大直径火箭半硬壳结构框—桁匹配性设计

轻量化设计是运载火箭箭体结构设计的重要内容。采用理论推导的方法证明了在金属半硬壳箭体结构设计中,传统设计理论过于保守。提出一种基于有限元方法的半硬壳结构框一桁匹配性设计方法,并用该方法指导了一种大直径箭体结构设计,试验结果证明了该方法正确可行,极大减轻了结构重量。     

一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法

以星体表面的图像数据为基础,根据撞击坑的向阳面呈亮色调而背阳面呈暗色调的原理,提出了一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法。该方法先用自适应双阈值分割法对星体表面的光学图像进行分割处理,获取图像中明暗区域的形状和位置信息;再用统计学原理分析明暗区域组成结构、像平面上光照方向,结合相关的约束条件来匹配同一撞击坑的明暗区域,同时拟合出撞击坑的外边缘并确定其半径、位置等信息。实验结果表明,该方法能够从常见的星体表面光学图像中快速、可靠地提取出撞击坑的中心位置和半径大小,具有较宽的普适应性和一定的应用价值。     

基于极线几何的统计优化特征匹配算法

针对基于特征点的图像匹配中匹配数目不多以及重复结构下匹配较差等问题,提出了一种基于极线几何的统计优化特征匹配算法。利用正确匹配特征点之间满足对极约束的特点,从而可以减小特征点搜索区域,避免由于重复结构引起的误匹配对。首先使用一个小的特征点样本估计图像之间的基本矩阵,并利用它结合对极约束模型来引导特征匹配;然后利用基于特征点主方向和尺度信息的统计优化方法进一步消除误匹配,得到最终匹配结果。实验结果表明,该算法对图像的旋转和缩放变换具有良好的鲁棒性,匹配精度和数目有了很大提升,对于具有重复结构的图像匹配效果也较好。     

涡扇发动机低压部件通流耦合计算

为了研究各部件匹配与过渡段几何参数对发动机总体性能的影响,针对某涡扇发动机风扇、低压涡轮、内外涵道、掺混段和尾喷管等部件,基于周向平均Navier-St okes通流控制方程,采用时间推进有限体积法进行了部件耦合计算求解,将沿程各部件性能计算参数与试验做了对比,结果表明:在设计状态下发动机沿程各截面计算特征参数与试验值最大误差不超过5.0%,说明该通流耦合计算方法能够快速预估发动机总体性能,完善各部件匹配关系,在发动机总体设计初期有一定工程应用价值。     

基于载荷当量安装误差的面齿轮振动特性

以面齿轮传动系统为研究对象,考虑载荷作用下面齿轮传动系统中支撑结构变形和轮齿弹性变形,通过将传动系统变形等效到面齿轮和直齿轮安装误差方向,建立包含当量安装误差的面齿轮多自由度耦合振动分析模型;采用4阶Runge-Kutta法求解了面齿轮传动系统运动微分方程,得到了当量安装误差对面齿轮振动加速度和法向动态啮合力的影响;开展了面齿轮动态特性测试试验,试验结果表明:偏置距误差和轴交角误差引起的面齿轮沿x方向振动加速度大于沿z方向振动加速度;偏置距误差对面齿轮x方向振动加速度的影响大于轴交角误差。      

基于模板匹配整帧屏幕视频帧内无损编码方法

当前主流的视频压缩标准,如H.264、HEVC等,主要是针对摄像机拍摄的视频而设计的.而屏幕内容(SC)的视频是由计算机生成的,无噪声,要求更高的压缩效率,同时与摄像机拍摄的视频相比包含更多的结构相似性.提出了一种利用屏幕视频中相似性的模板匹配帧内编码方法,采用由21个像素点组成的模板,以像素点为最小单位对整帧进行模板匹配,并使用哈希函数实现高效的模板查找,最后对残差图像进行熵编码.实验结果显示,与标准的HEVC扩展方法相比,该方法在无损编码上压缩率可以提高一倍,编码时间减小了近一半.      

多旋翼无人机弹药发射过程扰动响应特性

针对多旋翼无人机弹药发射过程的扰动响应问题,建立了弹药发射过程无人机飞行动力学模型。在考虑了基本增稳增控飞行控制的条件下,分析了弹药安装位置、质量、反冲量大小和倾斜发射角等参数对发射过程无人机位置、高度和姿态扰动响应的影响规律。分析表明:对于弹药水平发射,纵向安装位置对无人机水平位置扰动幅值具有重要影响,适当后置弹药安装位置可减小无人机位置扰动幅值,在其他参数一定的条件下,存在无人机位置扰动最小的弹药纵向安装位置。对于弹药倾斜发射,给出了无人机水平位置扰动幅值关于弹药安装位置和倾斜发射角的等值图,可为无人机和弹药的匹配选型问题提供参考。      

基于自提取脉冲样本图的雷达信号快速提取法

针对电子侦察中截获的敌方雷达信号,估计敌方雷达参数、实现快速的雷达信号提取,对电子对抗决策有重要意义。基于脉冲样本图的描述方式,提出一种新算法,实现对截获的敌方雷达信号的快速识别。算法利用同种雷达信号脉冲之间的匹配相关性,通过脉冲的整体平移,在实现对脉冲样本图的自提取的同时,把用此脉冲样本图描述的雷达辐射源信号筛选出来。仿真分析表明该方法可以获得较高的成功率。     

盲稀疏度信号重构的改进正交匹配追踪算法

在信号盲稀疏度条件下,现有重构算法的固定阈值选择限制了重构精度和重构速度提高,鉴于此,提出一种改进的正交匹配追踪算法。通过非线性下降的阈值快速选择原子,自动调节候选集原子个数,以便每一次迭代时更加精确地估计真正的支撑集,并利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终实现了盲稀疏度信号的精确重构。仿真结果表明,在相同的测试条件下,本文算法的重构精度和速度分别提高了8.5%和9.2%。