叶片精铸模CAD／CAM研究

介绍了精铸模ＣＡＤ系统的设计思路，针对人工设计中的难点，采用曲面造型、实体造型和特征造型相结合的方法辅助模具设计；重点介绍了分模面的设计原则及其分模面的计算与生成方法，对形状无大的差异而尺寸有所变化的零件进行参数化设计。     

模因论视野下的民航无线电陆空通话研究

如何发挥模因论在语言学和语用学领域中的积极作用,是一个值得探讨的新话题.本文从对模因的定义及特点出发探索语言模因的思维运作方式.针对民航无线电陆空通话的特点,探讨模因的复制与模仿如何促进民航无线电陆空通话教学工作的开展.     

内外分区空间统一精度场建立方法研究

针对内外分区空间内结构和设备安装的数字化测量需求,研究内外参考点之间的关联技术,构建与外测量精度场相统一的内测量精度场。对于内外空间不同的开口数,利用多测点定位法、二测点和水平仪单站位定位法、二测点和水平仪双站位定位法等方法建立内精度场,实现与外精度场的统一。以某型设备为例进行试验表明,利用内外精度场测量同一检测点进行比较,测量的最大不一致误差为0.14 mm,证明构建模式可行、简单、可靠。     

历史建筑的价值探讨

随着我国经济的发展、社会环境的变迁、公共建设的推动以及土地的开发,许多具有传统风貌的历史建筑,在追求现代化的价值观中屡遭拆除或破坏,许多历史记忆空间正逐渐失去.推土机式的建设破坏愈演愈烈,随之而去的是珍贵的社会文化遗产和建筑艺术,以及宝贵的旅游资源.论文以历史建筑的价值为研究对象,探讨历史建筑的空间体验价值、空间场域价值以及空间属性价值.     

结合轮廓及骨架序列编码的二维形状识别

二维形状识别是物体识别中的一个基本问题,被广泛地应用于商标检索、指纹识别、物体定位、图像检索等多个领域。其中,基于生物信息学的二维形状识别是近期一个新的研究方向,基本思想是把二维形状的轮廓转化为生物信息序列,借助标准的生物信息序列分析工具来进行二维形状的匹配和识别。不过,利用轮廓进行信息序列编码存在编码冗余和编码准确性不高的问题,本文提出了一种新型的结合形状轮廓和骨架的序列编码方法。该方法利用骨架表示形状的细长分支,减少编码的冗余;并分别对轮廓和骨架进行不同类型的编码,具备编码简洁、后续匹配准确性高等优点。最后,本文在三个公开数据集上进行大量的形状识别实验,并与多种通用形状识别方法进行了比较。实验表明,本文方法在多个实验中均取得了较高的识别准确率,相比基本的形状特征描述方法,准确率提高了近5%。      

LPV模型的动态压缩测量辨识算法

在解决线性参变（LPV）模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识（DCMI）算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。      

路网匹配定位方法研究

针对车载惯性导航设备由于其惯性器件随时间漂移产生误差导致系统定位精度逐渐变差的问题,提出了一种路网匹配定位方法以提高车载导航系统的综合定位精度,该方法基于视觉测量原理通过双目摄像装置采集道路周边环境特征进行匹配定位,介绍了匹配定位的基本原理和系统实现所需的关键技术,通过实际跑车测试,验证了该方法的合理性和可行性。     

不平衡激励作用下周向加肋机匣振动能量传递机理

为了研究周向加肋机匣对整机振动的抑制机理,采用有限元法建立了加肋机匣-支承-转子耦合结构,结合振动功率流法分析了在转子不平衡激励作用下周向加肋机匣中的振动能量传递机理。 结果表明:机匣周向加肋筋诱导出的能量涡流场能够分流和耗散掉部分由转子传递至机匣的振动能量;机匣周向加肋筋改变了振动能量的传递路径,减小了机匣与支板连接处振动能量的回流现象;振动能量传递到机匣周向加肋筋后发生传递波波形的转换,携带大部分振动能量的弯曲波转换为纵波并沿加肋筋周向传递,阻断振动能量沿轴向传递至整机其他部位。 研究结果可为航空发动机结构设计以及整机减振提供参考。      

星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。