基于智能复合结构的可靠性分布模式自动识别

 采用Vor onoi 向量对SOM 网络算法进行了改进, 提高了学习收敛速度。通过提取数据的统计特征,建立了可靠性分布模式自动识别样本。提出的智能自动识别模型分两层, 在SOM 网络层对概率分布模式进行自动聚类, 在支持向量机层对各聚类组进行分类学习和识别, 获得识别模型的双层记忆权值。最后采用模型对常用可靠性分布模式进行了自动识别研究。测试结果表明, 建立的可靠性分布模式自动识别模型是可行、有效的。     

基于航空结构件制造特征的CAPP系统的检索算法研究

飞机结构件是机体骨架的重要组成部分,其制造工艺复杂,在CAPP系统中进行目标识别还存在较大困难。对常见的飞机结构件进行分类,从机械制造工艺的角度,归纳出六种制造特征,构建基于航空结构件制造特征的CAPP系统;在VC++6.0环境下,设计符合OPITZ标准的基于制造特征的编码系统,完成对目标零件的特征编码;设计用于目标零件与实体库零件之间进行特征识别的分步检索算法,实现目标零件与实体库零件的制造特征相似性对比。以某机型中含44个槽特征的框类零件为例,通过该算法程序进行特征自动识别,自动识别数为40个,自动识别率达到91%。结果表明:该算法可以在CAPP系统中进行识别,是正确且可行的。     

2.5维飞机结构件的特征识别

讨论了飞机结构件中2.5维零件的一般特征,提出了识别元的概念,利用识别元构造并总结了特征识别的匹配规则,提出了自动识别算法.最后提出特征空间,穷举了该特征空间的所有元素,并开发了此算法的特征识别模块.     

基于神经网络的电表数字识别技术研究

提出了基于BP神经网络的机械式电表数字自动识别方法,首先通过预处理自动定位电表图像中的数字区域并实现单个数字的切分,然后对每个数字图像提取一组具有较高区分度且计算简单的典型网格特征,最后设计BP神经网络作为数字分类器,实现电度表显示值快速自动识别,该研究获得了电表数字正确识别率98.5%的结果,表明该系统具有较强的鲁棒性。     

特征在机械制造中的应用（续）

特征在机械制造中的应用（续）北京航空航天大学范玉青，李青，周建华４特征识别和特征造型特征技术大致分三类：交互式特征定义、特征自动识别和特征设计．４．１交互式特征定义这种方法如图民首先由设计人员利用现有的ＣＡＤ系统设计产品的几何模型，然后由工艺人员利用...     

角盒类零件加工特征识别方法

为提高角盒类零件数控加工工艺规划速度,研究加工特征自动识别过程,提出基于识别方向单特征顺序图匹配的特征识别方法。结合角盒类零件加工工艺流程,将加工特征分为正面加工特征、反面加工特征、正反双面加工特征、侧面加工特征4种类型。介绍了加工特征识别过程,包括孔特征和过渡特征识别与抑制、单特征属性邻接图生成与分解、加工特征类型判别等关键步骤。建立了角盒类零件加工特征识别原型系统,并通过角盒类典型零件验证所提方法的有效性与正确性。     

一种GEO空间目标快速识别算法

由于GEO(地球同步轨道)空间目标相对背景恒星的视运动速度较慢,使用相邻帧图像差分的方法难以自动识别并跟踪目标。基于Lucas-Kanade算法,使用在全图所有星像的邻域开窗,计算统计波门内星像的移动速度,根据目标的运动特征给定全局阈值判别的方法,实现了相邻帧短曝光图像间的GEO目标自动识别与跟踪。仿真实验表明,该算法稳健可靠,星像位移计算精度为10-3,计算时间快于0.1s,在观测数据的实时处理中有较大的应用价值。     

基于特征的开式整体叶盘插铣粗加工刀轴矢量优化生成方法

通过采用基于特征的方法,给出叶盘流道加工特征的定义,利用基于全息属性面边图的特征识别方法进行流道加工特征的自动识别,提取相关参数信息,以插铣余量均匀分布与插铣刀轴均匀变化为目标,计算合理的插铣刀轴矢量,以此提高整体叶盘粗加工的效率和质量,并实现节约加工成本的目的。     

质量控制的智能化研究

简述了工序质量检验的智能方法及应用人工神经网络技术进行质量控制图异常模式自动识别等质量控制的智能化方法．重点介绍了作者提出的基于质量特性预测、采用自适应自校正网络的质量控制方法，以及依据确定性测量理论、应用有监督线性特征映射网络（SLFM）的过程参数控制法．     

