叶根缘板过渡处特征模拟件双轴弯曲振动疲劳试验研究

摘要：针对转子叶片叶根缘板过渡处高应力比弯曲振动疲劳问题，采用转子叶片结构细节刻画方法设计了特征模拟件，实现了对叶根缘板过渡特征的几何刻画和应力分布模拟。基于模态差异化方法，设计了试验夹具及调频质量块。搭建了模拟件双轴弯曲振动试验系统，试验过程中试样处于高频弯曲振动状态下（>1kHz），测得的试样考核点弯曲应变幅稳定，所搭建试验系统实现了轴向拉伸-高频弯曲振动的转子叶片典型双轴载荷施加。试样宏观断裂位置与有限元计算最大应力点一致，对断口进行了宏/微观分析确定了试样断口疲劳源与裂纹扩展特征，证明采用结构细节刻画方法进行试样设计的合理性及所搭建试验加载系统可行性。     

基于多尺度CNN模型的多时相PolSAR图像作物分类

农作物分类是偏振合成孔径雷达(PolSAR)数据的重要应用之一。由于单时相PolSAR数据获取的信息有限，因此，采用多时相PolSAR数据，其含有农作物生长周期更丰富的特征信息。针对多时相PolSAR数据在极化特征分解时造成的“维数灾难”问题，提出了一种非负性约束稀疏自编码器(NC-SAE)的特征压缩方法，用于对分解后的特征数据进行压缩，以获得分类所需的有效特征。此外，构建了一种多尺度特征分类网络(MSFCN)，该网络可以提高农作物的分类性能，且优于目前传统的卷积神经网络和支持向量机方法。通过使用欧空局提供的数据进行仿真实验，对分类结果进行性能评估，并与传统方法比较。实验结果表明:所提的方法具有很好的农业应用前景。     

面向视觉着陆的高精度结构化约束特征点研究

为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。     

基于可重构标定板的激光与视觉联合标定方法

目前,激光雷达与视觉传感器的联合标定方法包含动态在线标定与静态离线标定两大类.动态在线标定对标定的环境有较高的要求,且标定结果不稳定;静态离线标定通常采用标定板,因而对标定板的要求较高,手动选择与线拟合都易引入或放大误差,故提出了一种基于可重构标定板的激光雷达与视觉传感器的联合标定方法.首先,对传统的标定板进行拆分与重...     

基于条纹投射三维测量的铆钉自动化检测技术

针对大型薄壁结构铆接点位自动化检测问题,提出了基于条纹投射三维测量的铆钉检测技术,实现了铆钉镦头尺寸特征高精度测量以及裂纹缺陷自动化识别。在传统条纹投射三维测量的基础上,引入高动态范围(HDR)纹理合成,提出二、三维结合的点云分割策略,实现铆钉尺寸特征高效提取。搭建深度学习神经网络,实现镦头表面缺陷识别。本文搭建了系统原理样机,以铆接桁条样品和标准器作为样件进行系统实验验证。结果表明:实验室条件下,该方法直径测量精度为0.040 mm,高度测量精度为0.013 mm,缺陷识别准确率可达99.30%。与传统方法相比,本文提出的方法更加易于集成,效率高,具有广泛应用价值。