逆波兰式优化算法在航空发动机测试系统中的应用

为了适应新一代航空发动机测试系统的发展要求,提高测试系统对计算参数的处理能力,结合航空发动机测试系统的自身特点,将逆波兰式算法应用到测试系统的参数计算中,并对逆波兰式算法进行改进和优化。结果表明:逆波兰式算法可提高发动机测试系统代码的可移植性与重复性,优化后的逆波兰式算法可提高测试系统的容错性、计算结果准确性,从计算程序的运行时间来看,优化后的算法较未优化算法的计算效率提高20%~40%。     

高速风洞大迎角壁压修正法的实验验证

本文介绍一种改进的高速风洞大迎角壁压法，本法不仅计算风洞干扰速度分量在模型区内的分布及平均值，而且进行了模型气动力和力矩的修正。在力和力矩修中考虑了洞壁干扰量分布不均匀的影响。用本法对Ｍ〈０．９的实际飞机大堵塞化模型大迎角风洞实验数据进行了洞壁干扰修正计算，修正结果令人满意，初步解决了迎角风洞实验洞壁干扰修正中最困难的力矩正问题，由于使用壁压数据进行修正，本法可用于各种透气壁或实壁风洞。     

深度图像优化分层分割的3D场景流估计

针对现有基于RGBD数据的3D场景流估计方法,在复杂背景、弱刚性运动以及运动遮挡等情况下计算精度与鲁棒性较低的缺点,提出一种基于深度图像优化分层分割的3D场景流估计方法。首先,利用连续图像序列帧间光流信息对场景深度图像进行优化分层分割,提取图像中运动目标与背景的深度信息。然后,根据深度图像分层结果,利用坐标下降法并结合图像分层技术计算RGBD序列3D场景流。最后,分别采用RGBD、Middlebury以及SRSF等测试图像集对方法的深度图像分层和场景流估计的准确性与可靠性进行综合对比试验。实验结果表明:所提方法针对复杂场景、弱刚性运动以及运动遮挡等类型图像具有较高的场景流估计精度与鲁棒性。     

一种基于时间差分运动检测的改进方法

本文提出了一种基于时间差分运动检测的改进方法。首先计算时间上连续的两帧灰度图像的差分图像；然后，将得到的差分图像通过低通滤波和二值化处理；最后，利用图像序列中的多帧灰度图像计算得到一组二值图像，通过对二值图像进行像素的算术运算，提取出运动目标区域。实验结果表明：这种方法是有效的。     

特征视图的链码表示法

根据八方面边界链码规则，首先提出了基于分辨率的直线和椭圆的链码生成成算法；然后给出了在基于形态图方法的物体识别中，模型物的特征视图的链码表示法。从而为形态图方法在三维物体识别中的应用提供了理论基础。     

从二维图像直线光流场求解三维刚体旋转运动参数

本文将图像直线的三个参数对时间的导数定义成直线光流场,找出了在透视投影模型下运动刚体上的空间直线与其投影的图像直线之间的关系,提出了一种利用单目图像序列中两幅连续图像的三对直线光流场,通过解线性方程组得到刚体旋转运动的算法,同时还可以得到摄像机的一个内参数焦距。由于是解线性方程组,无需迭代和给出迭代初值且所需要的直线数目少,所以该算法简单,运算速度较快,容易实现。     

基于U-net的"高分五号"卫星高光谱图像土地类型分类

"高分五号"卫星是世界首颗实现对大气和陆地综合观测的全谱段高光谱卫星,对于土地利用类型分类具有重要的应用价值,如何利用深度学习技术开展高光谱图像分类是当前研究的热点问题。深度学习中的语义分割方法在地面场景的图像中已经获得较好的应用,但是对于高光谱遥感图像的精度和适用性较差,无法准确获得精确的分类结果。文章采用U-net模型开展高光谱土地利用类型分类研究,首先基于"高分五号"卫星高光谱数据,构建样本数据集,然后训练分类模型,进行土地利用类型分类,探讨语义分割方法在高分五号高光谱数据上的应用能力。结果表明,采用深度学习中的语义分割方法能够有效提高精度水平,U-net模型的整体分类精度为0.9357,Kappa系数达到0.92,均高于SVM方法和CNN方法。采用深度学习中的语义分割方法,可以为"高分五号"高光谱数据的土地利用分类提供技术支撑,有效提升"高分五号"卫星的应用能力。     

乙烯装置用泵

按照目前我国乙烯工业的状况及发展趋势,本文将主要讨论鲁姆斯流程年产三十万吨乙烯装置中的用泵情况。     

高速高雷诺数风洞颤振试验新技术

ＦＬ－２风洞在国内首次进行了飞机型号的跨音速风洞颤振试验。本文详细叙述了包括模型的设计、风洞的进行、模型亚临界响应的测量与数据处理等试验各技术环节的特点以及其中的技术难点和技术创新点。ＦＬ－２风洞的跨音速风洞颤振试验填补了国内大尺寸跨音速风洞颤振试验的空白,对我国航天航天的重点型号研制具有重要意义。