飞机整机线缆自动化集成检测技术研究现状和发展

飞机整机线缆集成检测是飞机总装过程中的一项重要工作,是关乎线缆制造质量高低的一个关键环节,在航空制造企业受到了广泛重视。对飞机整机线缆检测方法进行了比较和分析,介绍了线缆自动化集成检测的内涵和主要研究内容,对比分析了国内外线缆自动化集成检测的研究现状,分析和指出了线缆自动化集成检测存在的问题以及发展趋势。最后对数字孪生技术在线缆自动化集成检测领域中的应用进行了展望。     

基于DOA聚类算法的ARM抗有源诱偏技术研究

有源诱偏技术是雷达对抗反辐射导弹的一种重要手段,可以大大降低反辐射导弹的作战效能。为提高对敌目标的精确打击能力,在分析闪烁诱饵诱偏原理的基础上,针对有源诱偏干扰下被动雷达测角精度与稳定度不高的问题,通过对有源诱偏信号的时域特征进行分析,提出一种基于脉冲前沿检测的DOA聚类分选算法,找出前沿超前的辐射源信号,实现了高性能抗有源诱偏干扰和高精度抗干扰测向。仿真结果表明,该技术可以有效对抗四点源有源诱偏干扰。     

一种基于深度学习的电磁信息泄漏检测方法

电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息，会导致电磁信息泄漏，从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法，在复杂现场环境下，难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题，开展了电磁信息泄漏检测研究，提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络，并结合改进的梯度加权类激活映射方法，在未知电磁信息泄漏特征的前提下，通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取，从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验，验证了所提方法的有效性。      

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低，功耗低的优点，在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点，提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法，可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点，并结合星图识别的结果选择部分帧，使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后，使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中，目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法，减少了在轨任务中相关参数的调节，进一步提升了算法的自主性.     

基于图像特征融合的粉末床缺陷检测方法

针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题，提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征，借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图，通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵，采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维，并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明，不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献，优化特征融合参数后，算法平均准确率达到97.46%，缺陷检测效果明显提升。     

叶片前缘仿形涡流检测仿真与试验设计

仿形涡流检测技术因其耦合性好可有效抑制检测过程晃动而特别适合对大曲率叶片前缘快速检测。针对涡轮叶片前缘仿形涡流检测建立前缘及仿形线圈有限元模型，运用有限元方法分析叶片前缘凹坑、长裂纹、边沿凹坑3种典型缺陷在内外两种激励、不同内径线圈、不同频率等模式下的检测信号特征。仿真结果表明：大曲率前缘实施仿形涡流检测，检测区域可有效覆盖整个前缘区域，检测频率越高，检测灵敏度越高。双线圈检测模式下，外激励内接收比内激励外接收灵敏高，当内检测线圈尺寸大于缺陷的尺度时，内接收线圈内径越小，其相对灵敏度越高。结合仿真结论，制作前缘缺陷试块，采用锁相放大及图形化编程技术，设计前缘仿形涡流检测系统，试验结果表明，仿形线圈可有效检出前缘典型缺陷，检测幅值相位输出结果与仿真结论相似。研究成果可用于指导大曲率叶片前缘的工程实践检测。     

移动机器人铣削制孔系统基准检测

结合航空大部件的数字化对接装配需求,设计了一套用于对接面铣削制孔的移动机器人加工系统,并提出具体的加工工艺流程。研究了基于激光轮廓扫描仪的大量散乱点云数据的预处理算法,提出基于栅格法和迭代拟合法的对接面特征提取算法。针对移动机器人加工系统在大场景下的高精度定位问题,提出基于扫描线法和最小二乘法原理的对接基准孔坐标找正算法。通过产品的加工实验验证,对接面铣削和制孔精度满足系统要求的各项技术指标,证明了本文提出的移动机器人铣削制孔系统的装配对接面加工方法能够精确地完成大部件数字化装配任务,对提高装配质量和效率具有重要意义。     

基于改进SSD的舰船目标精细化检测方法

以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩，但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置，检测结果具有很大的背景冗余区域，特别是港口密集停泊的舰船在图像中会出现区域重叠，导致误检和漏检。针对以上问题，提出了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法，该方法综合利用可变形卷积、可变形池化、旋转的边框回归和旋转的非极大值抑制等模块的优点，借鉴MobileNet架构对网络加速，通过学习密集区域目标的几何形变，有效预测目标的旋转角度，最终以旋转的矩形框给出目标的位置。实验结果表明，该算法可实现多类舰船目标类型区分和目标朝向判定的功能，有效地解决了实际应用中的目标精确定位定向难题，提高了自动目标识别的精确性，并满足工程应用的实时性要求。     

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题，提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法，算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节，以充分利用模型中的低层特征，增加细节信息；改进模型的区域生成网络，加入多种滑动窗口，从而优化了模型锚点的长宽比设置，提高检测能力。实验表明，改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果，对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度，从而验证了算法的有效性。     

金属材料微裂纹取向与超声波和频非线性效应

针对非线性超声无损检测金属材料微裂纹取向角度的问题，开展了微裂纹取向与超声波的和频非线性效应研究，建立了超声和频非线性特征系数与微裂纹取向角度的关系模型。理论和有限元仿真实验结果表明，随着微裂纹取向角度的逐渐增大，超声和频非线性特征系数与微裂纹取向角度之间呈现明显的正相关趋势，而且相比二次非线性特征系数，和频非线性特征系数对微裂纹取向检测更为敏感。同时，从超声波平均能流密度（即声强）的角度出发，计算可知和频分量声强会随着微裂纹取向角度的增大而增大，而二次谐波声强基本不会发生变化，同时和频分量声强占比相比于二次谐波声强占比也得到了明显提高。超声波声强计算结果与仿真计算结果趋势基本一致，证明了理论模型的正确性。通过实验验证了模型的有效性，为金属材料微裂纹取向的检测提供了一种有效的手段。