基于特征识别的整体壁板快速编程推理算法

航天器整体壁板的编程效率已成为型号研制过程中的主要瓶颈之一.本文首先阐述特征识别技术在数控编程中的应用和发展现状.与传统编程过程先总体规划,再逐条编程的总-分方法不同,特征编程采取先生成单个特征的刀轨,再完成整个零件程序的分-总方法,易于覆盖从毛坯向模型最终状态全过程.在此基础上,提出了单特征和多特征数控推理算法,完成了整体壁板快速编程系统的开发.实践证明,使用该方法能够初步实现整体壁板数控加工程序的自动生成.     

CATIA标准化建模在飞机结构设计中的应用

列举了飞机结构设计中的典型零件、典型特征进行案例分析,阐述标准化建模带来的益处,为建立起一套更适合于飞机结构设计人员进行三维设计的标准化体系提供了方法.     

基于专家访谈的民航飞行员心理健康特征指标体系研究

本研究为《飞行人员心理特征及行为方式引导研究》的子课题。《飞行人员心理特征及行为方式引导研究》是国内首个针对民航飞行员心理特征及行为方式展开的社会科学研究,由东航集团公司与中国民航飞行学院合作进行。经过详细的前期访谈和样本分析,形成了不同年龄群体的飞行员心理状态比对研究模型,并开发出民航飞行员心理在线测评系统、EAP手册、民航飞行员心理健康指数报告等成果。项目成果有望率先在东航展开应用,通过对飞行机组心理健康水平的监测、疏导,将有效提升航空公司的持续安全运行水平。     

基于深度图像的人体关节点定位方法

提出了一个基于深度图像的人体关节点定位的方法:首先将图像中的人体区域分割出来,然后利用随机森林分类器对逐个像素点进行分类,得到身体的各个部件并寻找关节点的位置。通过实验发现,本方法准确性较高并具有一定实时性。分类的准确率为 68%,相较 Kinect技术(40%)达到了较高的分类水平。预测人体关节点位置的平均时间为每帧 150ms,符合实用性要求。     

零件表面微观工艺特征性研究 ——产品(零件)工艺技术基础科学问题机理探索

通过研究产品(零件)制造过程、方法、参数等工艺因素,给零件表面及表层带来(留下)特有的微观特征性,首次在高精度惯性仪表和高可靠电磁继电器(机电类)产品制造体系中引入了零件表面微观工艺特征性概念,提出了制造阶段的产品工艺可靠性设计和微观工艺特征(性)分析方法,提出了该类产品制造中的工艺设计更应该关注零件与产品设计原理匹配性和性能特性符合性观点,提出零件制造要从单纯的控制几何精度向控制性能特性转变,从宏观、单一采标的几何参数评价向微观、综合采标的非几何(非尺寸)参数评价模式为主转变的建议.零件表面存在的这种微观特征现象与零件几何精度一样,将对产品制造的合格率、稳定性、可靠性的实现起到至关重要的作用,尤其对产品的合格率影响极大,有必要开展更深入、更系统的研究,以建立起我国自主的高端产品(或零件)制造基准工艺平台.     

塞锥气膜冷却对二元塞式喷管红外特征的影响

为了研究二元塞式喷管塞锥壁面多斜孔气膜冷却对喷管红外特征的影响,设计了带冷却结构的喷管试验模型,测量了吹风比从0增加到1时的塞锥壁面温度、喷管出口截面处喷流温度以及喷管红外辐射强度.结果表明：随着吹风比的增加,气膜冷却效率逐渐提高,最大达到0.68;喷管出口截面在中心区域喷流的温度逐渐降低,最大降幅为14%;喷管红外辐射强度逐渐降低,在0°方位角上最大降低52.8%,在90°方位角上最大降低13%.     

纤维增强涡轮轴结构失效模式分析方法及试验验证

针对连续纤维增强复合材料涡轮轴结构失效模式分析问题,基于宏-细观力学跨尺度分析方法,建立细观力学代表性体积元(RVE)模型,通过编程模拟实现模型的周期性边界条件,计算纤维增强复合材料应力响应,将其均值应力转化为真实应力,确定失效包线。建立连续纤维增强轴结构力学模型,计算轴结构在扭转载荷下的应力响应。通过复合材料层合板主偏轴关系应力转化,将危险单元各方向宏观应力响应计算结果转化到细观力学RVE模型上,即为细观力学RVE模型受载情况。结合细观力学失效边界确定复合材料轴结构危险位置失效模式,当扭转载荷达到5 000～5 500 N·m之间,复合材料最外层即层6(+45°)首先达到基体拉伸失效载荷。开展复合材料轴结构失效模式试验,在扭转载荷达到6 000 N·m时,声发射信号相互叠加,大部分均为中频信号,中频信号多为基体、界面开裂信号。与模拟仿真计算结果对比分析,验证连续纤维增强复合材料涡轮轴结构失效模式分析方法的有效性。利用所建立模型预测了某型发动机低压涡轮轴的失效载荷及失效模式。     

中东发现神秘的“纳斯卡线”

人们至今仍不知道，从叙利亚到沙特阿拉伯延伸着几条神秘的线条，只能从空中看到，地面却看不到。     

U档案

U档案编号:NO.80目击地点:美国,得克萨斯州备注:我儿子在丹顿乡间公路上驾车时看到的,时间是早上6时50分。他看到在大坝对面的山坡上有一道白光,他首先想到的是飞机,因为过去在海军服役,他对飞机很熟悉。接着他开始寻找红绿光,他能看见,因为它飞行很慢,30米～50米高,似乎要与海岸线接触了,与眼睛视线相平。他慢慢减速,打开车窗,观察这个飞行物。它没有一点声响,黑灰色,三角形状,是金属的,底部有镶板线条。飞船下面有三道光芒,不闪烁。他停了车,冲了咖啡,画了一张素描,写下细节,就去上班了。     

时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法

在预警监视系统中，利用数据挖掘技术可以从海量的目标时空轨迹数据中挖掘出目标的行为规律，实现态势信息的智能感知。目前大部分行为规律挖掘方法仅考虑目标轨迹的空间位置信息，忽略了航向和速度信息，因此难以区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。除此之外，轨迹聚类算法普遍存在参数设置复杂的问题，而且容易受到轨迹行为分布密度的影响。针对上述问题，首先，通过构造时间滑窗定义了时空Hausdorff距离，可度量时空轨迹多维特征差异；其次，结合k最近邻和密度峰值聚类中决策图的思想，提出了时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法；最后，使用仿真飞行器轨迹和实测雷达轨迹数据进行实验分析和验证，结果表明在典型应用场景下本文算法可以准确地挖掘出目标所有行为规律，在智能监视任务中具有较好的应用前景。