基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法

介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。     

基于大修测试数据的飞机电缆智能故障分析

利用时域反射技术获取飞机大修中电缆的测试数据,采用Savitzky-Golay算法去除测试数据中的噪声,并利用二阶差分算法实现测试数据特征的自动识别;通过比对健康电缆数据与故障电缆数据特征的差异,建立基于Drools的飞机电缆智能故障分析规则库;设计开发基于大修测试数据的飞机电缆智能故障分析系统,并在短路和断路两种典型故障上验证了方法的有效性。     

基于MBD的智能化工艺设计技术研究

本文基于MBD技术结合CATIA软件的二次开发,提出了一种简单、可行的工艺智能化设计方案。该方案直接输入一个三维模型,通过CATLA二次开发技术及MBD技术,自动识别输入模型的特征,获取特征信息,结合VERICUT接口技术,实现了工艺规程自动化编制、智能化选择刀具、数控程序自动编制及使用VERICUT自动仿真,正是因为工艺知识的智能化应用实现了工艺的智能化设计。     

三种用于加工特征识别的神经网络方法综述

加工特征自动识别技术是智能化设计与制造的关键支撑，已有的实用性算法普遍存在学习能力差、识别范围有限和识别速度慢等共性问题。神经网络方法在计算机视觉和模式识别领域获得了巨大成功，其自学习与自适应能力和高速计算等优势也已在加工特征识别中得到初步的展现。对加工特征识别中具有应用潜力的三种不同的神经网络方法进行了研究，剖析了神经网络识别加工特征中的预处理与编码和神经网络结构设计等关键性问题，分析了不同神经网络方法的异同点，总结了当前神经网络识别加工特征的发展方向，为相关领域的研究提供一定的理论指导与技术支持。     

双BP神经网络在磨损颗粒自动识别中的应用

引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征 ,然后以此为输入参数提出了一套BP神经网络 ,对磨损颗粒进行自动识别分类。针对本网络输入参数多 ,网络训练耗时长的问题 ,尝试采用因子模糊化的网络训练方法 ,大幅度提高了神经网络的训练速度 ,并取得了较好的应用效果。     

飞机结构件快速数控加工编程系统

<正>本文提出了快速数控编程系统框架及其关键技术,并针对飞机结构件的结构及其工艺特点,建立并开发一套集特征自动识别、刀具与切削参数自动选取、工艺方案自动规划、加工单元自动构造与优化等核心技术的快速数控编程系统。     

自动识别技术在民航空防安全中的应用

本文介绍了射频识别技术，指纹识别技术和掌握形识别技术等三种自动识别技术的概念和特点，以及这些自动识别技术在民航防安全管理中的应用前景。     

复杂曲面零件散乱点云特征点提取

复杂曲面零件的几何特征提取对加工质量的检测及逆向重构具有重要意义。提出了一种复杂曲面零件散乱点云特征点提取方法。首先,提出了基于高斯权重的邻域主成分分析的方法,通过估计每一点邻域的局部变化程度对点云模型进行初始标记;然后,采用基于标记的自动识别法实现特征点的提取;最后,通过特征点聚类的方式去除了特征点集中的异常点,完善了提取的点云特征。该方法直接操作于散乱点云,无需任何的拓扑连接信息。试验结果表明:该方法简单、有效,不需要过多地人为调节参数,特征点提取完整。     

一种数字调制方式自动识别算法

介绍了利用6个特征参数对7种数字调制方式进行调制方式的自动识别模型算法及仿真结果,表明所提出的自动识别算法能够很好的识别出各种数字调制信号,同时具备算法简单、速度快和准确率高的优点。     

基于UG特征识别的典型孔槽类零件数控加工技术

每个CAD模型都包含完整的产品信息，没有必要在加工编程时浪费时间去选择每一个加工对象的特征信息。通过特征自动识别的功能，将UG软件的CAD模块和CAM模块更紧密地结合在一起，使得信息的传递更加简捷和智能，从而达到简化编程操作、缩短编程时间，实现自动化编程的目的。     

CFRP夹层结构超声特征成像检测

采用便携式超声特征成像检测系统全波列采集检测信号,通过对缺陷特征信号的提取和重构,实现自动识别,可适用于曲面等不规则面的检测,定量精度达到0.1 mm。实验结果表明低频窄带超声换能器能够减小铜网对声波的衰减和畸变,超声特征成像层析成像方法可以对表面铜网结构CFRP泡沫夹层中分层、冲击和脱粘缺陷进行识别并精确定位和定量。检测方法快捷准确、重复性好、可靠性高。