顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统

传统的同步定位与制图（Simultaneous localization and mapping, SLAM）系统在复杂环境下工作时，无法分辨环境中的物体是否存在运动状态，图像中运动的物体可能导致特征关联错误，引起定位的不准确和地图构建的偏差。为了提高SLAM系统在动态环境下的鲁棒性和可靠性，本文提出了一种顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统。首先，使用深度学习网络对每一帧图像的动态物体进行初始检测，然后使用多视图几何方法更加精细地判断目标检测无法确定的动态物体区域。通过剔除属于动态物体上的特征跟踪点，提高系统的鲁棒性。本文方法在公共数据集TUM和KITTI上进行了测试，结果表明在动态场景中定位结果的准确度有了明显提升，尤其在高动态序列中相对于原始算法的精度提升在92%以上。与其他顾及动态场景的SLAM系统相比，本文方法在保持精度优势的同时，提高了运行结果的稳定性和时间效率。     

叶根缘板过渡处特征模拟件双轴弯曲振动疲劳试验研究

摘要：针对转子叶片叶根缘板过渡处高应力比弯曲振动疲劳问题，采用转子叶片结构细节刻画方法设计了特征模拟件，实现了对叶根缘板过渡特征的几何刻画和应力分布模拟。基于模态差异化方法，设计了试验夹具及调频质量块。搭建了模拟件双轴弯曲振动试验系统，试验过程中试样处于高频弯曲振动状态下（>1kHz），测得的试样考核点弯曲应变幅稳定，所搭建试验系统实现了轴向拉伸-高频弯曲振动的转子叶片典型双轴载荷施加。试样宏观断裂位置与有限元计算最大应力点一致，对断口进行了宏/微观分析确定了试样断口疲劳源与裂纹扩展特征，证明采用结构细节刻画方法进行试样设计的合理性及所搭建试验加载系统可行性。     

适用于旋转通道各向异性湍流模型

基于代数雷诺应力方程的简化模型,并结合充分发展旋转通道的直接数值模拟（DNS）湍流脉动数据，发展了一种适用于旋转通道的各向异性k ω模型。采用该模型对进口雷诺数为6000，旋转数为0~0.26的旋转直通道进行模拟，结果表明:将旋转修正系数乘以传统的湍流黏度发展的各向异性k ω模型，能够准确地描述旋转状态下前缘面和后缘面的换热情况，是一种有效的各向异性湍流模型修正方法；旋转修正系数是否合理的关键是对雷诺应力比值进行准确地描述；通道的换热效果与旋转数和流向沿程无量纲位置有关,前缘面的换热随旋转数和无量纲流向距离的增加而减小，而后缘面的换热随旋转数和无量纲流向距离的增加而增大。      

超磁致伸缩执行器热损耗模型与实验

针对高频大电流驱动下超磁致伸缩执行器发热严重影响其有效位移输出精度的问题，采用管式冷却结构措施以抑制执行器温升.根据欧姆定律建立交流(DC)与直流(AC)电同时作用下执行器电阻损耗理论模型，基于麦克斯韦方程推导出磁致伸缩棒内部磁场方程及涡流损耗模型，从复数磁导率虚部出发得出磁致伸缩棒磁滞损耗模型.求解上述模型可知:当驱动频率达到50Hz时，磁致伸缩棒损耗占执行器总损耗5%.通过搭建执行器热特性测试实验台，实验测得执行器损耗与理论计算结果吻合良好；管式冷却具有较好的冷却效果，可将磁致伸缩棒温度控制在50℃以内，其实验结果与有限元仿真结果最大误差为3℃以内，进一步验证热损耗计算公式有效性并为精密超磁致伸缩执行器的设计和应用提供了理论支持.