基于特征单元的设备选型状态空间理论与方法

提出零件特征单元加工过程的状态空间理论,并将之用于解决零件加工的工艺设备选型问题.基于复杂零件特征具有多样性和复合性的特点,定义特征单元,以便于分析零件特征.针对单一特征单元,提取特征单元加工前和加工后两个状态,通过分析两个状态变换原因,构建状态变换矩阵,得出状态变换矩阵代表工艺设备加工能力的结论.通过构建状态变换方程描述加工过程.建立状态空间,将工艺设备选型问题转换为加工前和加工后两个状态在状态空间中的路径规划问题.在实际生产的约束条件下,将状态空间中路径规划问题转化为现有工艺路线的优化问题,并且建立工艺设备选型优化模型,优选出较理想的工艺路线,从而选出与该条工艺路线对应的一套工艺设备.应用算例验证了该方法的可行性.     

一个线性算子的特征向量空间

线性算子A=（x）=[（t2-1）x′]′,当λ=n（n+1）时,λ为A的本（特）征值,它相应的本（特）征向量为Legendre多项式,且特征向量空间是1维的;当λ≠n（n+1）时,λ不为A的本（特）征值。     

基于尺度空间约束的融合特征点匹配方法

本文提出一种多尺度特征匹配的空间约束机制,Combinative Feature based on Constraint in scale space(CFCS SIFT),该约束机制以SIFT特征点的尺度为基础,对多尺度空间中检测到的DOG特征点与Harris角点提供匹配空间约束,以提高正确匹配点对的数量.基于该约束机制,构造了一种融合DOG特征提取、Harris角点提取原理的SIFT描述符提取与匹配方法,该方法在多尺度空间中提取DOG特征点、Harris角点,并根据特征点的空间、坐标参数获取SIF T描述符.在将DOG特征点和Harris角点相融合并生成SIFT描述符的基础上,设定尺度阈值,根据尺度阈值对检测范围进行空间约束,在约束范围内查找特征点,采用BBF(Best Bin First)算法,并用欧氏距离作为度量函数进行特征点的匹配,最后用RANSAC对匹配点对进行筛选纠错.通过大量实验证明,该算法能够找到更多匹配点对,正确匹配点对相对于不具有空间约束的融合特征点匹配方法增加了15%左右.     

基于蚁群几何优化算法的全局路径规划

将改进的蚁群算法与路径几何优化相结合,用于解决移动机器人的全局路径规划问题.算法结合机器人的越障性能对移动机器人的环境空间进行建模.通过设置初始信息素加快蚂蚁的搜索速度,同时设置自适应信息素挥发机制,解决特定地图中初始信息素的干扰问题;设置自适应路径长度,筛选规划路径的优劣;提出由路径优劣程度决定的信息素散播策略,并从几何原理出发,对规划路径进行优化处理,加快最优解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性和普遍应用性,在随机给定的环境地图中,该算法能够迅速规划出最优路径.     

支持数据动态更新的XML编码研究

提出一种支持数据动态更新的编码方案SDUE,该编码将结点位置信息进行分解,避免记录冗余信息,从而有效地节省了存储空间.此外,SDUE还能有效地支持数据更新.在查询方面,由于SDUE编码记录了结点路径信息,在路径查询中避免了结构连接操作,有效地提高了查询效率.实验结果表明,与其他编码相比,SDUE编码在空间存储利用率、结点更新效率和查询速度方面都有较明显的优势.     

点迹-曲线关联算法的旋转对称群目标分辨

基于微多普勒效应分析的弹道目标识别得到了广泛研究,然而传统的微多普勒特征提取技术大都难以解决空间群目标的分辨与识别。针对这一问题,提出了一种基于点迹-曲线关联算法的空间群目标分辨方法。在以旋转对称群目标为研究对象的前提下,建立了具有滑动散射特性的目标模型并分析推导了散射点的微动表达式,利用点迹凝聚处理抑制了一维距离像旁瓣,在此基础上,提出了点迹-曲线关联算法分离出混叠的群目标微多普勒曲线,通过各曲线的极值包络特性差异实现了旋转对称群目标分辨。实验仿真验证了本方法的正确性和可行性。     

四足机器人转向与斜向运动规划理论及方法

为实现四足机器人在平面上的稳定平顺的转向与斜向运动,提出了一种基于参数化坐标变换矩阵的规划方法. 通过D-H法建立了四足机器人的运动学模型,分别求得机器人机体坐标系在两种运动中的参数化坐标变换矩阵,并通过参数的调整来完成机器人运动的规划. 最后对四足机器人在平面上的转向与斜向运动进行了仿真,仿真结果表明,该方法能够实现四足机器人在平面上的连续、平稳的转向与斜向运动.      

基于状态空间分割的两部件系统机会维修优化

针对"硬失效"故障的两部件串联系统,制定了周期性视情预防更换、机会更换和故障更换相结合的维修策略,提出了劣化状态空间分割方法以分析机会维修模型中系统的各种维修组合的维修概率,并给出了系统稳态联合概率密度的数值近似求解方法.应用该方法建立了基于半更新过程理论的系统长期平均费用率模型,求解最优维修策略对应的检测周期、机会和预防维修阈值.数值实验表明了劣化状态空间分割法和费用率模型的正确性和有效性,分析了优化结果对各种费用参数的灵敏程度.     

基于尺度空间粒子滤波器的多参考#br# 直方图目标跟踪算法

在基于直方图的序列图像目标跟踪算法中,目标的直方图通常都是在跟踪初始化时从目标所在的区域获得,然而单个直方图难以适应跟踪全过程中目标的各种变化。针对事先已知目标几种典型外观的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器的多直方图尺度空间跟踪算法。利用多个典型直方图的线性加权来表示目标的直方图,根据目标的当前区域估计加权系数,生成下一帧的目标概率分布图,在目标概率分布图上运用尺度空间粒子滤波器,来估计多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,从而实现目标的定位。通过在真实序列上与现有算法的对比,表明了此算法不仅可以适应目标的色彩和明暗变化,而且能更准确地描述目标的大小,显著提高跟踪的精度。     

基于AGIMM的临近空间机动目标跟踪滤波算法

由于临近空间高超声速目标的机动形式复杂,单一模型很难满足高精度跟踪的需要。因此需要使用基于多种模型进行交叉耦合的交互式多模型算法,这种算法特点与临近空间目标高速、高机动特性相适应。提出了一种自适应网格交互多模型跟踪算法用于临近空间高超声速机动目标的跟踪问题。所提方法能够处理自适应时变模型集合,随时调整当前时刻使用的模型数量,相比于固定结构交互式多模型算法极大减少了计算量,计算效率和跟踪精度更高,数值仿真结果验证了所提算法的有效性。