基于时变ARVX模型的结构参数识别

详述了线性多自由度结构的ARVX模型实现,通过一个输入输出完整情况下的实例分析,验证了时变ARVX模型用于结构时变参数识别的可行性,并对识别结果进行了分析.     

对多传感器数据融合的综合研究

1多传感器数据融合的概念数据融合一词出现在20世纪70年代,并于80年代发展成一项专门技术。它是人类模仿自身信息处理能力的结果,类似人类和其他动物对复杂问题的综合处理。人类能将各种功能器官(眼、耳、鼻、四肢、皮肤)所探测到的(图像、声音、气味、触觉)与先验知识进行综合,以便对周围的环境和正在发生的事件做出估计。数据融合最早用于军     

基于自主运动状态估计及信息交互的多移动机器人协作定位

主要研究了未知动态环境中多移动机器人利用环境信息交互完成协作定位的问题.考虑移动机器人自身运行状态对协作定位的影响,提出基于自主运动状态估计的协作定位周期自适应选择算法.为避免机器人相互直接观测需要配备特定标识的局限,并充分利用处于同一场景中多机器人观测信息的可交互性,论文提出基于MbICP算法的多机器人观测信息交互方法,同时利用扩展Kalman滤波实现多机器人变速运行中的协作定位.通过应用于Pioneer3-DX机器人平台所获得的协作定位实验结果及数据分析,验证了所提方法的有效性和实用性.     

Ni/P(VDF-TrFE)的铁电性及磁电耦合效应

采用溶胶凝胶法和旋涂法在磁性金属镍片衬底上制备了有机铁电薄膜P(VDF-TrFE),利用X射线衍射仪及振动样品磁强计表征了Ni/P(VDF-TrFE)样品的晶体结构和金属镍片的磁学性质，结果表明，旋涂制备所得有机P(VDF-TrFE)薄膜结晶形成了β相，镍片的饱和磁场约为2 000 (kAm^-1/4π).利用静电计和锁相放大器，研究了样品的电学性质和不同磁场方向的磁电耦合效应.可以发现，金属镍片作为磁性衬底制备得到的Ni/P(VDF-TrFE)属于复合多铁性材料，该材料的磁电耦合效应具有各向异性，表现为平行方向大于垂直方向.实验所得结果为复合多铁性材料的制备和测试提供了重要的参考价值.     

面向第二类装配线平衡问题的改进粒子群算法

为求解第二类装配线平衡问题，建立一种以最小化节拍、工位负载标准差为优化目标的第二类装线平衡问题的模型.根据装配线平衡问题的特点，设计出一种改进的粒子群算法，引入随迭代次数增加而线性递减的惯性权重，防止粒子群算法陷入局部极值点；将反向学习策略与PSO算法相结合，使PSO算法具有更佳的搜索能力和收敛速度.通过求解标杆问题，结果表明改进的PSO算法与标准PSO算法相比，具备更好的求解能力.最后通过对青贮机装配线为实例验证算法的可行性和有效性，进一步验证了本文中提出的改进PSO算法具有很强的计算效率和求解能力.     

无人机搭载消防救援装置应用研究

【目的】随着社会和科学技术不断发展，无人机运用范围也愈加广泛。无人机也可应用于消防救援。【方法】本研究主要探讨将无人机应用于消防救援中的优势，基于无人机搭载救援装置的设计方案，无人机在进行消防救援工作时的主要用途。【结果】在火灾现场，利用无人机救援技术可以对火灾做出全面侦察，做出更合理的消防救援行动，保障受困群众的生命安全。【结论】无人机救援技术刚刚起步，还需继续努力创新，才能满足消防救援条件。     

建筑楼空间下突发传染病建模仿真研究

为研究建筑楼空间下的突发传染病传播过程,提出了建筑楼空间下突发传染病的多阶段超网络传播模型,从多阶段传播、多属性层子网构建、改进的仓室模型嵌套等方面对该模型进行设定,并对不同情境下传染病的传播动力学进行仿真分析.结果表明,建筑楼空间下突发传染病传播过程受建筑楼空间人群聚集程度、年龄结构及外界疫情严重程度的影响,感染者传染率和临床感染比率对传染病的传播峰值有较大影响,且早期舆情干预的及时性是提高政策干预有效性的重要决定因素.     

强连通多部竞赛图中顶点和弧的外路

为了在强连通多部竞赛图中寻找顶点和弧的外路，采用对原图去顶点或去弧的方法。通过在新得到的有向图中寻找哈密尔顿圈，进而找到顶点和弧的外路。研究结果表明强连通多部竞赛图中顶点和弧泛外路的两个充分条件被获得。     

采用自适应原始对偶迭代的无人机编队协同航路规划方法

针对目标通过机动进入无人机雷达探测盲区、导致雷达跟踪不稳定的问题，提出一种无人机编队协同航路规划方法。首先，根据雷达多普勒速度盲区、雷达探测视角、距离边界区等建立协同航路规划约束条件；然后，以机动目标稳健跟踪为目的建立优化目标函数，并结合约束条件构建协同航路优化模型；最后，设计了一种自适应原始-对偶迭代算法，对建立的航路优化模型进行快速求解，得到无人机飞行实时航路。对比仿真结果表明：所提方法能够实现无人机编队协同航路快速规划，达到对机动目标持续稳定跟踪的目的；与传统的高斯伪谱法和模型预测控制算法相比，所提方法求解速度提升了10%,算法复杂度相对较低；所提方法求解的无人机航路平滑性较好，可减少无人机飞行油耗，便于长时留空探测。     

基于自适应遗传算法的超平面分类及遥感应用

智能分类算法是遥感影像分类研究的热点,遗传算法作为一种智能全局优化技术在遥感影像分类中具有良好应用前景.针对现有多光谱遥感影像分类方法的不足,提出了基于自适应遗传算法的超平面分类方法(hyper plane-adaptive genetic algorithm,HP-AGA)并应用于遥感影像分类,该方法利用神经网络中的神经元激活函数Sigmoid函数,对遗传算法中交叉率、变异率进行非线性自适应性调整,不再需要反复训练遗传参数,同时利用快速全局寻优特点,确定分类超平面的各个位置参数,从而获取最佳分类超平面集进行分类.多光谱遥感影像分类方法的应用实验表明,基于自适应遗传算法的超平面遥感分类方法能更快、更稳定地收敛到全局最优解,具有更好的效率及鲁棒性,并能取得优于简单遗传超平面分类算法及传统分类方法的分类精度.