基于SPF/DB工艺的某翼类构件内部结构优化分析

采用SPF/DB工艺成形的翼类构件,内部结构不仅影响其力学性能,同时决定SPF/DB工艺的可行性。翼类构件在应用SPF/DB工艺成形过程中,内部夹层扩散焊接焊缝处形成筋条,从而增强结构强度,因此中间夹层扩散焊接筋条分布决定了成形后构件内部结构。本文利用有限元软件ABAQUS6.8对不同内部结构的某翼类构件进行静力学分析及超塑成形的数值模拟,得到既满足强度要求又有利于SPF/DB工艺要求的内部结构。     

基于运动控制卡的多轴机床控制系统

以自行研制的多轴数控机床为实验平台,开发了基于PC机和运动控制卡的主-从式控制系统。系统开发过程中,引进有限状态机模型构建数控软件系统,采用面向对象的设计手法实现各个模块,在Visual C++平台上完成控制系统设计。最后以简便的人机交互界面形式提供用户操作。     

某单缸柴油机表面辐射噪声源试验分析与改进

针对某单缸柴油机表面辐射噪声过大,整机声功率级超标的问题,采用9点声功率法与近场声压扫描阵面法相结合的识别方法,进行了柴油机主要表面辐射噪声源识别的试验分析,发现齿轮室盖、油底壳、水油箱是单缸柴油机主要表面噪声源的主要辐射部件。通过采用频谱分析方法,进一步研究了主要辐射部件振动特性与表面噪声辐射特性之间的关系。在此基础上,设计了一种具有高插入损失的紧贴式齿轮室盖隔声结构、选择了具有高阻尼特性的复合阻尼钢板油底壳、选取了新型尼龙合金复合材料制造的水油箱来降低单缸柴油机的表面辐射噪声。综合以上各种降噪方法,使得单缸柴油机整机噪声水平降低了1.5dB(A),优于国家标准要求。     

基于分布式信源编码和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩

基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种基于分布式信源编码和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩算法。编码端通过关键帧预测出边信息帧,然后联合估计的边信息帧和插值分布的概率模型在编码端进行比特平面码率估计,最后采用基于率失真提升的感兴趣区域编码,调整图像不同区域的率失真斜率来进行更合理的码率分配。实验结果表明,该算法比传统算法更好地保护了多光谱图像的光谱信息。在不同压缩比的情况下,这种编码方式在干涉多光谱图像压缩系统中可获得较好的效果,算法复杂度低。     

基于伴飞模式的补给星轨道设计与优化

针对采用伴飞模式的星座燃料补给问题,本文对其补给星的轨道进行了设计与优化。在给出补给星的轨道设计之后,利用遗传算法对补给星轨道机动所消耗的燃料质量以及每次转移给工作星的燃料质量进行了优化求解,使得补给星燃料利用率达到最高。仿真结果同时给出了燃料利用率与工作星轨道高度以及星座中卫星数目之间的关系,该结论对采用伴飞模式的星座燃料补给研究提供了较好的理论参考。     

基于CS的SAR图像自动目标分割算法

图像目标分割是SAR图像目标超分辨处理和自动目标识别的重要步骤。针对图像固有的稀疏结构,提出了一种SAR图像自动目标分割算法。通过构造变换字典将SAR图像数据投影到高维空间,实现了图像局部特征的稀疏表示,然后利用随机矩阵获得稀疏域局部特征的压缩采样,并对多组采样数据运用Mean-shift 算法并行处理,最后通过符号检验法,实现了对目标像素与背景像素的分类。试验表明,该算法对硬目标具有较好的目标分割性能。     

一种用于分离流动的网格自适应算法

对于可压缩粘性流动,提出利用流场速度的紊乱度作为指示变量进行网格自适应.Jameson中心格式有限体积法、五步Runge-Kutta时间推进法/双时间推进法求解定常/非定常N-S方程.基于雷诺平均N-S方程模拟紊流,选用SA一方程模型.在数值求解二维静态失速和动态失速问题过程中,加入网格自适应算法,提高数值模拟对流动分离特性的捕捉和分辨能力.算例结果表明在流场发生失速后,运用本文的自适应算法能够在增加少量网格单元的情况下明显提高计算精度.     

基于小波变换和核独立分量分析的遥感图像变化检测

为了进一步提高基于独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)的遥感图像变化检测精确度,并解决ICA分离的图像分量排序不确定问题,提出了基于小波变换和核独立分量分析(KernelIndependentComponentAnalysis,KICA)的遥感图像变化检测方法。首先通过小波变换对遥感图像进行分解,得到由图像的高频分量和低频分量组成的分块向量,然后利用核函数将分块向量映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的向量,最后根据分离出的向量中高频分量的差异自动分辨出变化分量。文章给出了遥感图像变化检测方法及近年提出的基于主分量分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)、基于ICA、基于KICA三种变化检测方法的试验结果,并进行了分析和定量比较。试验结果表明,文中方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,具有更高的精确度,并实现了变化检测的智能化。     

LEVEL DECISION-MAKING FOR AERO-ENGINE MODULES BASED ON INCREMENTAL KNOWLEDGE LEARNING

The maintenance of an aero-engine usually includes three levels, and the maintenance cost and period greatly differ depending on the different maintenance levels. To plan a reasonable maintenance budget program, airlines would like to predict the maintenance level of aero-engine before repairing in terms of performance parame- ters, which can provide more economic benefits. The maintenance level decision rules are mined using the histori- cal maintenance data of a civil aero-engine based on the rough set theory, and a variety of possible models of upda- ting rules produced by newly increased maintenance cases added to the historical maintenance case database are in- vestigated by the means of incremental machine learning. The continuously updated rules can provide reasonable guidance suggestions for engineers and decision support for planning a maintenance budget program before repai- ring. The results of an example show that the decision rules become more typical and robust, and they are more accurate to predict the maintenance level of an aero-engine module as the maintenance data increase, which illus- trates the feasibility of the represented method.     

OSCILLATION PHENOMENA IN FAR FIELD REGION OF PLANE JETS AT LOW REYNOLDS NUMBERS

Oscillation phenomena in far field region of plane jets are studied by lattice Boltzmann method over a range of Reynolds numbers （Re） from 16 to 65. Numerical results show that the instantaneous centerline velocities show periodic oscillation behavior in far field region when Re〉38. In contrast, the periodic behavior is invisible in corresponding flow field when Re≤38. For the cases of Re≤38, the exchange of momentum due to straining mo- tion gradually dominates the downstream flow filed, which qualitatively suggests the possibility of iet instability.