基于未加权区域采样的直线反走样算法

直线作为组成图形的基本元素,其生成方法一直是计算机图形学研究的基础内容之一.针对非垂直且非水平直线在光栅图形显示器存在的走样现象,结合经典的Bresenham算法和未加权区域采样思想,提出一种新的反走样直线生成算法.相比于传统的未加权区域采样以及Wu算法,该算法主要利用整数加减运算完成直线的反走样,计算简单,利于FPGA(Field Programmable Gate Array)硬件实现.仿真结果表明:新算法的仿真速度约为传统未加权区域采样的3倍,与Wu算法仿真速度相当;利用Wu算法生成的直线平滑性较好,但是沿着直线方向的某些相邻像素灰度值相差较大,而新算法生成的直线不但平滑效果好,而且沿直线方向相邻像素灰度值相差不大,因此,相比于Wu算法,新算法反走样效果更佳.     

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.     

民用飞机发动机吊挂部段静力试验与静强度分析

根据民用飞机发动机吊挂部段静力试验技术需求,研制了一套用于吊挂部段静力试验的试验系统,解决了吊挂支持模拟、加载边界模拟等关键技术,完成了吊挂应急着陆、航向侧移两种危险工况试验,并结合试验台架-吊挂有限元分析模型对吊挂进行了静强度分析.试验结果表明,试验系统工作稳定可靠,吊挂在应急着陆等工况下未发生有害塑性变形,其强度、刚度满足设计要求.对比显示:试验最大应力与有限元分析相对误差均小于8％,验证了分析模型的准确性.试验结果可作为民用飞机发动机吊挂部段强度性能的评定依据,有限元建模方法可应用于吊挂部段改型设计.     

飞船降落伞系统的可靠性建模

飞船降落伞系统中设计有主伞包开关判别和速度判别两个主伞系状态监测装置,这使得飞船降落伞系统具有其自身特点.主伞包开关判别和速度判别装置各自具有两类任务可靠性,且它们各自的监测范围不同.采用冷贮备模型描述飞船降落伞系统可靠性时,需基于一定的假设,不能准确地描述飞船降落伞系统的可靠性.为此,在分析飞船降落伞系统自身特点和冷贮备模型局限性的基础上,采用事件树方法,建立了飞船降落伞系统的可靠性事件树和更为准确的可靠性数学模型.该模型更具一般性,能更准确地反映飞船降落伞系统的可靠性.     

系留气球系统三拉索收放状态建模与仿真

系留气球是一种依靠气囊内的浮升气体获得浮力,并用缆索拴系固定的浮空器。系留气球、三根机械拉索、地面转动梁等构成系留气球三拉索收放系统,综合考虑收放系统中三拉索的运动特性,采用Matlab/Sim-ulink工具对近地三拉索收放运动进行系统建模,建立了整体的三拉索收放运动状态的仿真模型,仿真结果表明：仿真计算结果与实际飞...     

“神舟号”飞船回收着陆系统可靠性分析中的几个问题

文章概述了“神舟号”飞船回收着陆系统研制过程中,在可靠性分析方面所作的部分研究工作．其中包括系统的可靠性建模、系统可靠性评估方法、降落伞可靠性评估方法和验证方法、火工装置可靠性评估方法及验证方法等内容。     

扩频测控系统干扰容限的分析

扩频测控系统以其诸多优点正成为卫星测控的主流体制,经典分析给出扩频系统的干扰容限只是一个宽泛的界。在同时考虑输入信号强度、多址干扰等因素的情况下,对扩频测控系统的干扰容限上界进行分析推导,得出更符合实际情况的干扰容限上界的闭式表达,通过计算给出干扰容限与多址干扰、干扰容限与输入信噪比强度的关系。     

飞机起落架落震试验测控系统开发与应用(英文)

针对"海鸥300"飞机起落架落震试验的技术要求,研制了起落架落震试验测控系统。提出飞机起落架落震试验电液伺服系统的设计方案,采用可编程式逻辑控制器(PLC)技术实现了试验过程的自动化,解决了起落架落震试验机轮水平载荷、垂直载荷、机轮转速等测量技术难点。根据CCAR-23-R3要求,完成了"海鸥300"起落架落震试验。结果表明:试验系统工作稳定可靠,数据采集精度高,符合"海鸥300"飞机起落架试验技术要求,可作为其飞机适航取证的依据。     

电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法

随着人工智能技术的发展,面向电力系统的运动目标追踪技术逐渐得到关注,现有方法虽有一定成效,但是大多基于固定摄像头的监控视频录制,不能灵活追踪运动目标,当运动目标离开摄像头视野时,存在运动目标丢失问题。为此,利用无人机设备,并基于深度学习和核相关滤波技术,提出了一个电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法（MTTS_UAV）。所提方法采用改进的目标追踪方法与目标检测方法相结合的方式来追踪运动目标隐患,并引入2种无人机飞行控制模块:启发式和数据驱动式,使得无人机的飞行速度和方向可以根据目标移动情况自适应地调节。在真实变电站的安全帽人员数据集上进行了大量实验,对所提方法的追踪效果进行评估,结果表明:所提方法在真实数据集上的平均像素误差（APE）和平均重叠率（AOR）分别可达到2.37和0.67,验证了方法的有效性。      

Research on the Plane Multiple Cracks Stress Intensity Factors Based on Stochastic Finite Element Method

Taylor stochastic finite element method (SFEM) is applied to analyze the uncertainty of plane multiple cracks stress intensity factors (SIFs) considering the uncertainties of material properties, crack length, and load. The stochastic finite element model of plane multiple cracks are presented. In this model, crack tips are meshed with six-node triangular quarter-point elements; and other area is meshed with six-node triangular elements. The partial derivatives of displacement and stiffness matrix with respect to all the random variables obtained by Taylor SFEM are derived. Meanwhile, the mean and variance expressions of SIF under uncertain factors are also derived. Parallel double-crack illustrative example of using the proposed method is given. The calculation results indicate that the uncertainty of SIF is influenced by the distance of the cracks, the smaller the distance of cracks is, the greater the SIF uncertainty is, and the uncertainties of material elastic modulus, load and crack length markedly affect the uncertainty of SIF; and the Poisson ratio of material has little influence. Among the variables, the elastic modulus has the greatest effect on SIF uncertainty. The next is external load. The crack length has lower effect on SIF uncertainty than both the elastic modulus and external load.