Pro／Engineer中的圆角特征处理

本文从设计原理的角度结合作者的使用经验，分析了Pro／E中圆角特征的作用、构造方法及注意事项，以利于该特征在众多菜单中理清思路并正确构造圆角特征。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

基于多特征综合的角点检测算法

角点检测是计算机视觉处理的首要步骤，本提出一种平面曲线角点检测的方法。首先，从人类视觉感知出发．给出角点两个重要性质作为对传统角点性质的补充，基于上述两个性质，模糊集合的概念被引入到检测问题。然后，给出三组包含角点隶属度的特征提取公式，综合三组特征，给出角点检测、定位、优选的判据。中最后给出算例检测结果和感兴趣部分的特征曲线，以及对历史献测试图像的检测结果。结果表明，本算法使用模糊集合理论，在实现上非常简单，检测效果也很理想。     

卫星编队飞行的双参考向量定姿法

以微型扫描激光距离探测器(MS-LRF)为测量工具，将卫星绝对姿态确定方法中的双参考向量法用于卫星相对姿态的确定，给出了确定方法并对测量精度进行了分析。     

基于BP算法的液压泵在线状态监测及故障诊断

以液压泵振动信号的５个时域信息；峰值，峰峰值，均方根值，方差和波形系数作为最小诊断参数组合，用ＢＰ神经网络进行信息融合，提出一液压泵的神经网络在线状态监测及故障诊断系统。     

基于特征的锻件分类及特征有限元法

综合分析锻件后引入特征技术并归纳锻件的形状及变形特点 ,提出了锻件特征概念并给出锻件形状特征的一般定义和构成 ;采用面向对象技术表示特征 ,提出了锻件特征类的概念模式和具体的参数化数据模型 ;针对有限元分析中复杂多变的约束条件和载荷状况两个关键性因素的表达 ,提出特征类的关联思想。在基于特征的锻件分类基础上 ,把锻件变形归纳为“挤”或“压”两种特征元 ,提出了采用基于特征的有限元法 ,并综合自适应FEM、并行FEM、智能型FEM共同求解大型复杂锻件的变形模拟问题。     

发动机转子系统早期故障特征提取方法

对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,提出了利用虚拟仪器和Matlab小波工具箱分析软件对其早期故障进行检测和特征提取的方法.文中对早期故障特征量的选取、有用信号与噪声信号的分离方法、突变信号与奇异信号的特征提取等进行了分析和研究,并以转子早期碰摩和早期不平衡为例进行了实验研究.结果表明,Labview和Matlab小波分析软件相结合,能够快速有效地提取发动机转子系统的早期故障特征,为发动机转子系统早期故障的快速识别提供了一种新途径.     

基于快速提升KLDA准则的MSTARSAR目标特征提取与识别研究

 核线性判别准则(KLDA)是一种非线性特征提取准则。利用KLDA提取MSTAR SAR图像特征，既达到较理想的识别概率，又可克服SAR图像对方位的敏感性。但此时训练样本最多，KLDA的计算代价高。为了解决这一问题，提出一种快速特征向量选择法（FFVS）。FFVS把类别和方位相似的SAR图像分成若干组，然后快速选择各组中部分图像组成一个集合且其到高维特征空间的映射作为一组基。利用该组基的线性组合表示任一样本和投影算子，降低了KLDA中核矩阵的阶数，达到降低计算代价的目的。实验结果表明，FFVS与KLDA组合能达到理想的识别结果。     

基于散乱数据表面法矢的二次曲面拟合

 为了解决二次曲面拟合算法中因几何参数初值计算方法不精确而导致的求解效率低，甚至失败的问题，提出了基于表面法矢的二次曲面直接拟合算法。采用不同的模型对该方法与已有二次曲面拟合技术进行了性能对比测试与分析。在此基础上建立了二次曲面提取的方案,给出了散乱数据二次曲面提取的实例。实验与理论分析表明，文中方法可以精确求解二次曲面的几何参数的初值，从而提高了曲面拟合算法的性能，为逆向工程中的数据分割与特征提取提供了新的技术手段。     

面向遥感应用的图像融合的原理和方法

信息融合技术可以综合利用多源信息 ,从而获得对同一事物或目标的更客观、更本质认识。由于遥感是目前为止能够提供全球范围的动态观测数据的唯一手段 ,遥感图像信息融合对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等很多军事及民用的领域至关重要。本文给出了面向遥感应用的图像信息融合的原理和过程 ,然后综合分析了不同方法的特点。进而在指出其存在的问题的同时 ,还对未来的发展趋势进行了展望。相信本文的工作 ,将为促进相关领域的研究和发展有一定借鉴作用。