多分辨率分析在图像边缘检测中的应用

本文针对传统图像边缘检测算子——微分算子和LOG算子在图像边缘检测中存在的不足，引入了多分辨率分析方法，并理论上分析了在不同的尺度下，多分辨率分析中由粗至精的特点，使其在图像边缘检测中具有更良好的特性。     

热载下三边固支一边简支矩形薄板的解析解

基于薄板的小挠度理论,根据四边简支矩形薄板在横向变温作用下的挠度和内力解答,通过应用虚功原理和叠加原理,推导了三边固支一边简支矩形薄板在横向变温作用下的挠度方程和内力解析解,从而为以后的工程计算提供了理论依据.     

基于B-样条插值的图像边缘检测

为了能高质量地进行图像边缘检测,提出了一种新的基于B-样条插值的边缘检测方法.该方法为了保证图像边缘检测后的质量,采用3次B-样条对图像的像素点灰度值进行插值运算,提出了基于B-样条插值的一阶和二阶微分算子,并引入数字滤波技术加以实现.利用B-样条可分离的特性,实现了2维空间的基于B-样条插值的连续图像的重构函数,在此基础上提出了用于边缘检测的基于3次B-样条的一阶梯度模板和二阶微分模板.该方法非常适合于采用硬件的并行化实现,极大地提高了图像处理速度和边缘检测质量.     

基于形态学梯度矢量的图像边缘提取算法

图像的边缘在很大程度上可以用梯度的概念来解释和描述,而现有的形态学梯度边缘检测算子抹煞了梯度的矢量性。文章提出了一种新的图像边缘提取算法:在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,且从理论和实际应用两个方面给予证明。并将模糊处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现。同时在图像分割部分改进了最佳阈值化分割,利用小范围的边缘梯度各方向上的最佳阈值化进行调整,使图像的边缘更加完整、清晰。     

新型结构粘接材料对航空有机玻璃性能的影响

选用新型结构粘接材料中低温固化环氧结构胶膜J-351和改性丙烯酸酯液体胶胶黏剂SY-50s,表征胶黏剂对有机玻璃的粘接性能以及应力-溶剂银纹性能,并研究胶黏剂对有机玻璃力学性能的影响。结果表明:两种胶黏剂对有机玻璃具有良好的粘接性能,J-351抗应力溶剂银纹性能优于SY-50s;有机玻璃表面施胶后力学性能下降,与定向有机玻璃相比,浇注有机玻璃力学性能下降更为明显。通过对拉伸试样断口形貌分析发现,拉伸试样带有胶黏剂的一侧首先发生破坏。因SY-50s与有机玻璃界面结合紧密,导致带有SY-50s胶黏剂的有机玻璃力学性能下降程度较大;而J-351环氧胶膜与有机玻璃界面清晰,对有机玻璃力学性能影响相对较小。因胶黏剂对有机玻璃性能的影响,导致采用SY-50s胶黏剂粘接的试样边缘连接强度低于J-351胶黏剂粘接的试样,新型结构粘接材料J-351环氧胶膜在有机玻璃粘接中应用性能良好。     

边缘计算在电机远程运维系统中的应用探讨

介绍了边缘计算的基本概念及与云计算的对比。针对电机远程运维需求,介绍了电机远程运维系统的架构及主要功能。在描述边缘侧设备与远程运维平台的数据交互过程的基础上,详细阐述了边缘计算在电机远程运维系统中的应用。     

基于参数化分析的柔性后缘优化设计

介绍了一种自适应柔性机翼后缘变形控制优化设计方法,该方法采用了由单个驱动器驱动的单块式分布柔性结构。该方法的关键在于设计一种合适的柔性后缘结构拓扑形式,使该自适应柔性机翼后缘能够达到精确的变形。阐明了柔性结构拓扑优化设计的数学模型,针对自适应柔性机翼后缘概念设计提出了基于参数化分析的拓扑优化设计方案,并进行了工程化圆整和尺寸优化。最终,通过非线性有限元分析和功能测试,验证了本文提出的柔性后缘优化设计方法的合理性。     

小展弦比飞翼布局新型嵌入面航向控制特性研究

在小展弦比飞翼布局机翼外侧上/下表面分别设计了一组中等后掠角嵌入面,并对其跨声速时的航向控制效果及其流动机理进行了风洞试验和数值模拟研究。计算和试验结果表明,上嵌入面可在小迎角范围通过轴向力和侧向力的共同作用提供稳定的偏航力矩,实现航向控制;当α6°时,由于嵌入面逐渐处于前缘涡的影响范围内,在前缘涡的吸力作用下,嵌入面航向控制效果迅速下降,直至失效,且进行航向控制时存在不利的滚转耦合;下嵌入面可在全迎角范围内提供稳定的偏航力矩,实现航向控制;通过在小迎角范围内使用上嵌入面,α6°时使用下嵌入面,不仅可在全迎角实现航向控制,且不影响飞机的隐身性能。     

自适应机翼翼型变形的研究现状及关键技术

自适应机翼具有巨大的应用潜力,是未来飞机设计的必然趋势,已经得到了广泛的关注。分别从自适应变弯度前缘、自适应变弯度后缘以及变厚度机翼三个方面阐述了其变形原理,并对使用的蒙皮、驱动方式、研究方法等进行了归纳总结,指出了未来的发展趋势,提出了自适应机翼亟需解决的关键技术,包括兼具大变形和高承载功能的柔性蒙皮的设计、自适应驱动系统设计、协同控制系统的设计、分布式传感器网络,可为自适应机翼结构的设计与实现途径提供一定的技术参考。     

空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术

为满足空间目标交会对接任务中高精度、快速的测量要求,提出了一种空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术。该算法首先从初始帧图像中分割定位目标所在局部区域,作为目标连续跟踪的初始值;其次基于初始帧目标局部区域完成对初始帧目标边缘特征的检测及细化处理;最后采用Hough变换完成对初始帧目标边缘的检测及细化后的局部图像轮廓直线的提取,分别选取目标轮廓四方向最优的直线参数作为最终目标轮廓直线获取的效果,并采用梯度最大法则实现两两求交获取的轮廓特征的优化提取。在目标逼近过程中,结合相邻帧图像间目标尺度动态变化的关联性,根据初始帧提取目标轮廓特征的先验信息,确定目标在第二帧图像中的轮廓位置,并依次根据上一帧图像的轮廓位置信息定位目标在当前帧所在的区域,通过局部处理实现序列图像轮廓区域特征的连续跟踪。该算法无需遍历整个图像,所需处理的目标区域大幅减小,能够有效克服由目标图像较多边缘干扰导致的轮廓提取效果差及处理速度慢的缺点,具有速度快、准确性强、稳定性高等优点。