基于约束Delaunay三角剖分的筋特征识别与构建算法

为识别飞机结构件中的筋特征,提出一种基于Delaunay三角剖分的识别与构建算法。首先,根据飞机结构件腹板和平顶筋加工方式的不同以及二者几何上的相似性,引入广义腹板概念表示腹板面和平顶筋,并建立筋的表示模型;其次,利用约束Delaunay三角剖分算法,剖分广义腹板面,进行平顶筋面和腹板面的识别与区分,并提取平顶筋面的中轴线;最后,利用中轴线拆分平顶筋并将斜顶筋作为广义腹板的子特征进行识别与构建。实例结果表明,该算法是正确和有效的。      

基于特征融合的雷达信号脉内调制类型识别

针对雷达信号脉内调制识别算法准确率低的问题,提出基于特征融合的雷达脉内调制类型识别方法,该方法首先提取雷达信号时频图像的形状特征和纹理特征,利用改进的主成分分析法（IPCA）对特征进行融合,然后将融合特征输入支持向量机（SVM）,实现信号的分类识别。仿真实验中对8种常见的不同调制类型的雷达信号进行识别,该算法在信噪比为5dB时识别准确率接近100％,验证了该方法的有效性。     

基于CEEMDAN的雷达信号脉内细微特征提取法

有效的信号特征提取是高精度雷达辐射源识别的基础,以脉冲描述字为代表的传统特征已无法满足复杂电磁环境的需要。本文提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）的有效雷达辐射源脉内细微特征提取算法。雷达信号由对非平稳、非线性信号尤为有效的CEEMDAN分解产生的个别分量重构,抑噪效果通过1 000次蒙特卡罗实验得到验证,同时设计基于该重构的一种脉内特征空间。本文方法与主流特征提取方法的识别精度在6部雷达辐射源产生的3 000个不同脉内调制的加噪信号样本上进行了实验对比,结果表明不同种类信号样本在本文特征空间中清晰可分,本文方法较之主流方法更加精确,尤其在0 dB信噪比（SNR）下仍保持90%以上的高精度。      

基于多参数特征的辐射源识别技术

针对复杂战场电磁环境下辐射源识别困难的问题,提出一种基于多参数特征的辐射源识别方法。介绍了辐射源辐射信号特征量的提取技术,给出了识别的原理和步骤。最后在小样本和大样本辐射源数据库的基础上,利用该识别技术进行了仿真,结果证明了基于多参数特征的辐射源识别方法的有效性和准确性,相比于传统的辐射源识别技术,该方法识别率更高,速度更快。     

发动机转子系统早期故障智能诊断

在对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,针对其故障诊断中存在的故障样本不足和早期微弱故障不易识别的问题,提出将随机共振、小波包分析与支持向量机相结合的发动机转子系统早期故障诊断与智能自愈监控方法。该方法首先利用随机共振原理对早期微弱故障信号进行特征细化,使故障特征放大;然后利用小波包多分辨率分析特性进行故障特征提取;再将提取的特征向量输入由支持向量机构造的分类器中进行故障识别,并利用智能自愈方法对故障进行监控。对智能诊断系统结构、故障特征提取方法、多故障分类器构造、故障自愈监控等进行了分析和研究。结果表明,该方法在故障样本不足情况下,能有效识别发动机转子系统的早期故障,且算法简单、故障分类识别效果好,并能对故障进行自愈监控。     

月面模拟环境的SIFT特征提取与匹配方法

为了满足月面巡视探测器的自主导航要求.使用一种新的基于尺度不变的特征点提取和匹配算法.首先根据尺度不变特征变换方法从图像中提取关键点作为特征点,然后进行左右双目图像的特征点匹配和视差的恢复.与传统特征算法相比,可以提高对不同光照环境图像匹配的鲁棒性和匹配精度.在模拟试验场的双目视觉图像匹配中,仿真实验取得较好的效果.     

基于韦尔奇功率谱的雷达辐射源信号识别

应用韦尔奇功率谱原理提取信号识别特征参数,根据提取出的参数特点设计信号识别流程模型。从多种信号中检测识别线性调频信号、相位编码信号、频率编码信号。分析了特征的适用范围和信号环境。仿真分析该特征提取算法和识别方法的可行性。     

适于黏性计算的自适应笛卡儿网格生成及其应用

复杂外形的黏性网格生成已经成为计算流体力学(CFD)在工程应用中的主要瓶颈,高效而鲁棒的网格生成技术研究显得尤为迫切.使用基于物面外形自适应加密的笛卡儿网格方法生成计算网格,投影方法拟合壁面边界,将投影得到的柱形单元沿法向分层获得适于黏性计算的网格.应用特征恢复技术恢复凹面特征并改善凸面处的网格质量.流场解算中应用最小二乘法重构获得2阶精度,Roe格式计算无黏通量,Holmes-Connell方法计算黏性通量.加入Spalart-Allmaras一方程湍流模型以获得湍流解.上下对称高斯-赛德尔迭代(LU-SGS)格式隐式时间推进,对网格重排序保证格式的稳定性和平衡性.算例显示网格生成方法是快速的和鲁棒的,流场计算精度满足工程需求,因此该方法非常适合应用于实际工程计算.     

最小二乘支持向量回归机在发动机推力估计中的应用

实现直接推力控制的首要问题就是要估计出推力.基于最小二乘支持向量回归机提出了一种Wrapper算法进行特征选择,此算法不仅能降低计算的复杂度,而且能增强模型的泛化能力.另外,在对最小二乘支持向量回归机进行稀疏性建模的时候,用QR分解法代替传统的协方差法,增强了数值的稳定性.最后,推力估计器设计的应用实例,验证了本文提出的特征选择法和QR分解法进行稀疏性建模的可行性和实用性.