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基于脉间码型捷变波形的距离-多普勒二维干扰重构算法

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雷达学报（中英文） 2024年第1期13卷 187-199页

作者：高宇航张凯翔范花玉刘泉华刘子豪王朝旭北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所北京100081 卫星导航电子信息技术教育部重点实验室(北京理工大学) 北京100081 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) 嘉兴314000 北京理工大学重庆创新中心重庆401120

密集假目标干扰通过在真实目标周围产生大量假目标,形成欺骗和压制双重干扰效果,严重影响雷达的目标探测能力。为此,该文提出一种基于脉间码型捷变波形的距离-多普勒二维干扰重构算法来抑制密集假目标干扰。该算法基于脉间码型捷变波形... 详细信息

密集假目标干扰通过在真实目标周围产生大量假目标,形成欺骗和压制双重干扰效果,严重影响雷达的目标探测能力。为此,该文提出一种基于脉间码型捷变波形的距离-多普勒二维干扰重构算法来抑制密集假目标干扰。该算法基于脉间码型捷变波形的距离选通性,在距离-多普勒域通过交替反演实现干扰和目标重构,并从回波中对消干扰来实现干扰剔除。首先,通过构造不同距离段的接收滤波器组来实现干扰和目标回波的分距离段处理;其次,采用联合失配滤波器组使各脉冲滤波输出的距离旁瓣结构近似相同,减小脉间码型捷变波形经脉冲多普勒处理后沿多普勒维的散布能量;然后,利用干扰和目标回波在不同距离-多普勒平面上的能量分布特性构造滤波矩阵;最后,通过交替反演实现干扰和目标的精准重构,进而实现密集假目标干扰的抑制。仿真结果表明,与传统方法相比,该文所提算法在干扰抑制和运行时间方面展现出优越的性能,显著提升了雷达在强干扰环境中的目标检测能力。

关键词：脉间码型捷变波形密集假目标干扰干扰重构距离选通性交替反演

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增材制造316L不锈钢球形破片的弹道性能

兵工学报 2024年第2期45卷 395-406页

作者：薛浩王涛黄广炎崔欣雨韩洪伟北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室北京100081 北京理工大学重庆创新中心重庆401120 31002部队北京100094

为探索增材制造316L不锈钢球形破片的弹道性能,采用选择性激光熔化(Selective Laser Melting,SLM)技术制造316L不锈钢材料毛坯,通过机加工、抛光等操作得到了直径12 mm的增材制造316L不锈钢球形破片。开展打印态316L不锈钢材料的显微计... 详细信息

为探索增材制造316L不锈钢球形破片的弹道性能,采用选择性激光熔化(Selective Laser Melting,SLM)技术制造316L不锈钢材料毛坯,通过机加工、抛光等操作得到了直径12 mm的增材制造316L不锈钢球形破片。开展打印态316L不锈钢材料的显微计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)和静动态力学试验研究,获得了打印态316L不锈钢在材料沉积方向的Johnson-Cook(JC)模型参数,进行了增材制造和传统冷轧工艺制造的316L不锈钢球形破片侵彻6 mm厚Q235钢靶的弹道试验。研究结果表明:增材制造球形破片的弹道极限速度比传统冷轧制造破片低2.5%左右,弹道性能有小幅提升,暗示了增材制造工艺用于制造战斗部预制破片的潜力;开展的数值仿真研究获得了与试验结果一致的剪切冲塞穿靶机理,仿真与试验穿靶速度数据比较吻合,弹道极限速度误差仅为1.4%左右,仿真结果也表明JC模型用于描述增材制造316L不锈钢材料穿靶行为的可行性。

关键词：球形破片弹道性能 316L不锈钢增材制造

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MCJ-UNet:一种双/多通道联合InSAR相位解缠网络

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雷达学报（中英文） 2024年第1期13卷 97-115页

作者：丁泽刚孙涛王震赵健史一鹏陈浩龙陈之洲王岩曾涛北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所北京100081 卫星导航电子信息技术教育部重点实验室(北京理工大学) 北京100081 北京理工大学重庆创新中心重庆401120

干涉合成孔径雷达(InSAR)可实现地表高程的高效获取,在地形测绘中应用广泛。双/多通道InSAR技术可借助不同通道(基线、频点)的高程模糊度差异,解决相位欠采样问题,完成高程陡变区域的干涉相位解缠,实现InSAR技术在测绘困难区域的有效应... 详细信息

