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.      

模拟开关电路潜在电路分析软件算法的研究

比较了几种潜在电路分析的路径搜索算法,提出了适用于模拟开关电路的潜在电路分析软件算法,并成功应用于反电流形、电源拱形、接地拱形3种潜在电路拓扑模式的识别和搜索.用以此算法为基础编制的分析软件进行实例分析,验证其正确性.     

人工智能可解释性评估研究综述CSCD

近年来,可解释人工智能(XAI)发展迅速,成为当前人工智能领域的研究热点,已出现多种人工智能解释方法。如何量化评估XAI的可解释性以及解释方法的效果,对研究XAI具有重要意义。XAI的可解释性评估涉及主、客观因素,是一个复杂且有挑战性的工作。综述了XAI的可解释性评估方法,首先,介绍了XAI的可解释性及其评估的概念和分类;其次,总结和梳理了一些可解释性的特性;在此基础上,从可解释性评估方法和可解释性评估框架两方面,综述和分析了当前可解释性评估工作;最后,总结了当前人工智能可解释性评估研究的不足,并展望了其未来发展方向。     

铝的点蚀行为

综述了近十几年来，在铝的点蚀行为方面的一些突破性成就，对铝的亚稳点蚀、稳定点蚀及点蚀化学机制等方面的研究进行了评述。详细论述了在对铝的亚稳点蚀的研究中从定性描述发展到定量研究所取得的重大进展。对如何通过研究铝的点蚀扩展动力学来预测点蚀扩展行为，同时对钝化膜的半导体性能、电子性能进行了概述。     

简单控制规律下涡喷发动机特性的研究

研究了用于无人飞行器上使用的小推力级涡喷发动机在简单控制规律下的多种重要特性。通过计算横模拟方法，重点研究某型发动机的设计点性能装订方法、不同进口温度条件下发动机的稳定工作裕度以及发动机能够适应的飞行包线，并揭示了发动机的一些潜在的缺点。计算结果在发动机设计、生产和使用过程中有重要的指导意义。     

燃烧条件下影响推进剂脱粘面扩展的因素

研究了固体火箭发动机推进剂与包覆层界面脱粘在燃烧条件下扩展的影响因素。对含有预制脱粘面的试件进行了大量的燃烧试验，用X射线实时成像系统记录了燃烧过程；根据组成试件的不同材料特性，分别用粘弹性和线弹性有限元方法计算了试件在燃烧过程中的应力应变状态，并利用修正后J积分法对脱粘面扩展的可能性进行了预估。理论分析和试验结果均表明：燃烧室增压速率、脱粘面尺寸、边界条件等因素对脱粘面扩展均有较强的影响。该研究结果对制定固体火箭发动机装药失效判据有一定参考价值。     

快速高稳定化学镀镍磷工艺

在合理选择化学镀镍体系的前提下,研究了各工艺组成及参数对镀速和镀层磷含量的影响。成功地获得快速高稳定化镀镍工艺。采用本工艺可获得含磷１０％－１２％的化学镀镍层,镀速达２０－２４μｍ／ｈ,具有很好的推广应用前景。     

金属基复合材料的热残余应力研究进展

综述了金属基复合材料热残余应力的研究进展,分析了复合材料中热残余应力的产生条件及松弛行为;介绍了热残余应力的理论分析及测量方法;讨论了热残余应力对复合材料组织结构及性能的影响,并指出有待深入研究的问题。     

挤压铸造SiCw／L3复合材料的热挤压

研究了挤压铸造ＳｉＣｗ／Ｌ３复合材料不同温度下的热挤压行为。通过图像分析和性能测试对ＳｉＣｗ／Ｌ３复合材料热挤压棒中晶须关态和挤压棒的性能进行了分析和测定。