TEST OF BOARD-LEVEL BOUNDARY SCAN INTEGRITY

ＩＥＥＥ１１４９．１边界扫描为数字电路板级测试提供了所需的对内部节点的控制和观察能力。但是，边界扫描测试结构本身的完整性必须首先加以检测，以保证其他功能测试和诊断结果的正确性。本文论述了板级边界扫描测试存取口的故障模型和测试原理，并针对全边界扫描印制板提出了一种故障覆盖率高、测试时间短的测试算法。     

宽角扫描圆极化相控阵天线轴比的优化设计

文章推导了椭圆极化的分解表示方式，从理论上给出了优化天线轴比的方法。给出了几个实际天线的测试结果比较，验证了该方法的可行性。     

空间扫描

美俄等国将帮助印度进行月球初航-1部分跟踪工作 美国、俄罗斯和西班牙将帮助印度的月球初航-1（Chandrayan--1）探测器进行深空跟踪，该探测器计划于2008年10—11月发射。     

中国气象卫星技术成就与展望（下）

b)静止轨道自旋卫星的星地成像技术 FY-2卫星在静止轨道以100r/min的速度旋转,扫描辐射计光学镜筒随卫星旋转,卫星自转1周为600ms,自西向东扫过地球1次,时间约33ms.形成一条视场角为20°的扫描线,获取地球和部分太空信息.     

碳纤维加筋板的超声相控阵C扫描检测可靠性研究

碳纤维加筋板结构在现代航空器中被大量应用,超声波相控阵C扫描技术是这类结构在役环境下的有效检测手段之一,被广泛应用。对于同一个损伤,在实际检测中会出现从不同的方向检测结果不一致的现象;这种现象在传统单点超声波C扫描检测中是不会发生的。本文从试验件表面曲率、缺陷特性等方面对这种不一致性进行了分析和探讨,并给出了避免这一类不确定性发生的建议。     

波音提出保全C-17生产线的新开发计划

面对不久的将来C-17因缺乏订单而停产的事实，波音公司目前正在提出新的解决方法以保全C-17生产线。美国空军计划采购的180架C-17到2008年将交付完毕，届时C-17生产线将因没有后续订单而不得不停止。为此，波音公司努力开发新的思路以增加C-17的订货量和销售量。新的解决方法包括重新制订民用型C-17改型计划，以及在现有C-17基础上改进的增强型军用运输机。     

预警卫星前馈+H∞回路成形复合控制

为补偿预警卫星扫描相机对系统产生的干扰力矩,考虑预警卫星系统的不确定性,设计了前馈+H∞回路成形的复合控制方案.用拉格朗日法建立有扫描相机的预警卫星动力学模型,根据H∞回路成形理论设计星体姿态控制器,用μ法分析控制器的鲁棒稳定性,基于动量守恒定理设计补偿扫描相机干扰力矩的前馈控制器.数学仿真结果表明:设计的前馈+H∞回路成形的复合控制方案具鲁棒稳定性,且能有效补偿扫描相机运动产生的扰动,控制精度和稳定度高.     

航空铆钉的动态力学性能测试

在飞机鸟撞的课题研究中,数值模拟占据着日益重要的地位,而数值模拟的精度在很大程度上依赖于铆钉力学参数的准确性,但是目前航空铆钉的动态力学性能参数还很匮乏。本文测定了航空铝合金铆钉在不同加载速度下的剪切和拉伸力学性能。设计了基于分离式Hopkinson拉杆系统的铆钉动态性能测试装置,并利用此装置对7种不同型号的航空铆钉进行了动态剪切和拉伸试验,得到了每种型号铆钉的动态力学性能。利用电子万能试验机对7种铆钉进行了两种应变率下的准静态剪切和拉伸试验,并且和动态试验结果进行对比。讨论了加载速度、加载形式、铆钉直径以及铆钉形式对铆钉力学性能的影响,并利用扫描电子显微镜(SEM)观察了铆钉剪切破坏以及拉伸破坏的断口形貌,分析了其破坏形式。本文的研究结果对于航空铝合金铆钉在工程中的应用、尤其是在抗冲击领域的应用具有指导意义。     

A salient edges detection algorithm of multi-sensor images and its rapid calculation based on PFCM kernel clustering

Multi-sensor image matching based on salient edges has broad prospect in applications, but it is difficult to extract salient edges of real multi-sensor images with noises fast and accurately by using common algorithms. According to the analysis of the features of salient edges, a novel salient edges detection algorithm and its rapid calculation are proposed based on possibility fuzzy C-means （PFCM） kernel clustering using two-dimensional vectors composed of the values of gray and texture. PFCM clustering can overcome the shortcomings that fuzzy C-means （FCM） cluster- ing is sensitive to noises and possibility C-means （PCM） clustering tends to find identical clusters. On this basis, a method is proposed to improve real-time performance by compressing data sets based on the idea of data reduction in the field of mathematical analysis. In addition, the idea that kernel-space is linearly separable is used to enhance robustness further. Experimental results show that this method extracts salient edges for real multi-sensor images with noises more accurately than the algorithm based on force fields and the FCM algorithm; and the proposed method is on average about 56 times faster than the PFCM algorithm in real time and has better robustness.