干涉合成孔径雷达(InSAR)可实现地表高程的高效获取,在地形测绘中应用广泛。双/多通道InSAR技术可借助不同通道(基线、频点)的高程模糊度差异,解决相位欠采样问题,完成高程陡变区域的干涉相位解缠,实现InSAR技术在测绘困难区域的有效应用。该文即面向高效高精度相位解缠需求,利用深度学习这一有力工具,结合不同通道的相位特征及相互约束关系,提出了一种双/多通道联合干涉相位解缠网络:Multi-Channel-Joint-UNet(MCJ-UNet)。该网络的构建以双通道(双频、双基线)InSAR为基本观测构型,并可实现向多通道构型的扩展,其构建的核心思路主要包括3点:首先,将干涉相位解缠中的模糊数估计问题转化为语义分割问题,并采用UNet网络完成分割处理;其次,引入挤压激励模块(SE)动态调整信息权重,以增强网络不同通道对其所需信息的感知能力;最后,利用多通道联合约束下的相位残差优化损失函数,实现网络调谐。此外,为避免语义分割结果的边缘细节误差对解缠效果的影响,该文还提出了一种基于多通道联合约束的解缠误差自修正方法,以保证解缠质量。模拟地形仿真数据、真实地形仿真数据以及TerraSAR-X实测数据验证了所提方法的有效性。

关键词：干涉合成孔径雷达(InSAR) 多通道相位解缠深度学习 UNet网络

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微射流撞击形成液膜的形态演变特征

力学学报 2024年第6期56卷 1563-1572页

作者：蔡国辉张晓光吴二军刘志豪王博陈晓东北京理工大学宇航学院北京100081 西安航天动力研究所西安710100 北京理工大学徐特立学院北京100081 北京理工大学医学技术学院北京100081

利用高速相机从正面和侧面两个视角拍摄了不同速度微射流撞击形成液膜的流动形态,以深入理解液膜形态演变的物理机制.实验中的射流韦伯数在6.3~404.5之间变化,结果表明:随着微射流速度的增加,射流的流动形态经历了从层流到湍流的变化,... 详细信息

利用高速相机从正面和侧面两个视角拍摄了不同速度微射流撞击形成液膜的流动形态,以深入理解液膜形态演变的物理机制.实验中的射流韦伯数在6.3~404.5之间变化,结果表明:随着微射流速度的增加,射流的流动形态经历了从层流到湍流的变化,所形成的液膜经历了液体链条、封闭液膜、边缘失稳和波动液膜等多种流动形态.侧面视角观察到了撞击点附近射流表面存在静止毛细波,其波长随韦伯数增加呈现快速减小后缓慢减小的趋势.还观察到液膜顶端存在界面不稳定状态,其摆动导致沿液膜边缘产生向下传播的界面扰动,进而在液膜边缘形成液珠,液珠又可发展成指状液丝.指状液丝的生成带走了液膜中的部分流体,导致液膜在指状液丝根部上方撕裂.当射流中出现速度脉动后,会激励起液膜表面波动.若速度脉动间歇出现,液膜波动会在扰动消失后很快衰减;而持续的速度脉动会激励产生剧烈且持续的液膜摆动.这一发现证实了速度脉动引入的有限大小的扰动是激发液膜波动的必要条件.此外,液膜波动加速了液珠形成以及液珠向指状液丝的转变过程,还影响了指状液丝的空间分布.液膜摆动使两侧的撕裂点向液膜中心汇聚,形成下游的长液丝,完成了从液膜到液丝再到液滴的雾化过程.研究还利用纹影法获得了射流从层流向过渡流演变过程中液滴直径数据,发现液滴大小概率密度分布由多峰分布逐渐转变为符合Gamma函数的单峰分布.本研究得到的微射流撞击形成液膜的演变规律和机制,为相关应用研究提供了理论支持和定量认识.

