一种对姿态稳健的鼻尖点快速定位算法

提出了一种对姿态稳健的鼻尖点快速定位算法。在局部基准坐标(LRF)下计算顶点的平面距离能量,并设计了一种新的迭代筛选算法,计算得到候选点;计算候选点集中的每个顶点在人脸三维矢量场中的散度,将散度值最大的顶点作为鼻尖点。在FRGC v2.0和Bosphorus人脸库上对算法进行验证,在Bosphorus库上最终平均每张人脸定位仅耗时0.62s,在FRGC v2.0库上的定位准确率为95.6%。最后与当前其他算法进行对比,所提算法在速度和精度上均取得了较好的结果。实验结果证明所提算法不仅有望达到实时处理的要求,还具有较高的准确率,且对人脸姿态变化具有稳健性。     

激波管及其在化学动力学中的应用

激波在空气动力学中是个基本概念,也是个重要的现象。例如飞机作超声速飞行时,机身前面及机翼前缘就会出现激波。为说明激波的形成过程,可举个管内激波的例子。取一很长的直管,管的左端有一活塞。如向右方猛推一下活塞,管内某处即出现一激波。原因何在呢?原来,活塞猛烈地向右移动所用的时间     

混合比和燃烧组分浓度测量系统的原理和设计

研制了一套新型测量系统，系统由YGA激光器、染料激光器、晶体组、CCD摄像机、图像处理系统和附件等组成．与反斯托克斯拉曼散射、激光诱导荧光、平面激光诱导荧光和拉曼散射系统相仿，该系统具有测量燃烧组分浓度的功能．此外，它还可以测量喷嘴氧化剂和燃料的混合比分布，测量参数是给定时间内给定区域的统计值．系统已经成功用于液体火箭发动机气／气喷嘴、气／液喷嘴和液／液喷嘴喷雾场混合比分布特性研究，并已用于CO、CO2、NO、NO2、OH和H2O（g）等燃烧产物组分的浓度测量，这种新系统将成为液体火箭发动机工作过程研究的有力分析工具．     

高压下柱状煤样的点火性能研究

一、引言 点火理论是燃烧理论与燃烧技术的基础。特别是我们要开展以煤代油的研究,首先就遇到与油料相比,粉煤的着火温度高和点火延迟时间长等问题。为适应未来燃煤燃气轮机之类燃烧室增压燃烧的需要,本文从理论、计算和实验三方面研究了高压下柱状煤样的点火延迟时间及其影响因素,详见文献[1]。     

混合比和燃烧组分浓度测量系统的原理和设计(英文)

研制了一套新型测量系统,系统由YGA激光器、染料激光器、晶体组、CCD摄像机、图像处理系统和附件等组成.与反斯托克斯拉曼散射、激光诱导荧光、平面激光诱导荧光和拉曼散射系统相仿,该系统具有测量燃烧组分浓度的功能.此外,它还可以测量喷嘴氧化剂和燃料的混合比分布,测量参数是给定时间内给定区域的统计值.系统已经成功用于液体火箭发动机气/气喷嘴、气/液喷嘴和液/液喷嘴喷雾场混合比分布特性研究,并已用于CO、CO2、No、NO2、OH和H2O(g)等燃烧产物组分的浓度测量,这种新系统将成为液体火箭发动机工作过程研究的有力分析工具.     

仿生生物感官的感存算一体化系统

生物感官集感知、存储与运算为一体的架构使其可以高效并且实时地采集和处理外界信息,这样的感存算一体化架构可为物联网时代面临的传感器数据爆炸问题提供很好的解决方案.为此,本文提出仿生生物感官的感存算一体化系统,采用不同的传感器模拟生物感受器的功能,以获取环境信息,传感器输出的模拟信号输入到模拟信号处理系统进行预处理,这样信号不需要在模拟域与数字域之间转换,可极大降低功耗和延时;预处理后的信号输入类脑运算芯片中进行分析和决策,该芯片由基于忆阻器的人工突触及人工神经元组成,通过控制突触与神经元的连接方式,可以实现不同的算法架构,如全连接脉冲神经网络、卷积脉冲神经网络以及循环脉冲神经网络等;通过运行不同的神经网络,类脑运算芯片可以实现对不同传感器信号的识别、预测以及分类等任务;更进一步,将多种仿生感觉系统的识别或预测结果结合起来,就可以实现多感官融合,这样的系统架构可以用于自动驾驶及智能机器人等复杂的场景中.