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耐压器水下出筒碰撞分析与仿真验证

机械设计 2024年第S2期 20-24页

作者：唐伟峰赵敏张智海军航空大学航空基础学院

某耐压器在水下工作，其内部装载一定的设备并以一定的速度出筒，出筒时耐压器与筒管不能发生干涉。文中提出了不同约束条件下的出筒运动方程，以耐压器基本外形结构及筒管基本参数为依据，根据分析结果判定耐压器与筒管发生干涉的质浮... 详细信息

某耐压器在水下工作，其内部装载一定的设备并以一定的速度出筒，出筒时耐压器与筒管不能发生干涉。文中提出了不同约束条件下的出筒运动方程，以耐压器基本外形结构及筒管基本参数为依据，根据分析结果判定耐压器与筒管发生干涉的质浮心间距临界条件，从而为后续内部装载结构优化及设备轻量化提供理论依据。

关键词：耐压筒约束干涉临界

基于自适应遗传优化神经网络的航空装备故障诊断

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电子测量技术 2024年第7期47卷 192-196页

作者：王成刚张大为李建海海军航空大学航空基础学院烟台264001

针对改进反向传播神经网络在航空装备故障诊断中存在的缺陷和不足,将自适应遗传算法与改进反向传播算法相结合构成混合算法用以训练人工神经网络。以改进反向传播神经网络的初始权值空间为切入点,利用改进遗传操作对其开展多点自适应遗... 详细信息

针对改进反向传播神经网络在航空装备故障诊断中存在的缺陷和不足,将自适应遗传算法与改进反向传播算法相结合构成混合算法用以训练人工神经网络。以改进反向传播神经网络的初始权值空间为切入点,利用改进遗传操作对其开展多点自适应遗传优化,然后运用改进反向传播算法开展局部精确搜索,最终实现全局最优。以某型飞机电气控制盒和某型飞机自动驾驶仪飞行控制盒的故障诊断为例对所提算法进行仿真研究,结果表明自适应遗传算法与改进反向传播算法相结合的方法收敛速度快、诊断精度高,对于具有复杂输入输出关系的工程样本具有较好的诊断结果。

关键词：神经网络自适应遗传算法电气控制盒飞行控制盒故障诊断

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ELM-AdaBoost模型在光纤陀螺温度误差补偿中的应用

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兵工自动化 2024年第2期43卷 63-68页

作者：王瑞郑百东李飞刘伟戴洪德海军航空大学航空基础学院山东烟台264001

针对光纤陀螺零偏与温度之间复杂的非线性关系,引入极限学习机(extreme learning machines,ELM)模型补偿光纤陀螺的零偏温度误差;针对单个ELM在预测准确性和稳定性不足及其对奇异样本敏感的问题,引入自适应增强算法(adaptive boosting,A... 详细信息

针对光纤陀螺零偏与温度之间复杂的非线性关系,引入极限学习机(extreme learning machines,ELM)模型补偿光纤陀螺的零偏温度误差;针对单个ELM在预测准确性和稳定性不足及其对奇异样本敏感的问题,引入自适应增强算法(adaptive boosting,AdaBoost)建立ELM-AdaBoost预测模型改善光纤陀螺性能,分析光纤陀螺的温度误差机理及模型参数对预测精度的影响,给出ELM算法隐含层神经元个数及AdaBoost算法迭代次数的确定方法。仿真结果表明:基于ELM-AdaBoost预测模型的补偿效果优于多元线性回归模型和单个ELM神经网络模型,并具有良好的泛化性能和温度适用性,补偿后陀螺零偏均方根误差降低93%以上,显著改善了光纤陀螺零偏稳定性能。

关键词：光纤陀螺温度零偏误差 ELM-AdaBoost预测模型模型参数零偏稳定性

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基于MFFDet-R的多源舰船图像融合检测方法

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系统工程与电子技术 2024年

作者：姜杰凌青闫文君刘凯海军航空大学航空作战勤务学院

针对无人机采集到多源图像如何实现舰船目标的融合检测问题，提出了一种基于MFFDet-R的多源舰船图像融合检测方法。首先，为提升检测速度采用单阶段无锚框设计降低计算量；随后，为提升检测精度采用旋转任务对齐学习进行标签分配和对齐... 详细信息

针对无人机采集到多源图像如何实现舰船目标的融合检测问题，提出了一种基于MFFDet-R的多源舰船图像融合检测方法。首先，为提升检测速度采用单阶段无锚框设计降低计算量；随后，为提升检测精度采用旋转任务对齐学习进行标签分配和对齐；然后，为实现多模态特征的充分融合设计了多模态特征融合网络；最后，根据特定场景有针对性的设计检测头和角度预测头以提升网络检测性能。通过实验对比验证，结果表明所提方法可以有效实现对多源舰船的融合检测，且对不同场景下舰船目标的检测性能优于其他方法。

关键词：多源图像融合检测任务对齐学习特征融合

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基于任务对齐学习的红外船舶目标检测方法

系统工程与电子技术 2024年

作者：姜杰张立民刘凯闫文君王萌海军航空大学航空作战勤务学院

针对红外船舶检测过程中，在不同场景下对多尺度、小目标、有遮挡等问题检测效果不佳、实时性难以满足任务需要的情况，提出了一种基于任务对齐学习的红外船舶目标检测方法。首先，为提升检测速度采用无锚框（anchor-free）设计降低计... 详细信息

针对红外船舶检测过程中，在不同场景下对多尺度、小目标、有遮挡等问题检测效果不佳、实时性难以满足任务需要的情况，提出了一种基于任务对齐学习的红外船舶目标检测方法。首先，为提升检测速度采用无锚框（anchor-free）设计降低计算量；然后，为提升检测精度采用任务对齐学习（task alignment learning，TAL）进行标签分配和对齐；最后，根据特定场景有针对性的设计检测头以提升网络检测性能。通过实验对比验证，结果表明所提方法有效提升了对不同场景下船舶目标的检测性能，在检测精度及实时性上优于其他同类方法。

