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951.
模型表面的结冰外形是结冰风洞试验关注的核心信息,现有研究一般采用冰角高度、冰角角度、驻点冰厚等几何参数对二维冰形进行表征,忽略了冰形表面粗糙程度这一重要特征。针对此问题,提出将分形理论应用于结冰冰形的粗糙度表征,建立了基于分形理论的结冰表面粗糙度表征方法。首先在大型结冰风洞开展翼型结冰试验,采用激光线扫描在线测量系统对结冰生长过程中不同时刻翼面结冰的表面轮廓进行测量,获得翼面结冰的三维数值外形;然后结合分形理论对冰形进行分析,提取翼面不同位置冰的截面轮廓曲线,计算截面曲线的分形维数和粗糙度表征参数,以此归纳出分形维数的线性回归公式,并从截面曲线中提取数据点进行分形插值模拟实测冰形。研究结果表明,翼面结冰冰形粗糙表面具有分形特征;分形维数与粗糙度表征参数呈正相关,可作为冰形表面粗糙度的评定参数;分形插值模拟冰形曲线,逼近程度优异;冰形粗糙度的分形表达法为科学量化三维冰形特征提供了新思路。 相似文献
952.
953.
水下监控视频中的珊瑚礁鱼检测面临着视频成像质量不高、水下环境复杂、珊瑚礁鱼视觉多样性高等困难,是一个极具挑战的视觉目标检测问题,如何提取高辨识度的特征成为制约检测精度提升的关键。提出了一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法,通过设计视觉特征聚合和时序特征聚合2个模块,融合多个维度的特征以实现这一目标。前者设计了自顶向下的切分和自底向上的归并方案,可实现不同分辨率多层卷积特征图的有效聚合;后者给出了一种帧差引导的相邻帧特征图融合方案,可通过融合多帧特征图强化运动目标及其周边区域的特征表示。公开数据集上的实验表明:基于以上2个模块设计的时空特征聚合网络可以实现对水下珊瑚礁鱼的有效检测,相比于多个主流方法和模型取得了更高的检测精度。 相似文献
954.
一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法 总被引:1,自引:1,他引:0
基于陨石坑的视觉导航技术成为一种新颖的高精度空间探测自主导航方式,如何从导航图像中精确地提取陨石坑区域是实现基于陨石坑视觉导航的首要条件。针对这一问题,根据陨石坑导航图像特点,提出了一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法。首先,基于最大稳定极值区域检测算法提取陨石坑候选区域;其次,利用卷积神经网络(CNN)自动学习提取候选区域的特征;最后,通过支持向量机(SVM)实现候选区域的精确分类,得到真实的陨石坑区域。大量的仿真实验表明:与传统的基于人工特征的陨石坑区域检测算法相比,提出的基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法具有更高的检测精度和更好的鲁棒性,在通用火星表面陨石坑数据集上,所提算法的F 1度量指标较于传统算法高出8%,可以广泛地应用于基于陨石坑的视觉导航算法中的陨石坑区域提取,为基于陨石坑视觉导航算法提供精确的导航路标输入。 相似文献
955.
发动机润滑系统回油管内油气两相介质的流动特性直接影响系统中回油泵及散热器的工作特性。为辨别回油管内油气两相流流型和建立含气率预测关系式,本文搭建了模拟轴承腔回油管流动的实验系统,并依据涡轴发动机回油量及油气比完成了700组不同工况的实验测试。实验空气与滑油流量范围分别为10~200 SL/min与6~37 L/min。本文对实验范围内的管内流型进行了判别,并修正了含气率的预测模型。首先对两种极限工况的压力信号的时序特征、概率密度函数和傅里叶变换进行分析,判定其流型为分层流和弹状流。将流型结果与Mandhane流型图进行对比,显示Mandhane流型图并不能准确预测回油管内的油气两相流流型。其次利用含气率经验关系式进行含气率预测,发现Massena预测模型预测的含气率与实验值更接近,预测结果更准确。分层流的含气率在50%以下,而弹状流的含气率在50%以上。最后根据流型对Nicklin经验关系式进行修正,得到分层流和弹状流对应的分布系数分别为0.848和0.919。 相似文献
956.
957.
应用面向对象技术的设计思想提出了分类特征的轴向位置码层次式信息描述法。在此基础上,对特征进一步分析,总结出特征的绘图属性集,提出了基于特征的工序图设计方法 相似文献
958.
采用直接力控制可弥补常规飞机在轨迹操纵方面的不足,并产生某些新的运动模式。文中首先对飞机直接升力控制的3种基本运动模式进行了讨论。归纳出直接升力控制律的设计就是输出解耦控制系统的设计问题。在简述了用特征结构配置和模型跟踪技术求算反馈和前馈增益阵的主要步骤之后,以CitationⅡ型飞机为算例,设计了其直接升力控制律。计算结果是令人满意的,说明特征结构配置是一种设计飞行控制系统的有效方法。 相似文献
959.
针对现有RV减速器工况识别中传感器安装位置受限和采集信号易受外界噪声干扰等问题,综合利用伺服特征信息对RV减速器工作状况进行监测,提高工业机器人在制造领域的服役性能。首先,根据RV减速器的结构参数及工作机制,分析输入转速与RV减速器关键频率、伺服特征信息与负载之间的关联性;然后,基于K-means聚类算法构建伺服特征信息与RV减速器负载之间的关联性辨识模型;最后,通过搭建RV减速器试验平台采集不同负载工况下伺服系统反馈信息,进行相应处理后运用关联辨识模型,实现了对负载状态的精确识别,识别率高达97.45%。本文可为基于伺服特征信息的RV减速器运行状态监测提供技术支撑。 相似文献
960.
海上舰船目标的宽带雷达散射特征信号仿真 总被引:2,自引:1,他引:1
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。 相似文献