飞行器综合航电应用的经验,设计了一种以VITA74总线为基本架构的综合控制系统,使其在性能、功耗、体积等方面产生了大幅提升;利用SiP芯片内部的双核SoC芯片来运行主控程序及导航控制算法等功能,通过芯片集成的接口资源和可编程逻辑资源实现丰富的外围接口;给出了综合控制系统的硬件系统设计、软件系统设计及结构设计方案,并详细介绍了各个功能模块的设计思想;通过相应的性能测试试验,表明该系统工作正常,各项性能指标满足任务需求,可用于未来航天飞行器的使用。