预测飞机稳定尾旋的解析法和图像法

尾旋是飞机的极限飞行状态,此一状态极易造成机毁人亡。由于尾旋试飞有极大的风险性,所以在试飞前要进行足够的安全论证,包括理论分析和风洞试验,一般采用两者相结合的方式进行。介绍了解析法和图像法两类方法来研究飞机的稳定尾旋。     

用于BVI噪声试验的新型涡发生器设计与分析

针对直升机特有的旋翼桨/涡干扰(Blade vortex interaction,BVI)噪声计算精度低且试验数据缺乏问题,也为了开展旋翼气动噪声特性分离方法的验证试验研究,本文设计了一种能够用于BVI噪声试验的新型多段翼型组合式涡发生器。首先通过CATIA软件建立涡发生器出口端翼型段在不同迎角下的试验模型,再使用FLUENT软件建立涡发生器的流场仿真计算模型,比较分析了不同翼型段迎角下的涡流流场。随后用粒子图像测速法(Particle image velocimetry,PIV)技术系统测量了不同翼型段迎角、距离涡发生器出口端的长度及流速等参数变化下的涡流流场,对不同试验状态下的涡核、涡强等参数进行了对比分析。针对涡量偏弱的缺点,对传统单级涡发生器进行了改进,设计研发了双级涡发生段。试验证明其能产生更强且稳定的涡,为BVI噪声试验提供了模拟的桨尖涡,试验结果表明了涡发生器的有效性。     

基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。     

基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法

为了解决目标识别、隐身目标设计等研究领域对雷达图像需求日益增加的问题,提出了一种基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法。该方法利用射线追踪计算每一个射线管的散射电场及其在雷达成像平面的投影坐标,通过将所有射线管的贡献在像域进行累加得到1幅二维雷达图像。通过对不同路径射线的聚类,可实现对散射贡献的分离,从而建立目标部件与强散射源的对应关系,并对复杂目标雷达图像进行解释。给出了Slicy目标的快速雷达图像仿真与算例分析,分析结果表明:基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法可对复杂雷达图像进行有效预测,并能对强散射源进行成因分析。     

显微镜采集图象的自动化

介绍了一种利用ＰＣ机与单片机通讯控制显微镜载物平台作三维运动从而实现了自动搜索视场,自动聚焦的方法,文中较详细地介绍了作为自动采集系统前台控制和驱动部分的单片机系统的硬,软件结构,以及作为上位机的ＰＣ机的控制策略和软件流程,由于采用了微机技术并配以精密的机械传动机构,使得对数据的获取和分析快速,准确,克服了手动调节动作慢,误差大等问题,为以后进一步对图象信息进行分析处理提供了便利。     

一种计算二维图象矩的神经网络方法

提出一种计算二维图象矩的神经网络方法,首先,导出一维信号矩与一维Ｈａｄａｍａｒｄ变换之间的关系。通过２Ｎ－一维Ｈａｄａｍａｒｄ变换和极少量加法,移位及乘法运行可计算二维图象矩。然后给出用Ｔａｎｋ－Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现Ｈａｄａｍａｒｄ变换的方法,并对该网络作了改进。     

三维PIV中透视成像的视点定位与透视平面的确定

对三维PIV中透视投影的视点定位与透视平面的确定技术作了深入的研究,提出了一种确定视点坐标与透视平面的方法,给出了相应的数学关系式,最后通过实验的方法对视点坐标与透视平面的确定技术进行了检验。     

基于生成对抗网络的空间卫星低照度图像增强

针对空间低照度成像条件下卫星光学图像信息受损严重的问题,提出了一种基于生成对抗网络的空间卫星低照度图像增强方法,提高了图像的平均亮度及对比度,恢复图像细节信息,为图像识别等图像处理技术提供更高质量的数据信息.首先,设计了一种密集连接的生成器,加强了各特征提取阶段中的信息传递以及多层特征的融合,减少了特征信息的损耗,更好...     

地面效应对尾涡消散的影响研究

采用大涡模拟方法可以分析和计算近地阶段尾涡消散和运动规律,但模型繁琐、计算复杂。本研究基于镜像涡方法建立了形式相对简单、计算迅速的近地尾涡运动模型和消散模型,计算结果与激光雷达测量数据和大涡模拟数据的偏差都不超过5％,满足动态尾涡间隔研究的需要。     

基于Lamb波相控阵和图像增强方法的损伤监测

利用Lamb波和超声相控阵理论对结构进行损伤监测。选择合适的低频窄带激励信号,产生单一模式Lamb波,结合超声相控阵技术对结构进行多方位监测。针对原始损伤图像不完美的问题,研究基于点运算的对比度增强方法,改善图像质量,提高图像的可识别度和分辨率。在复合材料板结构和铝板结构中针对不同损伤类型的实验研究证明,运用图像增强技术后的损伤图像表征清晰、识别度高。