关键词：微射流撞击射流界面演变流动形态液滴分布雾化

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基于时空风险的智能驾驶车辆避险决策规划

汽车工程 2024年第6期46卷 975-984页

作者：杨超杨帆王伟达郄天琪王彦松王宏伟北京理工大学机械与车辆学院北京100081 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) 嘉兴314000

为完善复杂道路场景下智能驾驶车辆的碰撞风险评估方法,实时生成有效避险轨迹,本文提出了一种基于时空风险的智能驾驶车辆避险决策规划方法。首先,采用时空耦合的多域风险度量作为评估指标,监督智能驾驶车辆横纵向碰撞风险,同时实时监... 详细信息

为完善复杂道路场景下智能驾驶车辆的碰撞风险评估方法,实时生成有效避险轨迹,本文提出了一种基于时空风险的智能驾驶车辆避险决策规划方法。首先,采用时空耦合的多域风险度量作为评估指标,监督智能驾驶车辆横纵向碰撞风险,同时实时监测行车风险指标变化,通过与典型避险场景风险数据库间的相关性分析,判断潜在碰撞风险大小,从而提前规避风险。然后,依据行车风险场对车辆目标状态进行不均匀采样,规避行车风险较高的驾驶区域,提高避险规划的安全性和实时性。试验结果表明,所提出的避险决策规划方法可安全有效地避开横纵向碰撞风险,并且根据风险指标的时域相关性分析可提前0.5s发现潜在碰撞风险,从而提前平稳规避风险,不均匀采样可将避险轨迹平均规划时间由0.13缩短到0.07s。

关键词：智能驾驶决策规划风险评估行车风险场

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小样本驱动特征分段网络的防护材料折痕检测

兵工学报 2024年第3期45卷 963-974页

作者：刘梦真黄广炎张宏周宏元刘思宇北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室北京100081 北京理工大学重庆创新中心现代兵器技术实验室重庆401120 北京理工大学爆炸防护与应急处置技术教育部工程研究中心北京100081 北京工业大学城市建设学部北京100124 北京理工大学生命学院北京100081

防刺服能在恐怖袭击、医闹伤害、违法犯罪等事件中有效保护生命安全,然而在生产制造及穿着使用中易产生机械折痕。立足于防护材料折痕缺陷的快速检测需求,创新性地在图像识别方法中提出特征分段网络结构,实现了小样本驱动下防护材料折... 详细信息

防刺服能在恐怖袭击、医闹伤害、违法犯罪等事件中有效保护生命安全,然而在生产制造及穿着使用中易产生机械折痕。立足于防护材料折痕缺陷的快速检测需求,创新性地在图像识别方法中提出特征分段网络结构,实现了小样本驱动下防护材料折痕的快速、精准检测功能。通过引入注意力机制和深度可分离卷积模块,并赋予损失函数与优化器两种典型参数,全面提高了特征分段网络模型的检测精度与效率;提出几何信息标注算法,搭建防护材料缺陷可视化检测平台,实现了机械折痕自动精准定位与几何信息输出。模型训练结果表明,特征分段网络模型的准确率可达96.19%,折痕缺陷几何信息标注误差在2%以内,优异的可视化检测功能可拓展到大型工程化自动检测领域。研究工作为下一步构建含有折痕缺陷的防刺装备防护性能预测模型奠定了基础。

关键词：防护材料机械折痕检测特征分段神经网络几何信息标注

ATH/ADP配比对EVA阻燃性能及机理转变的影响

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无机材料学报 2024年第5期39卷 509-516页

作者：程博安晓航李定华杨荣杰北京理工大学国家阻燃材料工程技术研究中心材料学院北京100081

针对氢氧化铝(ATH)在对乙烯-醋酸乙烯酯共聚物(EVA)阻燃效率低的问题,将二乙基次磷酸铝(ADP)和ATH复配,用以提高EVA阻燃性能。本研究采用垂直燃烧(UL-94)、极限氧指数(LOI)和锥形量热仪(CONE)对材料的阻燃性能进行研究。结果表明,和EVA/... 详细信息

