周期性碰摩激励作用下薄壁机匣支撑系统响应机理

针对发动机薄壁机匣支撑系统在碰摩激励作用下动力学响应复杂,基于机匣振动信号的碰摩故障特征识别难度大的问题,提出了一种用于故障特征机理分析的数值仿真方法.通过建立薄壁机匣系统的等效动力学三维实体模型,将碰摩激励进行等效力学简化,利用瞬态动力学方法对周期性碰摩故障进行了数值仿真.在系统固有特性分析的基础上,对机匣测点在碰摩...     

连续小波变换应用于密集模态参数识别

用连续小波变换方法进行模态参数识别时,减小小波函数的带宽可以提高小波变换的频率分辨能力,但同时也会增大边沿效应,影响密集模态参数识别的精度。本文提出了极值位置方法,在模态耦合严重的小波脊附近,找到模态解耦最好的尺度,在此尺度上进行频率和阻尼的识别,可以获得较好的识别精度。使用Morlet小波函数,对GARTEUR飞机模型中的三阶密集模态进行识别,验证了该方法的有效性。     

航空发动机调度方法的设计与实现

介绍了一种实现航空发动机调度方案的方法。该方法主要采用利用Ajax技术实现服务器端和客户端的数据交互,并且利用Java Script脚本在客户端生成调度图表,在减轻了服务器端负担的同时也大大改善了调度图表的显示方式。     

舰载导弹武器系统接口转换器设计

舰载导弹武器系统大多采用RS-485接口组成局域网,而各设备仅具有RS-232接口,文中介绍了一种无须外部供电的接口转换器。采用串口取电技术设计了转换器的电源电路;选用新型低功耗器件设计了接口的硬件电路,给出了接口软件流程。设计舰载导弹武器系统接口转换器,实现了接口间的信号转换。     

林忠钦著名汽车工程专家

您一直致力于薄板和薄壳方面的研究工作,最近又成为大飞机项目专家组的成员,请您介绍一下目前您主要的研究内容及其进展情况.     

基于微型铣床的非硅材料中间尺度微细切削加工技术研究

在综合考虑各项因素的基础上,研制了一台能够满足三维形貌加工要求的微型铣床,并进行了平面、微槽、微型齿轮、半凹球以及四面体微透镜阵列等各种典型微小特征的铣削工艺试验,体现了该铣床的加工精度和加工能力,证实了微型铣床加工技术的可行性。     

差动变压器式位移传感器专家设计系统的研究

在分析差动变压器式位移传感器整个设计流程的基础上,提出开发位移传感器专家设计系统。按照实际流程,将专家设计系统分为参数设计、分析仿真、三维建模三个部分,并简要介绍了整个系统的结构、功能及实现。     

基于虚拟慢时间的双基地ISAR成像算法

针对双基地角时变引起的逆合孔径雷达（ISAR）图像畸变和散焦问题，提出了一种基于虚拟慢时间的成像算法。首先，分析了双基地角时变对ISAR成像的影响机理。然后，基于图像对比度最大准则估计等效旋转中心位置，完成初次相位补偿。最后，通过虚拟慢时间构建基于非均匀虚拟采样的补偿系数矩阵，并通过方位向非均匀傅里叶变换得到目标的ISAR像。算法基于图像对比度最大准则解决等效旋转中心位置估计问题，通过虚拟慢时间消除转动相位项的高次项影响，利用非均匀傅里叶变换解决随机虚拟采样的谱估计问题。理论分析和仿真结果验证了算法的有效性和鲁棒性。     

微米尺度格栅标准样片的质量参数评价;；

论述了以CD-SEM作为核心仪器评价微米尺度格栅标准样片质量参数的方法。以某标称线距尺寸为3μm的不同材料、不同格栅高度的标准样片为例进行了各项质量参数的测量，并对实验数据进行相关因素的比对分析。通过分析，为制作优质的微米格栅标准样片提供了一定的理论参考。分析结果表明本文所述方法适用于微米尺度格栅标准样片的质量参数评价。     

Object-based rice mapping using time-series and phenological data

Remote sensing techniques are often used in mapping rice, but high quality time-series remote sensing data are difficult to obtain due to the cloudy weather of rice growing areas and long satellite revisit interval. As such, rice mapping is usually based on mono-temporal Landsat TM/ETM+ data, which have large uncertainties due to the spectral similarity of different vegetation types. Moreover, conventional pixel-based classification method is unable to meet the required accuracy for rice mapping. Therefore, this study proposes a new strategy for mapping rice in cloud-prone areas using fused data of Landsat-8 OLI time-series and phenological parameters, based on the object-based method. We determine the critical growth stages of paddy rice from observed phenological data and MODIS-NDVI time-series data. The spatial and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM) is used to blend the MODIS and Landsat data to obtain a multi-temporal Landsat-like dataset for classification. Finally, an object-oriented algorithm is used to extract rice paddies from the Landsat-like, time-series dataset. The validation experiments show that the proposed method can provide high accuracy rice mapping, with an overall accuracy of 92.38% and a kappa coefficient of 0.85.