基于小波变换的孔探图像边缘粗糙度分析

针对航空发动机内部结构裂纹损伤的孔探图像识别问题,提出一种描述孔探图像边缘曲线粗糙度特征的方法——粗糙度系数法.该方法利用二进小波变换对边缘曲线在所有可能尺度上进行小波分解,得到尺度系数和小波系数.对于这些小波分解系数,构造一种对数熵算法来计算尺度系数和小波系数的能量强度.小波系数与尺度系数的对数熵的比值被定义为粗糙度系数,用粗糙度系数来评估曲线的粗糙程度,粗糙度系数越大,曲线越粗糙.实验表明以粗糙度系数作为孔探图像边缘曲线的识别特征,能够有效地识别孔探图像中存在的裂纹损伤.      

飞机电缆绝缘缺陷与故障的检测技术及分析

对飞机电缆出现的缺陷与故障进行了分类,着重介绍传统检测方法和现代检测方法——反射法,从理论上分析和探讨反射法检测电缆缺陷与故障的原理、试验方法以及可行性。     

从一起直升机坠海事故探讨适航问题

许多适航标准、技术和管理规则，无论初始适航还是持续适航，都来自于航空事故的教训。因此航空事故调查的意义不仅是查明原因，更重要的是从中吸取教训，改进、提高适航标准、技术和管理，并做到举一反三。就笔者亲身参与调查分析的一起直升机坠海事故，探讨其背后的适航标准、技术和管理问题。     

中外民航事故调查法规的对比研究

本文以中国、美国、欧盟、国际民航组织有关民航事故调查的法规为蓝本，对比研究了它们之间的相同之处和差异所在。文章对各方在调查主体、调查对象、调查目的、事故原因、调查与司法的关系、保密、期限等方面的差异进行了分析，对我国的航空事故调查如何与国际惯例接轨和贴近国际发展趋势提出了一些见解。 对航空事故进行全面详细和规范的调查，是吸取经验教训、保障航空安全的重要途径。世界各国都制定了各自的法规来规制各自的民航事故调查活动。中国民航总局于2000年7月颁布实施了CCAR-395《民用航空器飞行事故调查规定》[1]，用以规…     

波音777-200飞机主轮胎皮脱落故障分析

<正>轮胎故障概述某波音777-200飞机执行航班任务,在滑行阶段,飞机3号主轮胎发生胎皮脱落,飞机终止滑行返回。发生脱胎的轮胎为第一次翻修轮胎,该轮胎的型号规格为50×20.0R22,共使用了137个起落。轮胎拆下前测量气压为70psi。     

航空发动机磨屑牌号识别专家系统

基于能谱仪分析结果及其特性,根据误差特性及误差建模基本原理,开发了磨屑成分识别专家系统.在建模中借鉴了工程师长期磨屑分析经验,包容了能谱仪的误差和磨屑污染成分的影响,实现了磨屑牌号自动识别.     

基于时域反射法的航空导线绝缘故障检测与分析

基于时域反射法（TDR）建立了航空导线绝缘故障的数学模型及相应的仿真模型,计算与分析航空导线的绝缘层沿径向发生变化时其特征阻抗及反射系数的变化规律,仿真研究了脉冲波和阶跃波在导线中的传播规律,试验研究了导线特征阻抗的变化以及入射波上升时间对TDR波形的影响。结果表明:随着绝缘损坏量的增加,反射系数的变化率加快;对于相同的绝缘损坏量,绝缘层薄的导线反射系数大,易检测出来;在故障检测中阶跃波优于脉冲波;短路故障容易确定;特征阻抗降低到一定程度时,绝缘故障才能从TDR波形上辨别出来。对于小范围的绝缘故障检测,入射波上升时间越短,TDR波形越能反映故障的特征,但反射脉冲变窄,要求高采样频率;入射波上升时间增长,反射脉冲变宽,幅值降低,但一定程度上有利于检测出绝缘故障。     

民用飞机的失效分析与失效检测技术

民用飞机的失效分析开展状况 民用航空的首要问题是安全问题.我国民航应用失效分析技术促进航空安全取得了显著的成效.中国民用航空局属下的失效分析实验室归属于中国民用航空总局航空安全技术中心航空安全实验室,设立于1992年.该实验室的失效分析组专职从事我国民航的失效分析与预防工作,并参与航空事故和事故征候的调查与分析工作.     

基于小波的航空发动机叶片孔探损伤检测

发动机孔探技术是航空发动机内部故障检测的重要技术,而叶片损伤则是发动机内部的一种常见损伤.针对发动机叶片损伤的特点,通过对损伤模型的分析,应用SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)边缘检测算法对叶片损伤进行定位,应用小波变换对孔探图像进行分解,得到不同位置处的不同频率分量.并根据损伤模型的分析通过已定位的损伤位置来确定损伤法线方向的频谱分量,计算出损伤处除直流分量之外的其它频率分量的频谱能量,从而依据损伤频谱能量检测并估计发动机叶片的损伤.实验结果表明,应用此方法可以定量检测并估计航空发动机叶片表面损伤情况,为检测并估计发动机叶片损伤提供了理论和实践依据.      

改进PCA在热波图像处理中的应用

针对飞机结构隐藏腐蚀热波成像检测中出现的热像仪中有用数据较少、图像序列中腐蚀区域与非腐蚀区域对比不明显、信噪比较低等问题,提出了基于小波变换的改进PCA(Principal Component Analysis)算法.该算法对热图像序列中的每帧图像进行二进制离散小波变换,提取出低频部分的系数;对低频系数进行改进PCA分析,通过固定点算法并引入Gram-Schmidt正交化过程求解特征向量;令高频系数为零,抑制图像的噪声.实验结果表明:该算法充分利用了热像仪的有用数据,提高了图像的质量和信噪比,且计算时间较短.