基于设计特征模型的加工特征映射技术

为了实现数控编程过程中能够自动确定加工区域,对基于特征设计系统构建产品模型的方法、产品信息模型、信息模型间的关联关系、飞机结构件加工特征定义分类、设计特征与加工特征间的内在关系进行了深入的研究,提出了基于设计特征模型映射加工特征的方法.该方法通过遍历特征设计树,判断特征间的关系,查询特征组成面信息,从而构建出特征属性邻接图,进而采用基于图匹配的特征识别方法得到加工特征,并提取加工特征信息.该方法压缩了图匹配空间,大大提高了特征识别的速度,应用此方法实现了飞机壁板类零件的特征识别.      

基于约束Delaunay三角剖分的筋特征识别与构建算法

为识别飞机结构件中的筋特征,提出一种基于Delaunay三角剖分的识别与构建算法。首先,根据飞机结构件腹板和平顶筋加工方式的不同以及二者几何上的相似性,引入广义腹板概念表示腹板面和平顶筋,并建立筋的表示模型;其次,利用约束Delaunay三角剖分算法,剖分广义腹板面,进行平顶筋面和腹板面的识别与区分,并提取平顶筋面的中轴线;最后,利用中轴线拆分平顶筋并将斜顶筋作为广义腹板的子特征进行识别与构建。实例结果表明,该算法是正确和有效的。      

采用DSG技术实现零件模型分解

针对回转体和箱体类零件模型,应用分解性实体几何技术实现零件设计模型到制造模型的有序分解,介绍了基于特征树模型的两个关键算法:宽度优先和深度优先搜索,以完成面向特征加工过程的空间和时间域内的制造过程规划.最后用一个详细的算例进一步陈述零件模型分解技术.     

基于改进SSD的无人机航拍目标检测

针对无人机航拍图像尺度变化大、识别难度大和目标普遍较小的问题,提出一种基于改进单阶段多框检测器(single shot multibox detector, SSD)的无人机航拍目标检测算法——RCBnet.该算法为了提升网络的特征提取能力,将SSD算法的特征提取网络修改为Resnet-50并采用特征融合的方式,将特征图进行融合,用融合后的特征图构建特征金字塔;为了增强算法对物体的检测能力,设计一种联合注意力机制的多尺度卷积结构来有效调节感受野,实现不同尺寸卷积核对特征图的并行运算;针对训练过程中正负样本极具不平衡的问题,该算法采用Focal Loss损失函数训练网络模型,使其侧重于困难样本.通过与其他经典算法相比可知,所提算法在无人机航拍图像中具有更高的检测精度、更好的检测性能和鲁棒性,相比SSD,精度提高达3.46%.     

基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法

在合成孔径雷达（SAR）图像分析领域,飞机作为一种重要目标,对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。制作了一个SAR图像飞机数据集（SAD）,以Faster R-CNN为检测框架,利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框,以适应飞机目标的形状特点;借鉴inception模块思想,设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度,增强对浅层特征的表达;分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野,对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息;同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元,消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明:相比原始的Faster R-CNN算法,所提改进的Faster R-CNN算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%,同时保持了较快的检测速度。      

基于多分辨率特征自选择的遮挡物识别算法

光伏组件的遮挡物识别是光伏运维系统中不可或缺的环节，传统识别算法多依赖人工巡检，成本高昂且效率低下。基于卷积神经网络，提出了一种面向光伏组件的遮挡物识别算法PORNet。通过引入特征金字塔，构建多个分辨率下具有丰富语义信息的图像特征，提升对遮挡物尺度和密度的敏感性。通过特征自选择，筛选出语义最具代表性的特征图，以加强物体环境的语义信息表达。用筛选出的特征图完成遮挡物识别，从而提升识别准确率。在自建光伏组件落叶遮挡数据集上进行了实验比较和分析，并对识别性能进行了评估，通过与现有物体识别算法相比，所提算法的准确率和召回率分别提升了9.21%和15.79%。      

基于GB/T 24734的三维自动标注

结合制造企业对三维CAD零件尺寸自动标注的需求,探讨了以国标GB/T 24734为依据的在CAD系统中实现三维尺寸自动标注的技术.设计并实现了三维自动标注的算法,详细阐述了其相关的技术.该算法涉及零件基准识别、特征简化、表面分组、垂向投影标注以及零件特征还原等一系列技术.其中,特征简化和还原主要涉及特征和草图级别的倒角、圆角及阵列操作.为了便于尺寸的布局和识别,采用了表面分组和垂向投影标注的方法来对零件进行分解.以CAXA实体设计软件为平台,实现了上述算法,开发了自动标注模块,并验证了算法的可行性.     

基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。     

基于飞机三维模型的装配单元快速划分方法

以航空企业实际调研为基础,在传统飞机装配单元划分经验知识的指导下结合当前飞机数字化技术开展基于飞机三维模型的装配单元快速划分技术研究,提出以三维工艺分离面作为数字化装配单元划分依据,建立其建模算法和流程,并在此基础上进行装配单元构件快速识别和建模研究,建立装配单元快速识别和建模算法,从而实现装配单元的快速划分.这些技术和方法已在CATIA V5系统上得到初步开发和验证.     

