结构疲劳细节优化设计及其试验筛选法

为满足结构设计寿命要求，针对结构的疲劳强度薄弱部位，需进行结构疲劳细节优化设计和筛选试验，为此，本文首先提出了某飞机结构的三种疲劳设计形式，并建立其筛选试验新方法，然后，进行了此三种疲劳设计形式的模拟件的筛选试验，在此基础上，进行了筛选试验数据的可靠性分析。分别计算出三种设计形式的疲劳寿命的增益结果。分析结果表明：本文提出的设计方案3效果最优，据此优化出了最佳的疲劳设计形式。     

基于特征模型的某型无人机智能PID控制器

无人机的飞行特性在很大程度上取决于其飞行控制律。本文以无人机的姿态控制回路为研究对象,分析了表征该无人机姿态控制特性的特征状态信息。利用特征建模的方法,设计一种基于控制对象特征模型的无人机姿态回路仿人智能P ID控制器,并进行了仿真试验。结果表明,该控制器具有较好的抗干扰和自适应能力,结构简单,针对性强,易于实现。     

一种基于智能卡的指纹认证方案

利用智能卡安全的计算和存储能力,在智能卡上不仅存放指纹特征模板,而且还实现两个特征集合的比对,指纹识别算法的其它过程则由经过认证的读写设备来完成.指纹的预处理仅包括三个部分:基于8个离散方向的方向场计算,在脊线方向使用平滑算子而在垂直于脊线的方向使用增强算子的图像增强和直接对脊线进行跟踪的特征提取算法.比对过程中首先根据两个集合中的全等三角形求出它们的旋转和平移参数,然后对根据参数进行转换后的特征集合进行点模式匹配.根据实验获得的卡上比对时间和识别率表明该方法的合理性,可用于工程实践.     

民用飞机故障载荷设计研究

以某大型民用客机为例,基于各系统的功能危险性评估报告进行故障筛选,根据筛选得到的故障清单对失效发生时刻和失效状态下继续飞行的飞行载荷进行了设计分析,发展形成了一种高效、可靠的故障载荷设计研究方法。     

改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法

针对密集杂波和复杂多目标情况下,特征匹配跟踪算法定位跟踪精度较低的问题,提出一种改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法。首先,从单帧雷达图像检测结果中提取目标的面积、位置、不变矩信息,在运动目标得到判定后,利用卡尔曼滤波的预测位置以及上一帧特征信息进行目标匹配;然后,根据匹配位置和预测位置给出目标估计位置,并进行特征信息更新;最后,输出目标的特征信息、位置信息和运动参数。利用某型导航雷达上采集的实测数据验证了算法的有效性。     

海上舰船目标的宽带雷达散射特征信号仿真

提出一种将目标高频电磁（EM）散射计算多径回波模型与不同海况条件下粗糙海面前向复反射系数模型相结合的方法,对海上舰船目标宽带雷达回波进行仿真和分析。简要分析了目标-海面相互作用的多径回波模型,给出了目标体的电磁散射计算方法,研究了不同海况条件下海面前向复反射系数随频率和擦地角的变化特性,并通过仿真分析了海面对舰船目标雷达回波的影响。对比分析舰船目标体直接散射及在不同海况条件下考虑多径效应时的雷达散射截面（RCS）变化特性,并在不同海况条件下对目标进行二维逆合成孔径雷达（ISAR）成像仿真,验证了本文方法的有效性。     

组合体航天器姿态的智能自适应控制方法

研究了交会对接后组合体航天器构型变化带来的姿态控制问题,对执行机构在控制量受限时的控制能力进行了分析,应用基于特征模型的智能自适应控制方法,设计了能适用于不同构型的姿态控制器,分别对组合体在直线构型和L构型对接情况下进行了数学仿真,仿真结果验证了智能自适应控制方法可行并且具有一定的优越性。     

飞机黑匣子舱音背景声特征识别体系建立的探讨

飞机黑匣子中舱音记录器记录的舱音主要是由话语音、噪声和具有不同物理意义背景声组成的复杂混合体,增加舱音分析的难度,用传统辨听分析方法难以识别其特征,特别是对舱音背景声。为解决此问题,本文首先系统分析了舱音的复杂性和特点,然后在研究传统舱音识别方法不足基础上,从数据、图形和文字描述三个不同方面,提出了识别舱音背景声特征的思路,并以波音737机型中驾驶舱内的部分典型背景声为例,初步建立了舱音背景声特征识别体系,有助于提高辨听分析舱音声信息、调查飞机事故原因。     

基于图像序列的软着陆小天体自主导航方法

提出了一种深空探测器着陆阶段的自主导航方法。该方法通过跟踪导航序列图像中特征点在像平面上的位置,结合激光测距仪给出的探测器到小天体表面的距离信息,在特征点实际位置不确定的情况下,利用扩展卡尔曼滤波对探测器的相对位置姿态及运动信息进行递归估计。同时重构特征点的三维位置。由于不需要所选特征点在小天体表面的精确位置,因此提高了导航方法的适用性。最后通过数学仿真验证了自主导航方法的有效性。

     

基于模糊C-均值聚类航天图像分割方法的研究

在图像分割领域,模糊C-均值聚类算法得到了广泛的应用,但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题.针对以上问题对标准模糊C-均值聚类算法进行了改进:利用一维灰度直方图来降低计算量;并在此基础上,考虑每一层灰度级的邻域像素之间的空间一致性;然后,构造特征散度来重构聚类算法的目标函数.最后用一幅测试图像和两幅航天高分辨率图像对改进的方法进行试验,结果表明,对于削弱上述问题的影响,算法较标准模糊C-均值聚类算法有较大提高.