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101.
虚拟仪器及其对军用ATE发展的影响 总被引:5,自引:0,他引:5
自动测试设备(ATE)在现代飞行器及先进的武器装备及其电子设备的设计,生产和维护/维修过程中都起着关键的作用。本文介绍了虚拟仪器的概念、硬件平台和软件结构、主要特点以及虚拟仪器软件开发工具,概述军用ATE的发展状况,讨论虚拟仪器对军用ATE发展的影响。虚拟仪器(Virtual Instrument VI)概念 是NI公司于1986年首先提出的,其基本思想是在一定的硬件环境(或平台)支持下,通过编制和执行不同的虚拟仪器软件,来构成各种不同的仪器,实现各种用户定义的仪器或测试功能。传统仪器中,仪器功能是用仪器箱内的硬件… 相似文献
102.
投影图像法对旋转体空间扫描角和转速的测量研究 总被引:1,自引:0,他引:1
扫描角和转速是某伞弹系统风洞试验中要求必须测量的重要技术参数。对伞-弹系统扫描角和转速进行定量动态测量是试验中必不可少的技术环节。投影图像法测量的原理就是利用一定截面积的两路正交平行光源,将旋转弹体分别投影到两个正交的投影屏上,利用两套高速CCD成像系统,将两路弹体投影图像同步采集并实时记录下来,试验结束后利用图像处理软件自动计算出两路图像序列角度分量,按照时序合成出每一时刻弹体的空间扫描角,并根据序列角度分量,计算出弹体的瞬时转速和全周期平均转速。利用该测量方法,在西安某所立式风洞中成功对多个型号的伞弹旋转弹体空间扫描角和弹体转速进行了测量,取得了良好的测量结果。旋转体的静态角度测量精度为0.18°,动态扫描角测量精度控制在0.25°以内。作者从扫描角测量原理和方法入手,着重介绍该投影图像处理测量系统的设计和实际运用,给出了某伞-弹系统风洞试验的测量结果。 相似文献
103.
104.
为了充分挖掘全航段飞行数据中蕴含的丰富信息以提高发动机状态辨识的准确率,提出一种基于全航段快速存取记录器(QAR)数据和卷积神经网络的发动机状态辨识方法。该方法将每次飞行循环的全航段QAR数据变换为一个红绿蓝(RGB)多通道样本实现全航段数据图像化处理,根据发动机维修记录中的水洗时间,将发动机划分为不同的衰退状态,采用卷积神经网络对不同衰退状态进行分类和辨识。该方法经某航空公司飞机QAR数据验证,结果表明:基于全航段QAR数据的衰退状态辨识算法的精确度相比于仅使用巡航段数据的精确度提升超过13%,辨识准确率达到98%。 相似文献
105.
为提高航空发动机故障诊断准确度,提出了一种从快速存取记录器(QAR)数据中提取最合适故障特征的方法。对原始
QAR数据进行缺失值填补和巡航点提取操作,选择部分发动机性能参数差值作为初始特征值;再采用特征增维方法挖掘隐藏特征
信息,进而采用近邻成分分析算法进行特征筛选优化,将所提方法与朴素贝叶斯等4种分类算法相结合,对某航空公司CFM56-7B
发动机的QAR数据进行试验验证。结果表明:从QAR数据中提取最合适故障特征的方法能有效地提高发动机故障分类算法的准
确率,且适用于不同的诊断算法,准确率优于80%。 相似文献
106.
薄壁叶片具有型面复杂,刚性差,加工误差大且分布不均匀的特点。传统的测量点采样规划方法只考虑了薄壁叶片的几何特征,而忽略了其加工误差的分布情况。这直接导致叶片型线重要形状信息丢失,更造成有限测量资源的浪费,限制三坐标测量机精密、高效测量性能的发挥。针对以上问题,提出一种测量点分区域采样规划方法。在测量点采样过程中,既利用叶片型线的几何特征,又兼顾叶片加工误差的分布情况。首先,根据薄壁叶片的特点,提出测量点采样规划的原则;然后,基于所提出的原则,依次从测量区域划分和测量点计算两方面,对测量点分区域采样规划方法进行研究;最后,在实际叶片上,对所提出的方法进行试验验证和对比分析。结果表明,所提方法在满足薄壁叶片几何特征的同时,更加适应其加工误差的分布情况,并且能够提高测量效率和精度。 相似文献
107.
针对红外系统实时跟踪捕获高速飞行弹箭目标的关键问题,提出了一种用于求解其全弹道动态红外辐射(IR)特性的方法.以典型155mm口径无控弹箭为研究对象,基于Simulink建立了模块化的6自由度(DOF)刚体弹道仿真模型,数值计算并分析了弹道诸元的变化规律.应用热网络法建立了弹体表面耦合换热动态热辐射场的物理模型,推导了弹箭高速旋转飞行的气动加热计算模型,并利用蒙特卡洛(M-C)法考虑了环境热辐射的影响.运用Runge-Kutta法耦合求解节点热平衡方程组,得到了动态气动表面传热系数、温度场以及红外辐射场的分布规律,对比分析了目标在整个飞行过程、不同部位、不同波段内的红外辐射特征.结果表明:目标发射后,其表面温度迅速升高,越靠近弹头部,温度升高速率越快,峰值温度越高;在飞行前20s内,其红外辐射特征明显;随着飞行速度衰减,热量散失较快,辐射强度较弱,且主要集中于8~14μm波段. 相似文献
108.
109.
为了给航空发动机整体性能的实时监控与健康管理提供技术手段,提出1种基于核主成分分析和深度置信网络相结合的航空发动机排气温度基线模型构建方法。以配装CFM56-7B发动机的飞机在运行过程中各系统产生的快速存取数据作为原始的数据样本,利用核主成分分析进行降维处理,选用高斯函数作为核函数,将降维后的数据作为深度置信网络的输入,建立航空发动机EGT基线模型,通过大量QAR数据验证了模型的有效性和正确性。与传统神经网络建模方法相比,所提出的建模方法不但降低了网络结构的复杂度,同时也提高了模型的精度。 相似文献
110.