基于改进Faster-RCNN的机场场面小目标物体检测算法

针对目前应用于机场视频监控中的卷积神经网络方法存在小目标物体识别准确率较低的问题,本文提出了一种基于Faster-RCNN并结合多尺度特征融合与在线难例挖掘的机场场面小目标检测算法。该算法采用ResNet-101作为特征提取网络,并在该网络基础上建立了一个带有上采样的"自顶向下"的特征融合模块,以生成语义信息更加丰富的高分辨率特征图。并在网络训练过程中,采用在线难例挖掘的训练策略使模型更加鲁棒地对小目标样本进行定位。最后,手工构建了一个包含5 982张图片的机场数据集,用于检测模型的训练和测试。结果表明,本文所提出算法显著提升了机场场面小目标物体检测的准确率,且使整体平均检测准确率达到了80.8%,该结果高于其他先进的目标检测模型。     

基于神经网络的直升机自动倾斜器轴承故障诊断方法

为了进一步提高直升机的安全性,利用BP神经网络和RBF神经网络对直升机自动倾斜器轴承进行故障诊断。完成了直升机自动倾斜器轴承故障植入试验,获取了自动倾斜器轴承的故障振动数据,并进行了振动数据的特征信号提取。采用振动数据特征信号的多参数融合作为神经网络的输入,对自动倾斜器轴承故障进行诊断,获得了较高的故障诊断率。采用基于神经网络的故障诊断方法,自动倾斜器轴承各类故障的最高故障诊断率均大于89%。     

基于双磁阻传感器的场面移动目标检测算法

针对无线磁阻传感器网络的场面移动目标检测系统,提出了一种基于双磁阻传感器的状态互补融合检测算法。算法综合考虑了目标地磁信号的实际特征,将双传感器获取的地磁信号进行数据融合,以避免由于航空器地磁信号的不连续特征而导致的误检为多个目标。验证结果表明,算法较于改进的自适应阈值算法,大大提高了场面移动目标的检测准确率,且算法简单,运行速度快,可以应用在无线节点的微处理器中检测场面移动目标。     

浆料-烧结法制备ZrB2-SiC-B4C涂层及性能研究

通过浆料刷涂-烧结法在Cf/SiC复合材料表面制备了ZrB2-SiC-B4C超高温陶瓷涂层,研究了浆料中粉末填料、稀释剂的质量分数及高温烧结温度对涂层形貌、成分和相组成的影响。结果表明:当粉末填料与树脂质量比为1∶1、稀释剂与树脂质量比为1∶2、高温烧结温度为1 500℃时,在Cf/SiC表面可形成致密、结合力强的ZrB2-SiC-B4C涂层。涂层内部相组织均匀,Ra1μm,孔隙率约为4. 2%,平均拉伸剪切强度约为5. 4MPa。1 500℃等温氧化30 h后,有涂层Cf/SiC复合材料的失重率约为10. 7%,涂层表面形成了完整的含有ZrO2-SiO2的复合氧化膜,为基体提供了有效的氧化防护。这说明Cf/SiC复合材料表面涂覆ZrB2-SiC-B4C涂层有望满足高温燃流环境的使用要求。     

基于VMD-CWT和改进CNN的直升机轴承故障诊断

由于直升机自动倾斜器滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性特点,并夹杂非敏感故障特征信息,导致网络模型对周期信号过于敏感,不能充分利用故障信息的问题;针对此问题,提出一种变分模态分解(VMD)与连续小波变换(CWT)联合提取敏感故障特征的方法.研究表明:在相同模型训练下,该方法相对其他方法最高可提升模型准确率20.8％.为...     

一种新型的小流量散流流量计

本文介绍和分析了一种适用于小流量散流的流量计及其非线性处理方法。该流量计有其独特的特点并已成功地获得了实际应用。     

基于动态气象预报数据的4D航迹预测

高精度4D航迹预测是新一代航迹空管自动化的技术基础以及空管科技领域亟需的核心问题,考虑气象环境因素的影响则能明显提高航空器航迹预测的精度.利用世界区域预报系统的数字格点数据,首先对高度层进行垂直插值以获取某一剖面的气象信息,采用二次拉格朗日插值确定航段上某一点的温度场和风场的预报值,进而讨论温度场和风场预报值对飞行的影响,修正航空器真空速及地速,利用递推仿真方式求解航空器4D航迹.     

基于LMD和RBF相结合的尾桨台传动系统滚动轴承故障诊断方法

提出了局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,简称RBF)相结合的滚动轴承故障诊断方法.LMD方法是一种新的自适应时频分析方法,能够有效地提取故障特征.该方法首先采用LMD对滚动轴承振动信号进行分解,计算分解得到的PF分量能量比,作为特征向量输入到RBF神经网络中,进行故障分类和识别.通过真实滚动轴承数据的故障诊断实验,验证了该方法的有效性.     

基于PDM的企业工艺信息集成系统

提出了一种基于PDM的企业工艺信息集成系统,介绍了系统组成与基本结构,并设计了系统的工作流程,对其中的关键技术进行了探讨.     

无人作战飞机空中加油建模与近距机动控制律设计

针对无人作战飞机(UCAV)空中加油时存在加油机尾流干扰导致相对位置难以保持的问题,基于等效气动效应法建立了UCAV动力学模型,并设计了近距机动最优飞行控制律.将加油机尾流对UCAV的影响等效为平均风速度和风梯度,计算出附加于UCAV的诱导力系数和诱导力矩系数,建立了含尾流扰动的受油机模型.以位置跟踪误差的积分为增广状态,基于加权二次型性能指标设计了近距机动最优飞行控制律.仿真结果表明,UCAV模型能真实地体现尾流对受油机的影响,并通过设计的近距机动控制律可有效实现对加油机相对位置的精确跟踪.