基于图像特征分析的物体轮廓提取

对物体的轮廓进行分析提取,是计算机视觉方向的基础问题之一,对其进行研究对于复杂场景的分析理解至关重要。本文对室内场景图像进行研究,基于图像特征进行图像分割,提取物体轮廓。在彩色场景图像全局轮廓后验边界概率（gPb）提取算法的基础上,加入深度图像信息,对室内场景的彩色、深度（RGB-D）图像中的物体轮廓进行分析。通过多尺度信息融合,计算得到多尺度轮廓后验概率（mPb）和谱后验概率（sPb）,两后验概率加权综合得到gPb。而后结合超度量轮廓图与分水岭算法,对基于方向特征变化的gPb图像融合处理,最终得到清晰的物体轮廓。本文所提方法在通用的RGB-D数据库基础上进行实验。实验结果表明,本文所提出的方法能提取出清晰的室内物体轮廓图。      

坐标测量机测头系统误差检测中的布点优化与实现

测头系统的精度对坐标测量机整机的精度非常重要。根据ISO 10360-2的规定,需要在标准球上尽量均匀采集25个点,计算全部25个点的径向偏差范围,以此来衡量测头系统的误差。本文给出了测头系统检测策略的一种更为准确的实现方法,证明了25个点在标准球面上不能均匀分布,阐述了一种半球面上准均匀分布25个点的方法,给出了测量程序中的一个关键参数———安全高度的简单计算方法,并给出了一种测量点三维误差的可视化方法,为测头系统的误差分析提供方便。     

对研究生进行思想政治教育的几点体会

研究生思想政治教育是研究生教育的重要组成部分,在研究生的全面培养中具有不可替代的作用。如何适应新形势发展变化的需要,增强其针对性和实效性,是摆在我们思想政治工作者面前的一个新课题。结合思想政治教育的实践,从找准思想政治教育的切入点,思想政治教育与严格管理相结合,注重情感教育,做到思想政治教育与社会实践活动相结合,发挥党团组织和先进典型的作用等方面谈了几点体会。     

GA-BP神经网络在航空发动机状态监测中的应用研究

针对航空发动机状态监测问题,引入人工神经网络为发动机复杂非线性系统建立精确模型;选择以GA-BP贝叶斯算法作为神经网络训练算法,建立优化设计近似模型;以发动机排气温度的预测为例,构建了一个GA-BP神经网络对航空发动机状态进行预测。结果表明,GA-BP神经网络收敛速度快,泛化能力强,优于标准BP神经网络,因而为航空发动机状态监测提供了一种有效的方法。     

一种新型垂直起降升力装置的气动特性分析与数值仿真

飞行器的垂直起降性能具有很高的军事价值和商业价值。但是目前垂直起降升力装置存在结构复杂,耗油量大,对地面热蚀严重等诸多问题,并且还限制了飞行器原有的性能,因此研究新型高效、简单实用的垂直起降升力装置迫在眉睫。本文基于二维N-S方程组和Spalart-Allmaras湍流模型,利用Fluent流场仿真软件,研究论证了一种...     

航空发动机多路模糊切换控制系统设计

针对航空发动机在不同控制通路切换过程中出现的转速等参数发生大幅度跳变以及系统不稳定的问题,提出了一种模糊切换控制方法,设计了基于不同结构控制通路的模糊切换控制器,基于无源性概念对航空发动机多路模糊切换控制系统进行了稳定性分析,得到了多路模糊切换控制系统稳定的充分条件。航空发动机模糊切换系统与直接切换系统仿真结果表明了航空发动机多路模糊切换控制方法的有效性。     

DIRECT NUMERICAL SIMULATIONS OF MULTIPHASE FLOWS

INTRODUCTIONMultiphase and multifluid flows are commonin many natural and technologically importantprocesses. Rain,spray combustion,spray paint-ing,and boiling heat transfer are just a few ex-amples.While it is the overall,integral charac-teristics of such flows that are of most interest,the global behavior is determined to a large de-gree by the evolution of the smallestscales in theflow.The combustion of sprays,for example,depends on the size and the number density ofthe drops.Generally…     

尾缘喷气方式对涡轮叶栅气动性能的影响

以某涡轮叶栅为研究对象,采用试验和数值模拟相结合的方式研究了涡轮叶片不同喷气结构对叶栅性能的影响。对半开缝和对开缝两种尾缘冷气喷射的研究表明:当冷气流量比较小时,有一个总压损失随冷气量增大先增加后减小的趋势:当冷气量较大时,冷气造成的总压损失随冷气增大而减小。在相同条件下,半开缝叶栅出口的总压损失系数小于对开缝叶栅出口的总压损失系数。叶栅出口平均气流角随着喷气比的增大呈减小的趋势,但变化范围很小。     

面向天基监视的红外弱小飞行目标识别算法

针对当前红外弱小飞行目标特征不明显、背景干扰大等问题,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标识别算法。检测框架以YOLOv4模型为基础,通过使用K-means++算法对训练集的候选框进行聚类处理,在初始大小的选取上放弃随机生成初始点的方式,在样本集里选取某一个样本作为初始中心使锚框（anchor）大小的选取更加合理。在模型结构中引入卷积注意力模块,使算法模型计算资源分配更合理,对红外弱小飞行目标的特征信息更加敏感。改进空间金字塔池化模块,使用平均池化可以更多保留图像的原始信息,降低天基成像中的噪点与坏点的影响。仿真实验表明采用K-means++计算Anchor大小时准确率可以达到80.13%,在加入了SPP和CBAM模块后之后在测试集上算法识别准确率达到了83.3%,经过对模型的修改有效提升了对红外弱小飞行目标识别的准确率。     

涡轮叶尖间隙泄漏涡不稳定性分析

结合Rains间隙泄漏涡模型和长波不稳定性理论,应用高雷诺数k-ε湍流模型加壁面函数,基于压力修正的三维计算流体力学程序,对某一轴流涡轮平面叶栅叶尖间隙流场进行仿真,通过将叶尖间隙泄漏涡与其在机匣表面镜像形成的虚拟泄漏涡组合成一对泄漏涡,对涡轮叶尖间隙泄漏涡的不稳定性进行了分析,并计算了五个不同叶尖间隙高度下泄漏涡的最不稳定的波长及对应的频率。结果表明,利用长波不稳定性理论可以预测叶尖泄漏涡的不稳定性和最不稳定的波长及对应的频率,从而为采用合成射流控制方法去控制涡轮叶尖泄漏涡提供理论基础。