船用分布式单片机自动容错控制系统

为解决传统船用分布式单片机控制系统存在抗干扰能力较低的不足,提出船用分布式单片机自动容错控制系统设计,基于船用分布式单片机自动容错控制系统结构设计,以及系统外部连接的设计,实现了控制系统的硬件设计;依托自动容错控制系统容错算法设计、程序设计,完成了船用分布式单片机自动容错控制系统的软件设计,实现了提出的系统设计,实验数据表明,运行提出的分布式单片机自动容错控制系统较传统控制系统,抗干扰能力提升11.74%,适合于自动控制集成性高的船舶使用。

基于迭代深度网络的红外图像增强算法

由于现有基于深度网络的图像增强模型直接学习退化图像与清晰图像之间的映射函数,忽略了观测模型保真项的约束,导致恢复的图像存在虚假纹理和细节丢失。本文提出了一种用于红外图像增强的改进深度网络,该网络将深度学习网络嵌入到一个迭代的图像增强任务中,通过图像增强模块和反投影模块交错优化,实现数据一致性约束。本文提出的深度网络不仅可以利用深度特征学习先验,还可以利用观测模型的一致性先验。实验结果表明,本文提出的算法可以在图像去噪和去模糊任务上获得非常有竞争力的重建结果,在低对比度区域也能获得清晰的重建效果。

等截面圆柱形肋导热数值模拟研究

为了研究等截面圆柱形肋内部的导热情况,建立节点方程并使用MATLAB进行求解,得到肋片内部的温度场分布情况。研究稳态情况下肋片内部的温度分布规律,并同时研究非稳态情况下肋片内部温度场随时间的变化情况。为验证编程计算结果的正确性,在Fluent中导入在Gambit中建立好的等截面圆柱形肋片模型并进行数值模拟计算,分析编程计算和商业软件数值模拟产生的误差及原因。模拟结果显示:使用编程计算和商业软件进行数值模拟在稳态情况下时得到的结果误差几乎可以忽略,但在非稳态时略微存在差异且由商业软件模拟得到的结果更为精确。

基于神经网络的金属波纹管热温度场分析

为分析金属波纹管受热后温度场特征,提出基于神经网络分析方法。用V型金属波纹管,以电流辅助加热,将金属波纹管分为中部区(B区)、模具接触区(C区)、空气接触区(D区);用3层BP神经网络构建金属波纹管受热后温度场模型,通过该模型分析金属波纹管受热后3个区温度特征。结果表明:当电流为450 A时,随时间增加,C区左端温度高于右端,B区温度呈波浪状上升,且温度高于D区;金属波纹管温度随电流增加而增加;金属波纹管内壁温度与轴向距离呈正相关,与径向距离呈负相关。