AC-DBD等离子体激励对L形截面钝体风荷载减阻的实验研究

等离子体流动控制是一种应用广泛的主动流动控制技术.为进一步研究其机理、拓展其应用范围,针对L形截面钝体模型,采用3种AC-DBD(介质阻挡放电)等离子体激励器布置形式,比较了施加激励后的减阻效果,并对减阻机理进行了研究.实验在南京航空航天大学0.8 m低速直流风洞中进行(风向角0°、来流速度2～8 m/s),激励器布置...     

磁扩散电弧运动图像实验研究

电弧等离子体与气体之间的相互作用机理研究一直在低温等离子领域受到关注。为了获得比较均匀的大面积直流电弧等离子流，设计了一种利用外磁场驱动电弧旋转的等离子发生器。利用高速摄影技术研究了大气压条件下氩电弧等离子体在弧室中的运动情况，得到了典型的螺旋型电弧照片，分析了外部磁场对电弧运动形状、电弧电压的影响和弧根附近的气流扰动情况，认为磁场分布的不均匀性是导致电弧形状多样性和不稳定性的主要原因，而阴极烧蚀引起了弧根区气流扰动的不对称性。     

支持语义的图像检索

如何跨越低层视觉特征和高层语义特征的鸿沟，是目前计算机视觉的一个难点。文中首先在低层视觉特征上提取图像的主要颜色，然后利用语义网络建立低层视觉特征和高层语义特征之间的关联，最后，为了提高检索效率，把相关反馈引进到图像检索系统中。实验证明。该方法可以应用到大量的数据库上，取得了较好的检索准确率。     

序列图像中直线边缘快速提取和匹配

针时飞行器视觉导航等实时性较强的应用,给出了一种在航空序列图像中进行直线边缘快速提取和匹配的方案。在提取直线边缘时,运用了当前速度较快的邻接元素标记方法,从而提高了直线边缘提取速度。而在时直线边缘进行匹配时,给出了一种分三步走的方案,并提出了一种能够有效降低噪声影响的度量方式。首先选择3条直线边缘作为参考模型,在直线边缘的方向、位置以及物理特性的约束下构建候选匹配基,然后在基于矢量技术的基础上确定与参考模型基相对应的匹配模型,在此基础上再确定其他直线边缘之间的对应关系。试验结果表明,本文的直线边缘匹配方法比现有的方法速度提高了30倍以上,能够有效地满足一些实时性较强的应用。     

驾驶舱图像记录仪

美国《航空周刊与空间技术》报道 ,图像捕获系统已安装在美国航空航天局拥有的一架波音 757运输机上进行了地面试验 ,今年夏天将进行飞行试验。这种系统有可能作为驾驶舱数字式图像记录仪装在客机上。美国国家运输安全委员会建议联邦航空局在 2 0 0 3年之前在所有新生产的商业客机上安装录像时间为 2小时的驾驶舱图像记录仪 ,2 0 0 5年前在现有飞机上也安装这种设备。驾驶舱图像记录仪     

LEO AUTONOMOUS NAVIGATION BASED ON IMAGE MOTION

A method of LEO autonomous navigation is presented based on the nonlinear satellite velocity relative to the earth. The velocity is detected by a high-speed camera, with the attitude information detected by a star sensor. Compared with traditional autonomous navigation by landmark identification, the satellite velocity relarive to the earth is obtained by correlativity analysis of images. It does not need to recognize ground objects or views. Since it is not necessary to pre-store the database of ground marks, lots of memory space can be saved.The state and observation equations are constructed, and the filtering is processed by the Kalman filter. Simulation results show that the system has high autonomous navigation precision in LEO autonomous navigation.     

现代民用飞行模拟机视景系统工作浅析

民用飞行模拟机的视景系统对飞行训练有着重要的影响,它的图像质量,比如亮度、对比度、刷新率等都直接影响了飞行员的主观感受.本文就现代视景系统的系统结构及工作原理做一基本介绍,并给出了它的一些性能参数和简图.同时对视景系统可能存在的一些问题和未来的发展方向进行了初步的探讨.     

基于图像的渲染

传统的基于多边形建模的几何渲染技术由于建模困难,以及渲染时间过长等,已越来越不能适应对大型复杂场景进行精确建模和实时显示.另一方面,随着图像获取设备精度的提高和价格的不断降低,目前已很容易获取到高精度的图像信息,基于图像的渲染技术逐渐成为场景渲染的主要手段之一.本文介绍了基于图像的渲染技术的原理以及其中几种代表性的方法,并分析了进一步的研究方向.     

基于卷积神经网络的近壁流动高分辨率平均速度场预测方法

本文设计并验证了基于卷积神经网络的边界层近壁流动高分辨率平均速度场预测方法:首先采用示踪粒子图像对数据集训练卷积神经网络,通过调整神经网络参数可以预测示踪粒子在数据集上的平均跨帧位移;然后使用该卷积神经网络预测像素空间中各像素位置的单粒子位移,得到高分辨率的平均速度场信息。将该方法用于预测湍流脉动较小的边界层近壁区的平均流动,能够将空间分辨率提高到单像素精度。误差分析发现,该方法获得的测速精度略优于传统单像素系综平均互相关算法,且对粒子浓度和示踪粒子图像对数目的要求明显低于后者。     

基于量子粒子群和流形学习的分类方法及其在发动机故障诊断中的应用

针对测量参数存在的非线性、参数间的耦合性以及噪声干扰,将量子粒子群算法引入到流形学习的参数选择中,结合径向基神经网络,提出了一种故障诊断方法。邻域个数和约简维数是流形学习中的关键问题。结果表明:该方法首先利用量子粒子群算法优选邻域个数、约简维数和径向基函数的参数,再利用等距特征映射(ISOMAP)对原始参数进行非线性降维,提取其低维流形特征,从而进行故障分类。结果表明:该方法能够有效地对发动机各种复合故障进行分类,精度达到97.33%,量子粒子群优于基本粒子群优化的分类结果;其分类精度明显优于主元分析(PCA)、核主元分析(KPCA)方法,且有很强的抗噪能力。