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关键词： 粒子滤波算法   压缩蒙特卡罗算法   参数识别   Bouc-Wen模型   压缩率  

摘要： 介绍了压缩蒙特卡罗(CMC)原理，对一维和多维CMC算法进行研究。为了提高粒子滤波(PF)算法的计算效率，将CMC算法和PF算法结合，得到了计算效率更高的压缩蒙特卡罗的粒子滤波(CMC-PF)算法。然后，开展CMC-PF算法在结构刚度参数识别、改进Bouc-Wen (MBW)滞回模型参数识别和装配式双柱地铁高架车站恢复力模型参数识别中的应用，研究结果为在结构刚度参数识别中，当粒子数取值5000，压缩率取值0.2时，CMC-PF算法的精度与PF算法的精度基本一致，计算耗时降低24.13%；在MBW模型参数识别中，CMC-PF(粒子数1000，压缩率0.2)算法的精度与PF算法(粒子数500)的精度基本一致，计算耗时降低55.52%；基于CMC-PF 算法参数识别结果建立的装配式双柱地铁高架车站恢复力模型具有良好的精度，可以较好的反映装配式双柱地铁高架车站的滞回性能。上述研究表明，在结构模型参数识别中，通过选择合理的粒子数和压缩率，CMC-PF算法可以达到PF算法的精度，并具有更高的计算效率。

关键词： 三维重建   无人机图像   深度图   点云   PM-MVS  

摘要： 针对无人机图像在大规模场景和弱纹理区域进行三维重建时存在的重建时间长、模型空洞多的问题，提出一种基于PM-MVS(PatchMatch Multi-View Stereo)改进的无人机图像三维重建算法，称为MCP-MVS。通过多约束匹配代价计算方法，剔除三维点云中的异常值点以增强算法的鲁棒性，同时引入了金字塔红黑棋盘采样传播策略，在不同尺度空间提取几何特征，并利用GPU并行传播以提高重建效率。本文在三个无人机数据集上进行了实验，结果表明，与目前先进算法PMVS、Colmap、OpenMVS和3DGS相比，MCP-MVS在重建效率方面至少提高16.6%。此外，在数据集Cadastre的实验中，总体误差分别比PMVS、Colmap和OpenMVS和3DGS分别降低了35.7%、20.2%、19.5%和11.6%，同时在Cadastre和GDS数据集中取得了最高的F-score，分别为75.76%和79.02%，显著减少了模型空洞，验证了所提算法的有效性和实用性。

关键词： 自适应DTW算法   相似性分析   航天测发   射前数据   时间序列  

摘要： 同型号航天火箭间的测发射前数据一致性是判断火箭射前流程是否正常的重要依据，火箭射前各流程均正常才能点火发射。航天测发射前数据具有数据长度多样、数据波动大、时间跨度宽等特点。为分析航天测发射前数据相似性，在DTW算法（Dynamic Time Warping）基础上，通过进行自适应区间、归一化处理、自适应抽样等方面的改进，提出适用于由测发射前数据组成的时间序列相似性分析的自适应DTW算法。通过实验，分析了某型号火箭温度、压力等典型测发射前数据，结果表明该算法的计算结果与领域专家研判数据相似性结论一致。基于自适应DTW算法的数据相似性分析能有效判断航天测发射前数据相似性，可为航天测发射前决策提供参考依据。

关键词： 轨道交通   NSGA2算法   调度优化  

摘要： 列车发车间隔作为地铁运营管理的核心，传统优化方法求解发车时间间隔的解集效率不高，故采用快速非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting elite strategy genetic algorithm Ⅱ，NSGA2)在特定约束范围内求解。以某城市地铁二号线为例，选取该线路上行方向上某工作日和非工作日的实际运行客流数据，建立城市轨道交通发车间隔优化模型，讨论算法以及参数确定问题，得到了工作日下的非劣解集，此研究可为运营商提供决策并有一定的现实意义。

关键词： 自主送餐机器人   控制系统   改进BP-PID算法  

摘要： 文章设计一种基于改进BP-PID算法的自主送餐机器人行走机构控制系统。该系统采用基于优先级的抢占式多任务(μC/OS-Ⅱ)作为软件框架,结合Levrenberg-Marquardt算法优化逆向传播(BP)神经网络,并通过仿真模型和实物测试验证控制器硬件电路和软件任务程序的准确性。结果表明,该控制系统在空载和突加负载情况下均能够保持稳定,稳态误差控制在2%以内,响应时间不超过0.4 s,并且进一步证实机器人能够有效追踪预设路径并避开障碍物。

