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图像式角位移测量技术研究进展与展望 被引量:4
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作者 贾兴丹 万秋华 +2 位作者 于海 赵长海 杜颖财 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期650-657,共8页
图像式角位移测量技术是采用数字图像处理技术实现光电位移精密测量的新兴技术。因其较传统莫尔条纹技术更能在小尺寸光栅码盘下实现高精度、高分辨力的角位移测量,已成为当前的研究热点之一。为了进一步研究图像式角位移测量技术,本文... 图像式角位移测量技术是采用数字图像处理技术实现光电位移精密测量的新兴技术。因其较传统莫尔条纹技术更能在小尺寸光栅码盘下实现高精度、高分辨力的角位移测量,已成为当前的研究热点之一。为了进一步研究图像式角位移测量技术,本文系统的对现有的使用图像探测器的测量技术进行了分析,总结了国内外发展现状的优缺点,并对图像式角位移测量技术的发展进行了展望,为高精度高分辨力角位移测量技术的研究提供依据。 展开更多
关键词 图像式角位移测量 高精度、高分辨力 研究进展 展望
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随机振动响应下空间相机支撑结构设计与试验 被引量:5
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作者 李林 王栋 +2 位作者 孔林 谭陆洋 杨洪波 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期208-212,254,共6页
针对某高分辨率空间相机结构随机振动加速度响应大的问题,对空间相机支撑结构进行了优化设计。(1)建立了基于随机振动响应分析的数学模型,推导了随机振动均方根响应表达式;(2)基于三点定位原理和双脚架柔性结构原理设计了相机支撑结构,... 针对某高分辨率空间相机结构随机振动加速度响应大的问题,对空间相机支撑结构进行了优化设计。(1)建立了基于随机振动响应分析的数学模型,推导了随机振动均方根响应表达式;(2)基于三点定位原理和双脚架柔性结构原理设计了相机支撑结构,以相机安装点RMS值最小为目标,基频作为约束,建立了相机支撑结构随机响应优化模型,对支撑结构柔性环节位置进行了尺寸优化设计,采用MSC.Patran&Nastran有限元分析软件对优化处理后的支撑结构进行了工程分析,相机安装点随机响应RMS值最大19.6 grms;(3)对相机支撑结构进行了随机振动试试验。结果显示:有限元分析结果与试验测量数据符合的较好,最大相对误差为8.2%,所设计的空间相机支撑结构满足空间相机使用要求,验证了所采用优化方法的可行性。 展开更多
关键词 空间相机 支撑结构 随机振动响应 优化设计 功率谱密度
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微流体流量分配网络的两种数值设计方法 被引量:1
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作者 刘彤 刘永顺 +1 位作者 吴一辉 刘震宇 《机械设计与制造》 北大核心 2014年第4期57-60,共4页
比较了微流体流量分配网络的两种设计方法-电学比拟法和流体拓扑优化方法,并对以出口流量为设计要求的微流体网络进行了流阻极小为目标的优化设计。对于电学比拟法,探讨了管道长度和弯曲度以及流体雷诺数等因素对设计结果的影响;对于流... 比较了微流体流量分配网络的两种设计方法-电学比拟法和流体拓扑优化方法,并对以出口流量为设计要求的微流体网络进行了流阻极小为目标的优化设计。对于电学比拟法,探讨了管道长度和弯曲度以及流体雷诺数等因素对设计结果的影响;对于流体拓扑优化法,阐述了优化模型以及实现的具体形式。从设计面积和误差等方面对电学比拟法和拓扑优化法的结果进行了分析比较。针对设计误差,对电学比拟法提出了一种基于参数优化的修正设计方法,结果显示这种方法可以有效消除电学比拟法的设计局限性,有利于进行高效的大规模高精度微流体网络设计。 展开更多
关键词 微流控芯片 流量分配 电学比拟法 拓扑优化 修正
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基于蒙特卡洛模拟的6-UPS并联机构的误差分析 被引量:13
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作者 崔鑫磊 李威 《机械设计与制造》 北大核心 2016年第6期89-92,共4页
根据6-UPS并联机构逆运动学模型,通过微分变换,构建了动平台位姿误差模型,由误差模型可知:动平台位姿误差来源于6个支杆长度误差和12个铰链中心的位置误差,共42个误差项。还建立了轴承间隙对万向节中心位置和复合球铰中心位置影响的随... 根据6-UPS并联机构逆运动学模型,通过微分变换,构建了动平台位姿误差模型,由误差模型可知:动平台位姿误差来源于6个支杆长度误差和12个铰链中心的位置误差,共42个误差项。还建立了轴承间隙对万向节中心位置和复合球铰中心位置影响的随机误差模型,利用蒙特卡洛模拟分析了支杆长度误差和轴承游隙对动平台的位姿误差的影响,结果表明:当支杆长度误差服从均匀分布,铰链中心位置误差服从均匀分布时,动平台位姿误差近似服从正态分布,且动平台位姿对铰链轴承游隙的敏感度大于对支杆长度误差的敏感度。为6-UPS并联机构的误差分析提供了一种方法。 展开更多
关键词 6-UPS并联机构 误差 微分变换 蒙特卡洛模拟
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循环神经网络多标签航空图像分类 被引量:11
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作者 陈科峻 张叶 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1404-1413,共10页
由于航空图像背景复杂,包含的物体类别多样,航空图像分类任务仍然面临困难。针对传统航空图像多标签分类算法准确率低、泛化性差的问题,本文提出了一种基于循环神经网络多标签航空图像分类方法。首先,采用超像素分割获取图像的低层特征... 由于航空图像背景复杂,包含的物体类别多样,航空图像分类任务仍然面临困难。针对传统航空图像多标签分类算法准确率低、泛化性差的问题,本文提出了一种基于循环神经网络多标签航空图像分类方法。首先,采用超像素分割获取图像的低层特征,通过注意力机制生成注意力特征图;接着,采用交叉验证的方式获取最佳的图像尺度,将多尺度注意力特征图嵌入卷积神经网络中对图像进行特征提取;最后,采用改进的双向长短期记忆网络挖掘标签之间的相关性,改进的双向长短期记忆网络增加了输入门到输出门之间的连接,使输入状态可以更好地控制每一内存单元输出的信息,并且将遗忘门和输入门合并成单一的更新门,使得改进的双向长短期记忆网络可以学到更长时期的历史信息。结果显示,在图像变换尺度为1,1.3,2时,模型在UCM多标签数据集上的精确率和召回率分别达到了85.33%和87.05%,F1值达到了0.862。本文方法相比于原始VGGNet16模型,精确率提高了7.25%,召回率提高了8.94%。实验表明,该方法可以有效提高航空图像多标签分类任务的准确率。 展开更多
关键词 航空图像分类 多标签 注意力机制 多尺度 卷积神经网络 长短期记忆网络
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