气膜孔图像对焦评价函数的实验研究

为了使工业影像测头能够正确对焦于气膜孔的出口表面,开展了对焦评价函数选取的实验研究。首先,分析了各类对焦评价函数的特性、要求及优缺点,并确定选择灰度梯度函数用于图像序列的清晰度评价;然后,考察了Brenner梯度函数、Tenengrad梯度函数和Laplacian梯度函数等5种具有代表性的灰度梯度函数,通过实验获得了它们的函数曲线,并进行归一化处理和比较分析,最终确定Laplacian梯度函数作为系统的对焦评价函数,并进行了重复性验证。实验结果表明,Laplacian梯度函数可以正确判别出被测气膜孔的对焦位置,且对焦重复性小于0.005mm,满足气膜孔形位参数的检测要求。     

间断探测器在间断Galerkin方法中的应用

在二维非结构网格上,对高阶间断Galerkin方法求解定常二维欧拉方程进行数值研究。为了很好地抑制解在流场间断附近处产生的伪振荡,采用了间断探测器和限制器相结合的方法,并分别对Krivodonova间断探测器和基于激波物理特征的激波探测器进行了比较和研究。数值结果表明：如果流场中只存在激波时,两者探测效果相似,且后者更适合应用于求解激波问题。如果流场更加复杂,即存在多种间断时,前者依然可以比较准确地用来探测间断单元,能够很好抑制流场间断附近处产生的伪振荡,而后者失效。     

自适应两级UKF算法及其在时变偏差估计中的应用

针对存在时变偏差的非线性系统状态估计问题,提出了一种新型的自适应两级UKF算法（ATUKF,adaptive two—stage unscented Kalman filter）．该算法利用衰减因子补偿模型的不确定性,对状态和偏差实施分离估计,并利用估计偏差对状态进行更新．将该算法用于存在随机时变偏差的近地卫星自主导航系统的状态估计问题中,仿真结果验证了其有效性,并利用可观测性分析方法对导航系统的可观测性进行了分析．     

民航旅客信息系统HTH报文成组并发控制优化

Hostto Host（HTH）报文交换协议广泛应用于民航旅客运输业中,随着民航系统业务模式和交易量的高速发展,对HTH报文处理的要求也越来越高。提出了一系列报文成组并发控制的技术解决方案．通过合理调配有限的系统资源,在满足业务功能要求的前提下,有效提升系统的访问容量和并发处理能力。据实测效果,应用新技术架构后,相同压力下的无会话报文对系统资源需求量降为原来的1／16,在大容量、高并发的复杂报文交互环境下,能够通过灵活的资源配置,保证核心业务的持续响应能力。     

复杂结构件数控编程加工特征用户自定义方法

加工特征是实现复杂结构件高效、高质量数控编程的有效手段,但是同一类加工特征只是几何形状和加工工艺相似,并不完全相同。如何适应不同的企业资源与工艺水平、不同类型的复杂结构件进行加工特征定义是基于加工特征进行自动数控编程的一个难题。针对以上难题,本文提出了一种复杂结构件数控编程加工特征用户自定义方法,基于全息属性面边图表达加工特征几何信息,给出了具有一定柔性的加工特征几何信息定义方法,基于语义与规则建立加工特征工艺信息及其与几何信息之间的关联关系,实现了由用户根据企业的制造资源、零件结构和工艺人员的编程习惯等因素自定义加工特征。根据本文提出的方法开发了飞机复杂结构件加工特征用户自定义及自动编程系统,已成功应用于国内某大型航空制造企业的飞机结构件数控编程,经过多项飞机结构件测试,本文提出的方法特征识别正确率平均达到97%。     

宽弦空心风扇叶片动力响应特性研究

宽弦空心风扇叶片是未来风扇叶片的发展趋势.本文采用ANSYS软件利用数值模拟方法, 通过对叶片的模态特性和脉冲激励下的响应特性研究得到了叶片的基本变形以及动态响应变形情况.结论为该风扇叶片振动时以弯曲变形为主, 工作转速在6000r/min以内, 弯曲振动变形规律以及叶片空心加芯板的结构决定了叶片应力集中发生在内含芯板的叶盆中心处.另外, 在叶片高速旋转时的离心作用使得叶根处也成为应力集中区域.      

等强度低损失阻尼凸肩的设计与应用

针对航空发动机叶片阻尼凸肩的工作特点, 建立一种具有等强度、流线型凸肩型面的凸肩结构设计方法, 并将该方法成功的应用于某高转速风扇叶片阻尼凸肩的结构设计中.应用结果表明, 其设计方法工程实用性强, 设计的凸肩结构具有重量轻、凸肩流道光滑、气流损失小、可靠性高等特点.      

基于样本错配训练的图像PRNU噪声提纯方法

基于传感器模式噪声的图像来源鉴别算法的关键在于如何获取高质量的光响应非均匀性（Photo-response non-uniformity, PRNU）噪声,目前大多数增强PRNU噪声质量的算法以及出于实际应用的目的对其压缩的算法几乎是在人工假设模型的基础上实现的。本文提出了一种基于样本错配训练的图像PRNU噪声提纯方法,该方法使用了深度堆叠自编码器网络,并设计了一种样本错配的技术对其进行训练。这种基于样本错配训练的端到端深度神经网络的使用有效避免了人工设计算法的局限性,对图像PRNU噪声进行了有效提纯,进而提升了其用于图像来源鉴别时的性能。在Dresden图像数据集上进行的比较实验结果表明,提纯后的PRNU噪声具有更好的性能。     

基于六霍尔的无刷直流电机换相转矩脉动补偿

针对永磁无刷直流电动机换相过程进行理论分析,提出了一种采用六路霍尔的无刷直流电机换相方法,补偿由于换相引起的转矩脉动。仿真结果表明,与常规三路霍尔的换相方式相比,采用六路霍尔的换相方式使脉动幅值减小了17%。结果证明,六霍尔换相方法可以有效补偿无刷直流电机换相转矩脉动。