关键词：红外船舶目标检测无锚框任务对齐学习

基于多源图像融合的无人机航拍舰船目标识别方法

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：姜杰闫文君刘凯张立民海军航空大学航空作战勤务学院

针对无人机航拍采集到的多源舰船图像，提出了一种多源舰船图像融合识别方法，面对现实场景中存在诸多干扰，采用像素级融合方式，通过对红外、可见光舰船图像进行融合，再进行目标识别，相比于特征级识别方法，既可以降低网络对样本的... 详细信息

针对无人机航拍采集到的多源舰船图像，提出了一种多源舰船图像融合识别方法，面对现实场景中存在诸多干扰，采用像素级融合方式，通过对红外、可见光舰船图像进行融合，再进行目标识别，相比于特征级识别方法，既可以降低网络对样本的依赖，又可以增强算法的可解释性。本文方法聚焦于解决因传感器参数不同存在的像素偏移情况，为避免传统图像配准容易产生的畸变、伪影等问题，将图像配准转化为端到端下的特征对齐，提出了一种多源舰船图像融合识别网络，网络共由交叉调制特征提取模块、特征动态对齐模块、多粒度特征细化模块和金字塔特征融合模块组成，可以充分融合不同模态图像的特征和纹理细节，有效提升对舰船目标的识别性能。经实验验证，本文方法对多源图像的融合效果好、可解释性强，对舰船目标的识别准确度高、鲁棒性强。

关键词：无人机多源舰船图像融合识别像素级融合像素偏移

基于AHP权重优化的数据链跳频网络信道负载统计算法

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系统工程与电子技术 2024年

作者：赵志勇毛忠阳潘耀宗徐建武海军航空大学航空作战勤务学院

本文针对现有跳频网络信道负载统计方法存在的不足，通过分析节点设备统计性能影响因素，采用多类型数据无量纲归一化处理，基于AHP法实现权重综合优化，在此基础上，提出了多节点信道负载统计改进算法，使信道负载统计值能够准确反应... 详细信息

本文针对现有跳频网络信道负载统计方法存在的不足，通过分析节点设备统计性能影响因素，采用多类型数据无量纲归一化处理，基于AHP法实现权重综合优化，在此基础上，提出了多节点信道负载统计改进算法，使信道负载统计值能够准确反应信道真实状态，降低了数据发送的碰撞概率，提高了网络吞吐量。

关键词：信道负载 AHP 跳频数据链

两栖攻击舰舰载直升机群出动作业一体化调度研究

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：韩维韩啸华苏析超王刘松吴浩南海军航空大学航空基础学院海军航空大学航空作战勤务学院中国人民解放军91860部队

甲板作业调度是提升舰载机出动率的关键技术。针对两栖攻击舰舰载直升机群出动作业多阶段、高耦合特性，提出一种包含出库及甲板调运、机务勤务保障、出动离场在内的调度模型和优化算法。首先，深入分析了舰载直升机出动作业流程，基于... 详细信息

甲板作业调度是提升舰载机出动率的关键技术。针对两栖攻击舰舰载直升机群出动作业多阶段、高耦合特性，提出一种包含出库及甲板调运、机务勤务保障、出动离场在内的调度模型和优化算法。首先，深入分析了舰载直升机出动作业流程，基于各阶段的逻辑约束和资源约束，以最小化机群出动时间为优化目标，建立了舰载直升机群出动作业一体化调度模型；随后，将该问题转化为具有转移时间特征的资源受限项目调度问题，基于串行调度生成机制，设计了一种两段编码的遗传-邻域搜索算法求解。通过对12架舰载直升机集中出动案例进行的仿真实验，验证了调度模型和算法在优化出动流程方面的有效性，显著降低了机群出动准备时间，进一步发现机务勤务保障阶段的决策在全局调度中更为关键。

关键词：两栖攻击舰舰载直升机出动作业一体化调度资源受限项目调度

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基于综合犹豫模糊熵的多属性决策研究

控制与决策 2024年第6期39卷 2022-2030页

作者：刘赢关欣李易城海军航空大学山东烟台264001 93116部队沈阳110000

针对犹豫模糊集现有熵测度存在的计算过程复杂以及反直觉等现象,提出一种综合犹豫模糊熵,并基于累积前景理论,改进传统的TOPSIS决策方法,构建属性权重未知下的多属性决策模型.首先,在模糊度和非明确度的基础上,给出犹豫模糊熵新的公理... 详细信息

针对犹豫模糊集现有熵测度存在的计算过程复杂以及反直觉等现象,提出一种综合犹豫模糊熵,并基于累积前景理论,改进传统的TOPSIS决策方法,构建属性权重未知下的多属性决策模型.首先,在模糊度和非明确度的基础上,给出犹豫模糊熵新的公理化定义;然后,定义综合犹豫模糊熵,并证明其满足新的公理化定义,与现有犹豫模糊熵的对比分析表明,综合犹豫模糊熵在更为合理表征犹豫模糊元模糊性的同时,也解决了反直觉的问题;最后应用改进TOPSIS方法对所提出的综合性熵测度进行仿真分析,通过实例分析验证所提出的犹豫模糊熵的有效性.相比现有熵测度,综合犹豫模糊熵还具有计算简单和易于理解等优点,改进TOPSIS方法能够考虑决策者的心理偏好,相比传统决策手段,其决策效果更为合理.

关键词：犹豫模糊集犹豫模糊熵模糊度非明确度累积前景理论改进TOPSIS方法

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