浅析大飞机数字化设计与制造技术

大飞机工程是一个国家具有战略性的高技术产业链,而数字化技术在大飞机设计制造过程中的应用有效推进了大飞机的设计制造进程.论述了大飞机数字化技术的几个典型特征,并从设计制造的9个方面浅析了数字化技术在大飞机设计制造中的应用,涵盖了大飞机设计制造的大多数领域.展望未来数字化技术将会越来越深入地融入到大飞机设计与制造的每个角落.     

基于视频的三维人体姿态估计

已有的三维人体姿态估计方法侧重于通过单帧图像来估计人体的三维姿态,忽略了视频中前后帧之间的相关性,因此,通过挖掘视频在时间维度上的信息可以进一步提高三维人体姿态估计的准确率。基于此,设计了一种可以充分提取视频时序信息的卷积神经网络结构,在获得高精度的同时也具有消耗计算资源小的优点,仅仅使用二维关节点的坐标为输入即可恢复完整的三维人体姿态。然后提出了一种新的损失函数利用相邻帧间人体姿态的连续性,来改进视频序列中三维姿态估计的平滑性,同时也解决了因缺少帧间信息而导致准确率下降的问题。通过在公开数据集Human3.6M上进行测试,实验结果表明本文方法相比目前的基准三维姿态估计算法的平均测试误差降低了1.2 mm,对于视频序列的三维人体姿态估计有着较高的准确率。      

航测法提取动态三维深度信息

目前提取三维信息,重建三维图像的研究很多,本文叙述的是仅用一台摄像机利用航测法来提取动态三维信息的方法。假设物体不动,移动摄像机。在移动摄像机前后,即在摄像机移动的相邻两点,可以得到模型的像片对,通过此像片对来实现同名点交会,求得未知点的三维深度信息。为此,首先要进行绝对定向,计算像片元素和确定各个坐标系。然后实现不依赖像片角定向元素的同名点空间交会;或实现利用对应轴系上的坐标进行空间交会。在此基础上,笔者充分利用先验条件和专家知识来确定飞机模型上的同名点,初步得到了飞机模型的轮廓侧视图。     

三维五向矩形编织复合材料的细观结构模型

分析了三维五向矩形编织工艺携纱器的运动规律,基于映射思想研究了纱线的空间走向及规律.经分析内部区域编织纱及轴纱的空间挤压交织关系,建立了能有效反映其纱线空间构型特征的三维实体细观结构模型.根据3单胞划分思想,提出了平行于材料边界方向的单胞几何模型,建立了编织工艺参数和模型宏细现结构参数的关系.模型数值结果与试件实测数据基本吻合,证明了该模型合理、有效.     

基于枝切截断的高质量相位解缠算法

针对传统枝切截断相位解缠算法受残差检测理论缺陷的影响,不能实现对相位完全正确解缠,在总结枝切截断法和质量图导向法的基础上,提出一种新的相位解缠算法。在残差检测理论的基础上,使用一种新的表征相位质量的可靠性导向图指导放置枝切阻断线,对低质量相位的界定使用一种自适应阈值的方法使残差检测达到最优,提高了相位解缠的质量。对于一些背景噪声严重的情况,调制度预处理的方法提高了相位解缠的鲁棒性。实验结果表明,该算法能自动避开相位不连续区域,得到较高质量的相位解缠结果。     

利用三维激光测速方法研究悬停状态下的桨尖涡

利用三维多谱勒激光测速仪，对悬停状态下模型旋翼桨叶附近的流场进行了实验测量。研究了悬停状态下桨盘附近的流场特征、旋翼桨尖涡的形成和发展，以及桨尖涡对后续桨叶的影响     

疲劳S-N曲线预测的三维断裂力学方法

根据旋转弯典圆棒疲劳断口分析,给出了裂纹几何参量及应用强度因子随裂纹扩展的变化规律,采用考虑三维应力约束效应的断裂力学理论及常幅载荷下材料的疲劳裂纹扩展da/dN-ΔK曲线,得到了独立于试件几何形状和应力比的材料da/dN-ΔKeff基准数据,结合断口分析所得的应力强度因子以及材料da/dN-Δkeff数据,以三种旋转弯曲圆棒S－N（应力－疲劳寿命）曲线进行了预测,结果表明,本文预测的疲劳S－N曲线和试验的结果较为吻合,本文的S－N曲线断裂力学预测方法对确定结构全寿命具有实际指导意义,同时也揭示了发展疲劳断裂统一理论的可行性。     

光学傅里叶变换轮廓术的新型改进方法

针对传统光学傅里叶变换轮廓术(FTP)在测量表面形状复杂、曲率较大的物体时其条纹频谱存在混叠,无法获得被测物体表面准确的轮廓信息这一缺陷,在总结分析了窗口FTP、伸缩窗口FTP的基础上,提出了自适应窗口FTP.并对这3种改进型FTP的测量精度作了对比分析,证明自适应窗口FTP的测量精度最高,比传统FTP提高了近100倍.改进后的FTP可广泛应用于工业、生物医学、航空航天等领域.     

基于全卷积孪生神经网络的复杂监控场景下前景提取方法

由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。