Geometric calibration algorithm of polarization camera using planar patterns

Polarization pattern provides additional information besides spectral signatures. It can be used in many applications, such as navigation, defect detection and object identification. A novel polarization camera composed of four synchronized cameras is proposed, and it can realize real-time polarization measurement. This study particularly concentrates on the geometric calibration of the system. The projection model is analyzed and the multi-camera calibration algorithm is proposed. Firstly, each camera is calibrated separately using planar patterns, and then the geometric calibration algorithms are performed. Due to the geometrical constraint, a global optimization method results in smaller estimation uncertainties. A mean rotation error of 0.025° and a mean translation error of 0.26mm are achieved after geometric calibration. The images are rectified to establish a correspondence among cameras and are combined to acquire the polarization measurement. The polarization pattern of the skylight is measured by the system and the results are consistent with the previous studies.     

Fault diagnosis for wind turbine based on improved extreme learning machine

A fault diagnosis method based on improved extreme learning machine (IELM) is proposed to solve the weakness (weak generalization ability, low diagnostic rate) of traditional fault diagnosis with feedforward neural network algorithm. This method fuses signal feature vectors, extracts six parameters as the principal component analysis (PCA) variables, and calculates correlation coefficient matrix among the variables. The weight values of control parameters in the extreme learning model are dynamically adjusted according to the test samples’ constantly changing. Consequently, the weight fixed drawback in the original model can be remedied. A fault simulation experiment platform for wind turbine drive system is built, eight kinds of fault modes are diagnosed by the improved extreme learning model, and the result is compared with that of other machine learning methods. The experiment indicates that the method can enhance the accuracy and generalization ability of diagnosis, and increase the computing speed. It is convenient for engineering application.     

基于低通滤波和经验模态分解的舰船耐波性试验信号分析方法研究

针对舰船耐波性实测信号中趋势项难以消除而影响滤波精度这一问题,采用经验模态分解方法消除趋势项的影响.根据舰船对波浪运动响应的低频特点,在经验模态分解前先进行低通滤波,可使实测运动信号中的谱峰频率处在相对高频位置,减少EMD迭代次数,并使有用信息包含在第一个IMF中,方便对有用模态的识别.还针对实船耐波性试验无法直接获得垂荡位移的实际问题,对垂向运动加速度联合采用低通滤波、数值积分和EMD去趋势项消除积分误差的方法获得垂荡,通过模型耐波性试验以及对实舰横摇角速度采用该方法求得的横摇与实测横摇的比较,验证了该方法在舰船耐波性实测信号分析中的有效性.     

悬浮式深弹反鱼雷系统作战效能分析

基于悬浮式深弹反鱼雷系统的组成和工作原理,提出了悬浮式深弹反鱼雷系统的作战效能评估方法。根据美国工业界武器系统效能咨询委员会（WSEIAC）提出的效能模型,对悬浮式深弹反鱼雷系统作战效能的可用度向量A、可信度矩阵D和固有能力矩阵C进行了分析,重点对固有能力矩阵中反鱼雷概率这一指标进行了研究。按照悬浮式深弹反鱼雷作战物理过程,将反鱼雷概率分解为鱼雷经过悬浮式深弹阵的概率、悬浮式深弹阵探测鱼雷概率和毁伤鱼雷概率,从而建立了悬浮式深弹反鱼雷系统的作战效能模型。     

P2P蠕虫及其对抗技术的研究与进展综述

文章首先剖析了P2P蠕虫的定义、传播方式,讨论了P2P蠕虫的传播模型,分析了现有检测技术在P2P蠕虫检测方面的不足,归纳了当前针对P2P蠕虫的主要检测方法,最后给出了P2P蠕虫方向的若干研究热点问题和展望.     

基于非线性理论的海上平台空调机组振动预测与减振研究

基于非线性振动理论,建立振动预报方法.通过对空调机组振动的测试与分析,找出了该机组振动的主要激励源和有关影响因素.进而提出了具有针对性的改进措施和增加隔振器的方法,消除结构之间的半刚性连接,改变了海洋平台整体结构的固有频率,使之远离共振区域,取得了明显的减振效果.并通过现场勘探测量和计算,验证了振动分析方法.     

通信方案管理软件模型设计

针对通信系统的特点和工作模式,研究新型通信方案管理软件的配置技术,使通信系统通信方案的管理能够实现系统化、自动化、智能化,探讨方案管理软件模型的通用性,并通过已开发的某软件工程结果验证该模型。     

一种基于特征的全景图拼接算法研究

提出并实现了一种基于特征的全景图拼接算法,该算法应用sobel算子对待拼接的两幅图像分别进行处理,以获取图像边缘及特征点,确定两幅图像重叠部分的灰度差以去除伪特征点并消除外界噪声,选取方差最小的两组特征点作为缝合点,从而确定两图像的相对位置,通过对图像重叠部分进行平滑处理实现了全景图的无缝生成。实验结果证明算法合理,运算速度快,效果良好。     

潜艇典型结构在撞击载荷作用下动态响应的试验研究

针对潜艇典型结构单元（加筋平板和加筋圆柱壳）在受到撞击载荷作用下的损伤变形模式和撞击过程中结构的动态响应进行试验研究。研究结果表明：筋材的内置和外置对平板和壳体结构的损伤变形模式具有很大影响,但对加筋板和加筋圆柱壳模型结构整体的吸能特性并无太大影响;壳体结构与平板结构相比较,具有更好的吸能特性,平板结构具有更好的抗撞击能力。     

浅析港口工程地质勘察项目管理

为了适应当前的发展形势,又好又快地完成各项岩土工程勘察任务,需要考虑如何在保证质量的同时满足工期与经济效益的要求。着重阐述在港口工程地质勘察中,引进项目管理的方法,从地质钻探、士工试验和室内报告编写等方面提出流程化管理的思路,为实践中遇到的一些问题提供建议及参考。