针对氢氧化铝(ATH)在对乙烯-醋酸乙烯酯共聚物(EVA)阻燃效率低的问题,将二乙基次磷酸铝(ADP)和ATH复配,用以提高EVA阻燃性能。本研究采用垂直燃烧(UL-94)、极限氧指数(LOI)和锥形量热仪(CONE)对材料的阻燃性能进行研究。结果表明,和EVA/ATH复合材料相比,当ATH和ADP质量比为2∶1和1∶2时,垂直燃烧等级均从无等级提高到V-0级,LOI分别从34.5%提高到37.8%和42.8%。通过不同测试方法对以上两种配比的样品进行阻燃机理分析。结果表明,在ATH和ADP质量比为2:1的样品中,热分解释放的含磷化合物含量较低,而且形成的磷酸铝(AlPO4)促使炭层更致密连续,热分解产生的残炭量高于理论值,因此该配比下阻燃机理以凝聚相为主导。在ATH和ADP质量比为1∶2的样品中,炭层孔洞较多,热分解产生的残炭量低于理论值,但气相产物中出现较多含磷化合物,因此该配比下阻燃机理以气相主导。

关键词：氢氧化铝二乙基次磷酸铝乙烯-醋酸乙烯酯共聚物阻燃机理

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基于卷积神经网络的肌电信号人体运动模式识别技术

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兵工学报 2024年第7期45卷 2144-2158页

作者：刘亚丽鲁妍池马勋举宋遒志北京理工大学机电学院北京100081 北京理工大学前沿技术研究院外骨骼技术研发中心山东济南250300

随着外骨骼机器人等肌电控制设备的快速发展,表面肌电信号此类非平稳、非周期信号在高性能运动识别系统中的应用已成为相关研究领域的重点。为实现肌电信号跨域特征融合,提出一种基于肌电信号的双卷积链神经网络模型,采集7块关键肌肉的... 详细信息

随着外骨骼机器人等肌电控制设备的快速发展,表面肌电信号此类非平稳、非周期信号在高性能运动识别系统中的应用已成为相关研究领域的重点。为实现肌电信号跨域特征融合,提出一种基于肌电信号的双卷积链神经网络模型,采集7块关键肌肉的原始肌电信号,经特征提取,转化为能量核相图和离散小波变换系数特征图,分别输入双卷积链神经网络的卷积神经网络分支和MobileNetV2分支,利用融合模块提取高层隐藏特征并进行充分交互。制备包括以上两种特征图像和传统肌电信号图谱在内的3种数据集。3组交叉实验结果表明:所提方法对6种自测下肢运动的平均识别准确率达94.19%,显著优于其他特征组合与网络架构;在ENABL3S开源数据集识别7种下肢运动中取得98.32%的稳态识别准确率,进一步验证了所提方法优良的肌电特征捕捉能力和模式识别准确性。

关键词：外骨骼机器人表面肌电信号运动模式识别双卷积链神经网络能量核小波变换分析

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一种兼顾运行距离与能耗的飞行车辆多模态任务路线规划方法

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机械工程学报 2024年

作者：赵靖王伟达杨超李颖项昌乐向真昌磊北京理工大学重庆创新中心北京理工大学机械与车辆学院

凭借着空地多域协同运行的特点，飞行车辆的路径规划问题扩大到了三维空间，有效提高任务完成的效率。传统的路径规划算法不再满足飞行车辆多模态三维路径的规划需求。因此，一种基于博弈学习兼顾车辆运行距离与能耗的多模态路径规划策... 详细信息

凭借着空地多域协同运行的特点，飞行车辆的路径规划问题扩大到了三维空间，有效提高任务完成的效率。传统的路径规划算法不再满足飞行车辆多模态三维路径的规划需求。因此，一种基于博弈学习兼顾车辆运行距离与能耗的多模态路径规划策略被提出。首先，考虑飞行车辆的飞行越障能力，设计一种新型的Q-learning奖励函数，引导车辆进行模态切换以探索尽可能短的二维地面距离。其次，双层追逐博弈用于生成模态切换时机与位置的决策序列，构建“间隔距离-能耗”复合效益表从而获取切换的纳什均衡解。通过车辆与环境的不断交互学习，效益表可实现不断更新，最终获得一系列兼顾车辆运行距离与能耗的模态切换动作集。最后，在40×40km的任务地图中验证策略的有效性。该策略为飞行车辆规划的多模态路径比传统强化学习规划的地面行驶路径缩短了10.785 km的运行距离，而比距离最优的多模态路径降低了16.38%的路径能耗。当执行任务较紧急时，飞行车辆更侧重于运行距离的缩短，此时该策略为其规划的多模态路径比地面行驶路径缩短了11.933 km，能耗比距离最优的多模态路径降低了0.04%。

关键词：飞行车辆多模态路径规划博弈学习运行距离路径能耗