基于深度学习的焊缝PAUT数据智能化分析方法

超声相控阵检测技术(PAUT)凭借其突出的技术优势被广泛应用在船舶、铁路、石油石化和航空航天等诸多领域。在焊缝超声相控阵检测(PAUT)中，对检测数据缺陷的识别定位目前多采用传统的人工判读方式，判读效率较低，对检测人员的判读经验有较高要求，难以满足自动化超声检测的要求。基于深度学习中的目标检测和跟踪算法构建智能识别模型，通过对焊缝超声相控阵检测的S、B扫图特征进行融合，并结合焊缝的三维结构信息，识别并定位出缺陷在焊缝中的三维空间位置。实验结果显示: 缺陷框的平均三维IOU(预测三维缺陷框和实际三维缺陷框的平均交并比)达到0.644 9，较为接近缺陷的真实空间位置，可以实现焊缝超声相控阵检测成像结果智能识别和定位。      

基于实例的飞机板金工艺知识库的构建

为了配合航空工业进一步技术更新,以信息化技术提升传统的飞机板金成形工艺,根据航空工业飞机生产、型号预研、板金成形工艺手册、工艺实验等大量信息数据,以Oracle数据库作为后台的支撑数据库,应用面向对象的Visual C+ +.NET作为前台开发工具,研究开发了一套基于实例的飞机板金工艺知识库系统,该系统建立了统一的工艺实例信息模型,以工艺实例作为基本信息单元,涵盖大量的成形工艺、工装模具等数据信息,具有知识维护、知识匹配和知识修正等功能.本文还对该系统的体系结构、实现方法及关键技术进行了分析.      

基于数据库的飞机板金件工艺性审查系统研究

通过分析当前我国飞机板金零件工艺性审查的现状,提出了在工艺性审查中利用数据库及计算机辅助技术的必要性.分析了利用后台数据库创建工艺性审查系统的总体结构和实现方案,并对系统创建中的关键技术及解决方法进行了研究.通过使用本系统,可以大大提高飞机板金零件工艺性审查的效率和质量.     

飞机板金成形数据库的开发

为了配合航空工业进一步技术更新,以信息化技术提升传统的飞机板金工艺,根据航空工业飞机生产、型号预研、板金工艺手册、工艺实验等大量数据信息,基于Sybase数据库管理系统,应用PowerBuilder开发软件,研究开发了一套集板材性能、成形工艺、机床设备、工装模具等数据资料的飞机板金成形数据库系统(Ashbase).对该系统在设计思想、总体结构、系统功能、数据表现等方面的设计与实现方法进行了分析.      

基于KBE的飞机板金件工艺性审查系统

由于板金零件的可成形性取决于多方面的因素,板金零件成形的工艺性审查也就显得十分复杂,工艺审查的合理性和准确性往往成为飞机设计和制造的矛盾焦点.通过分析当前我国飞机板金零件工艺性审查的现状,提出了在工艺性审查中利用基于知识的(KBE,Knowledge Based Engineering)技术的必要性.分析了利用后台数据库及知识库创建工艺性审查系统的总体结构和实现方案,并对系统创建中的关键技术及解决方法进行了研究.通过实例验证了该系统的功能及可靠性.      

飞机制造工装中典型配套结构自动建模技术

飞机制造工装中存在大量配套结构,其中各元件在空间方位和结构尺寸等方面具有严格的关联关系,但这些元件并不总是构成一个完整的组合件,而是独立隶属于工装总体结构.现有的配套结构建模技术需要繁琐的人工操作,为了实现这类结构的自动建模,提出了基于结构关联关系的虚配件技术.首先,根据配套结构的构成元件间的依赖关系引入虚配件的概念,并以此为基础对配套结构进行了形式化定义和表示;其次,研究和建立了配套结构自动建模原理,并对其中涉及的语义模型解释、文档创建及子件安装等关键算法进行了详细说明;最后,通过V形块组件结构实例测试,验证了所提方法的正确性和有效性.     

基于马氏距离的半监督鉴别分析及人脸识别

针对人脸识别应用中人脸样本的类别信息不足以及人脸样本特征间存在相关性的问题,提出了一种基于马氏距离的半监督鉴别分析.该方法在图嵌入框架下利用马氏距离对数据集中带有类别信息的样本进行边界Fisher分析,不仅保持了类内的紧致性和类间的分离性,而且抽取出有利于分类的鉴别特征,同时将不带类别信息的样本用于描述数据集的几何结构,保留了样本间的局部邻域信息.与传统的特征抽取方法相比,该方法有较好的识别性能,在ORL,YALE及AR人脸数据库上的实验验证了该方法的有效性.      

飞机板金件冲压模CAD系统的研究与开发

以AutoCAD2000软件作为开发平台,使用其提供的二次开发工具Visual Lisp 和VBA,并以Sybase作为后台数据库管理系统,在飞机板金成形数据库Ashbase的基础上,结合生产实际,研究了飞机板金件冲压模CAD系统.实现了冲压模标准件和常用件参数化绘图,开发了拉深模设计模块.本系统融二维和三维于一体,提高了模具设计效率,实用性很强.      

橡皮液压成形工艺的可靠性稳健优化设计方法

针对当前橡皮液压成形工艺过程中材料特性、工艺参数和其他随机因素都存在的固有波动问题,面向飞机精准制造,提出了一种考虑不确定性的可靠性稳健优化设计方法.该方法基于稳健优化设计和合理的可靠性约束,对比了可靠性稳健优化解和传统优化解相关度量指标,并对2B06-O态铝合金板材橡皮成形典型的曲弯边零件进行了工艺试验验证.结果表明该方法可有效降低质量评价指标对不确定性因素的敏感度,提高了橡皮成形工艺的稳健性和可靠性.