基于遗传算法的最佳熵阈值图像分割法

将遗传算法用于图像分割的Kapur等人提出的最佳熵阈值确定法(简称KSW熵法)中,进行了针对图像分割遗传程序所需的参数设计.KSW熵方法具有很多优点,但同时也存在弱点:需要大量的运算时间,特别是在计算多阈值时.因此需要引入优化算法.J. Holland的遗传算法是具有鲁棒性和自适应性的搜索方法.采用遗传算法实现单阈值和多阈值图像分割,实验结果表明分割速度快于传统的KSW熵法,缩短了运算时间.      

基于图像熵的红外非均匀性参数化校正优选方法

针对红外图像非均匀性校正问题,文章提出了一种基于图像熵的红外图像非均匀性参数化校正优选方法。该方法首先计算输入红外图像奇像元子图和偶像元子图的熵,选择熵值大者作为基准图像;接着通过基于图像熵的非均匀性参数化校正优选处理得到校正后的基准图;最后基于线性逼近的非均匀性校正,得到输入图像校正之后的结果图像。采用真实数据与其他两种传统红外非均匀性校正方法进行试验对比分析,结果表明:该方法能够有效去除红外图像中的非均匀性条带噪声,有效保持输入图像原有信息,并获得较高品质的红外校正图像。     

高熵热障涂层陶瓷材料研究进展

随着军事和科技的发展,热障涂层应用技术已成为现代国防尖端技术中最重要的技术之一.而高熵热障涂层陶瓷材料具有高温相稳定性、超低热导率、耐腐蚀性强、热膨胀系数和断裂韧性较高等优点,可为高温合金基底提供良好的热防护,在航空航天、航海和核能等领域有重要的应用前景.对国内外已报道的高熵热障涂层陶瓷候选材料进行系统性分类总结,重点...     

预冷发动机氢氦PCHE通道换热与热应力数值分析

基于高超声速预冷发动机闭式氦布雷顿循环中印刷电路板换热器(PCHE)的应用,对PCHE氢氦通道的热固耦合特性进行了数值研究,着重阐述了热侧氦参数对换热的影响机制。探究了热侧壁温和换热系数的变化特征及其对冷侧换热的影响。考察了通道截面温度和湍动能的分布情况。通过熵产和综合换热系数评价了PCHE通道的性能,进行了通道热应力分析,建立了热侧和冷侧换热关联式(误差在±15以内)。结果表明:热侧压力对换热仅有微弱影响;热侧流量提高对热侧和冷侧换热均有增强作用。热侧进口温度下降导致热侧和冷侧换热减弱;热侧进口温度提高造成通道熵产显著增加,热侧流量增加造成通道熵产显著减小;高热应力出现在冷热流道之间和壁面两侧,局部最大热应力达到25 MPa。     

一种新型鱼雷模拟试验的探讨

介绍了一种基于最大熵试验法的全弹道仿真模拟鱼雷试验方法。通过对最大熵试验法、鱼雷全弹道二次建模和两者结合所得到的新型鱼雷模拟水下试验的方法的介绍,得出了这种新型鱼雷模拟试验与传统方法相比的特点和优点。     

基于熵产理论设计方法的多目标翼型优化

将熵产理论引入翼型的多目标气动优化设计,通过理论推导湍流流场熵产率计算公式,进而阐述熵分析方法在翼型气动优化中的作用。通过CST参数化方法对翼型进行参数化建模,并将多目标优化算法与CFD计算耦合起来,计算翼型升阻比和流场熵产率,建立一种以最大升阻比和最小熵产率为目标的翼型优化方法,进而得到优化翼型的Pareto解,并与传统翼型优化方法进行对比。与初始种群相比,优化翼型具有更优的气动性能,在升阻比提高的条件下,流场熵产率减少,能量效率提高。采用多目标遗传算法得到的非支配解集分布均匀,质量较高,设计者可以根据设计需要选择具有相对低熵产的一组翼型来改善空气动力性能。结果分析表明,本文所建方法具有较强的全局收敛性,具有一定的工程应用前景。     

一种MED最优滤波长度选择新方法及其应用

最小熵解卷积（MED）是旋转机械故障诊断领域广泛应用的有效方法，它可以从噪声中提取微弱的故障冲击成分。然而它的有效性依赖于滤波长度的选取，目前，针对MED滤波长度的自动选取并没有明确有效的方法，往往需要人为经验选择。因此，在MED的算法基础上，通过结合自相关函数，提出了一种MED最优滤波长度选择的新方法，该方法构建了一个能量判定标准来衡量输出信号的周期性，从而自适应地确定MED的最优的滤波长度以提升微弱故障信号中的周期脉冲成分，避免MED方法容易出现最大化单一随机脉冲现象的发生。该方法应用于滚动轴承故障微弱冲击特征提取，并利用两个实例进行了有效性验证：基于辛辛那提试验中心的滚动轴承全寿命疲劳加速试验；带机匣的航空发动机转子试验器模拟远离轴承振动源的故障试验。结果表明，所提方法可以消除传递路径影响，提升微弱冲击周期性特征，并且与最大相关峭度解卷积（MCKD）方法相比，诊断结果更具优势。     

基于混合编码的天文序列图像无损压缩算法

提出了一种将时间和空间双维度预测与混合熵编码结合的图像无损压缩算法，应用于星体定点成像的天文序列图像.时间与空间双维度预测可以消除天文序列图像的时间相关性和空间相关性.混合熵编码融合了高熵编码与低熵编码算法，充分利用预测误差分布的稀疏性，进一步提升压缩效率.针对星体的天文序列图像，该算法首先在时间维度上进行帧间预测，去除时间相关性，再对帧间预测后的图像在空间维度上进行直方图滤波和上下文预测，去除空间相关性，最后将预测误差送入熵编码器进行编码.实验结果表明，本文所提出算法的压缩效果优于JPEG-LS，平均压缩比提升约15%.该算法结构简单，计算复杂度较低，易于硬件实现，适合星载天文图像的无损压缩.      

难熔高熵合金在航空发动机上的应用

航空材料要求具有较高的强度、低的密度、优良的耐腐蚀及抗疲劳等性能,发动机材料更需要耐高温性能。含有高熔点难熔金属元素的高熵合金(high entropy alloys,HEAs)在高温环境下显示出了优异的材料性能。目前,共有120余种难熔高熵(refractory high entropy alloys,RHEAs)被合成,并对其物理和力学特性如密度、拉伸性能、压缩性能、弹性模量和抗氧化性等进行了实验测试。本文对RHEAs和传统典型航空材料的性能参数进行了总结,绘制了高温情况下的密度、屈服强度极限的对比图表,多数RHEAs显示出较高的力学强度和组织稳定性。