关键词： 惯性行人导航   零速区间   非零速区间   航向误差预测与校正   卡尔曼滤波  

摘要： 针对惯性行人导航中存在的航向角发散问题，本文提出一种基于全区间航向误差预测与校正的算法。该算法首先利用零速区间内航向稳定的特性计算航向误差，并结合陀螺仪短期稳定性来预测非零速区间的航向误差。通过卡尔曼滤波对导航误差进行全面校正，显著提升了行人导航的精确度。实验结果显示，在非闭合凹形路径中，本算法的平均导航轨迹误差仅为0.94 m，相比零速修正算法降低了75.33%，较仅对零速阶段进行航向误差处理的算法减少了48.91%。在400 m闭合路径测试中，终点位置误差仅为2.53%，解算路径最符合实际运动轨迹，验证了本算法能够显著提高行人导航的精度。

关键词： 调度优化   代理模型   进化算法   柔性作业车间调度问题   分布式调度   遗传算法  

摘要： 随着定制化制造需求的增加,分布式柔性作业调度问题涉及的调度任务复杂多变,多产线制造设备动态重构,人机料法环协同约束倍增.面对多场景任务调度需求,单一进化算法难以适应不同场景,且由于算法对这类复杂约束问题评估时间成本较高,逐场景调用算法生成调度方案十分耗时.为解决这一问题,本文建立了分布式柔性作业车间调度问题数学模型,并提出基于向量映射代理模型(VMSM)的调度算法. VMSM通过高维特征向量映射进行特征提取,以增强对历史相似问题的识别能力,并在进化算法中辅助生成初始解和评估解集,提高搜索效率.实验结果表明,该方法能够将相似调度方案的分类准确率提升25%-35%,有效减少进化算法初始解筛选和解集评估次数.在不同场景复杂度下,VMSM均能在保障调度方案质量的前提下,显著提高分布式柔性作业车间调度方案生成速度,方案生成时间最多缩短51.26%.

关键词： 织物疵点检测   YOLOv7   自适应空间   注意力机制   特征融合  

摘要： 对于织物疵点检测通常耗时、背景复杂、疵点种类多样且依赖人工操作的问题，提出了一种基于改进YOLOv7算法的轻量级检测方法。首先增加了一个检测头swin-Transformer，增强模型捕获和识别小目标特征的能力；其次在主干特征提取阶段加入卷积注意力融合的注意力机制ACmix，使得模型可以自动学习并集中注意力在与小目标相关的区域或特征上，增加对重要特征信息的捕捉；采用自适应空间特征融合的方式，增强了多尺度特征融合能力；最后，使用损失函数Wasstertein距离损失函数，降低了模型对小目标的敏感度。通过对本文构建的含有6种疵点的面料数据集进行测试可以看出，本文模型ASFF-YOLOv7的检测精度m AP达到94%、帧率达到50.92帧/s，与其他8种算法相比，ASFF-YOLOv7的综合性能最优。

关键词： 阵列天线   故障检测   DE-GA算法   双交叉策略   自适应权重  

摘要： 为提高阵列天线故障检测的精度，提出了一种改进差分-遗传(DE-GA)算法。该算法融合了遗传(GA)算法和差分进化(DE)算法，在基因遗传过程中采取染色体双交叉策略，对陷入局部陷阱的个体信息进行重新引导；利用自适应权重优化后代的选择过程，提高算法对故障因子的灵敏性和适应能力。本文将该算法用于阵列天线的故障检测中，通过阵列公式建立天线的模型，对该模型的辐射方向图进行优化，使其与故障天线的已知辐射方向图逐渐拟合，以此推出故障阵列幅值。实验表明，本文提出的DE-GA算法与DE算法、GA算法相比，适应度函数值最低点分别减小了11.15%和12.90%，平均绝对误差分别减小了19.36%和23.85%，均方误差分别减小了12.90%和11.15%，最大误差分别减小了12.30%和13.18%，具有更高的准确率，拟合能力更强。此外，在原有实验的基础上改变阵列的数量，该算法依然具有优良的稳定性，证明能够满足对大数量阵列的故障检测。