用IR—NMR表征聚碳硅烷的结构和支化程度

本文通过红外光谱、核磁共振和化学分析,表征出SiC纤维的先驱体——聚碳硅烷分子的结构基团及其含量,从而计算出聚碳硅烷分子的支化程度。     

基于MED和LMD的自动倾斜器轴承广义Shannon熵谱分析

针对轴承信号微弱故障特征易被强背景噪声淹没的问题,提出采用最小熵反褶积,通过逆滤波器最优化设计,对目标信号进行降噪处理,其峭度值提高了约3.8倍,增强了信号的微弱故障特征;针对非平稳非线性信号频率成分复杂难以解调的问题,提出采用局部均值分解(LMD)和峭度-相关系数筛选准则,其可对非平稳非线性信号进行自适应分解和最优重构,提高了信号的信噪比;针对信号耦合调制及边频突出的问题,通过引入广义Shannon熵进行包络谱带内降噪处理,信号一阶故障特征调制频率与故障特征频率的幅度比降低了24%~43%。通过实验室信号及某型直升机自动倾斜器轴承故障诊断地面试验的分析结果验证了该方法的合理性和可行性。      

融合背景图像信息和多特征压缩的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题,提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先,在上下文感知滤波器的基础上,将背景图像信息加入位置滤波器。其次,提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征,使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度,实现两种特征的自适应融合。最后,利用特征降维简化模型的复杂度,实现算法运行速度的提升。实验结果表明,改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性,其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法,并且仍保持了实时性。     

基于聚类分析的航空器滑行过点时间预测

为了预测航空器滑行预计到达时间（Estimated time of arrival,ETA）,减少场面冲突,提高机场运行效率,本文使用卡尔曼滤波算法对场面历史轨迹数据进行预处理。为了衡量轨迹样本间的距离,综合三类特征用于机场场面历史轨迹数据聚类。特征包含航空器滑行时段和场面航空器数量,以及参考动态时间规整（Dynamic time warping,DTW）算法提取的轨迹差异度特征。将两个样本特征的欧式距离作为样本间的相似度量;基于均差最大原则确定初始聚类中心,使用K-means算法对样本进行聚类,根据待规划航空器的所处时段和场面航空器数量选择匹配度最高的类簇,将其聚类中心样本的轨迹序列和塔台规划的静态路径相结合预测航空器滑行ETA。通过将实际轨迹数据与预测的滑行ETA进行对比分析,证明了本文预测航空器滑行ETA的准确性。     

数控加工中复杂轮廓环的等距干涉处理

复杂轮廓环的等距算法是ＣＡＤ／ＣＡＭ系统中重要的基本算法之一,该算法的完善与否决定着ＣＡＤ／ＣＡＭ系统的基本性能,许多研究人员针对这个问题提出了一若干有益的解决方案,但这睦算法的结果并不是特别理想,本文针对数控加工中复杂轮廓环的等距问题,提出了一种有效的环原始等距,原始等距后的环的自交处理算法,其基本思想是对复杂累廓环经原始等距的过渡后形成的复杂网状环进行拓扑关系的规整和判断,从而生成正确的等距结     

滤光片装调误差对成像品质的影响

采用离散滤光片分光技术设计了面阵全色/多光谱相机,针对相机高分辨率、高成像品质的要求,从理论上研究了滤光片装调误差对系统成像品质的影响,推导出滤光片仅存在俯仰或倾斜装调误差,以及两种误差同时存在时由于滤光片装调误差所引起的光学系统焦距的变化和成像位置在探测器像面上的移动量,仿真分析了两种误差独立存在和同时存在时对系统调制传递函数(MTF)的影响大小,以及不同入射角度下滤光片装调误差对成像品质的影响,为滤光片结构设计和装调提供了参考,飞行试验结果验证了理论分析的正确性。     

SAGE模型在民航发动机排放中的应用研究

在日益关注排放尤其是航空排放的当代社会,Aero2k和SAGE模型应运而生,且SAGE模型的优势更为明显。对SAGE模型的起源和模型的功能做了简单的介绍,并详细分析了SAGE模型的计算模块。通过对SAGE模型计算航空排放的过程分析,设计了排放计算流程图,并将其编成了软件。利用该软件对某些航班计算出的排放量与实际值相差不大,从而证明了SAGE模型和该软件的可行性．并通过计算出的数据初步发现了排放量和燃油消耗量与发动机类型之间的联系．也为全面评估和预测某航空公司乃至全国的航空排放奠定了基础。     

基于1-DISVM的聚类模型及直升机齿轮箱故障诊断应用

针对当前故障诊断中存在的训练样本少、知识难获取的问题,结合SVM小样本学习的特点,提出一种基于SVM的自学习聚类模型。通过改进无监督1-SVM算法上的不足,形成一种改进决策1-SVM(1-DISVM)算法,由此构建了多模式训练与分类算法,并设计出基于1-DISVM的自学习聚类模型。最后对其进行仿真验证,并应用于直升机齿轮箱的故障诊断,结果表明该方法能从少量样本中自学习输入模式的内在规律,自适应地对未知故障模式进行准确地分类识别。     

氧化物陶瓷基复合材料研究进展

从基体和纤维的选择、制备工艺等几方面综述了国内外氧化物陶瓷基复合材料的研究现状，着重阐述了溶胶-凝胶法、化学气相渗透法、反应熔体浸渗法、先驱体浸渗热解法、电泳沉积法、浆料浸渗热压和浆料浸渗结合氧化物先驱体浸渗热解法等氧化物基复合材料制备工艺原理及其优缺点。并提出了发展氧化物陶瓷基复合材料应解决的关键问题。