融合注意力机制的航天器重建信号异常检测

针对航天器遥测数据异常检测时先验知识缺失、难以进行有监督条件下机器学习的问题,提出一种融合注意力机制的航天器信号智能异常检测算法。首先,通过注意力机制捕捉航天器遥测数据长距离特征,分析注意力关系矩阵为异常溯源提供指导。其次,采用堆叠自动编码器压缩数据维度并基于此重建输入信号,利用输入信号与重建信号间的残差获取误差重构序列。然后,基于窗口阈值法标记误差重构序列异常索引,实现航天器遥测信号异常检测。最后,通过多通道航天器遥测信号算例验证算法在提高航天器遥测信号异常检测性能与可解释能力的有效性。     

某型飞机发动机异形管路焊接装置的设计与应用

发动机异形薄壁管路的焊接修复具有较高的难度,本文设计的针对某型发动机异形薄壁管路的可分离式旋转焊接装置及其配套工装已经获得了应用,实现了异形薄壁管路焊接修复过程中的准确定位和对接,以及绕焊接管段360°旋转的一次性连续焊接。在没有OEM技术借鉴的情况下,自主研发的焊接装置及配套工装填补了技术能力空白。     

基于波段选择的RX改进算法

针对高光谱检测亚像元飞机的问题,提出基于大气吸收谱段的改进RX异常检测算法,实现亚像元检测能力和检测效率的提升.阐述了改进算法的基本原理,对比了10 km高度和地面大气吸收系数的曲线差异,建立了改进算法的检测模型,采用仿真的客用飞机可见-短波高光谱数据和海水背景高光谱数据,获得了信噪比10 dB的高光谱仿真图像.采用经...     

基于剪枝和去噪的航空发动机故障图像识别与预测

航空发动机叶片作为航空器重要的零件,其健康状况直接关系到航班的运行安全。叶片由于工作环境恶劣很容易产生裂纹、掉块、烧灼等损伤,目前基于孔探技术的叶片损伤检测以人工为主,检测结果在很大程度上受到人为因素的影响。因此,实现叶片损伤的自动识别及测量对于减轻劳动强度和提高检测精度都有实际的应用价值。首先选择PRIDnet图像去噪算法对原始孔探图像进行预处理,按照训练精度和训练速度两个指标对传统目标检测模型进行通道剪枝和微调。数据集采用国内某航空公司获取到CFM56型发动机在实际运营后机务人员所拍摄的孔探图像,实验结果表明,相比于原始目标检测YOLOv5算法和未经图像预处理的目标检测模型,本方法对航空发动机孔探图像内损伤的检测精度提高4%～10%,在检测效率上提高6%～20%。     

飞机电缆智能绝缘检测系统

针对飞机大修过程中传统的线缆绝缘检测需要大量的人工重复工作、测试人员用工多、测试项目无法自动执行的问题,提出了一种基于自动线路切换的智能电缆绝缘检测系统。系统硬件部分主要包括绝缘检测模块、高压输出切换矩阵、嵌入式控制主机等。控制主机通过GPIO与线路切换矩阵相连,线路切换矩阵按照要求将测试高压送给指定的线缆,控制主机接收来自绝缘电阻检测模块的检测结果。软件部分具有待测线缆选择、检测参数调整、检测执行以及检测结果记录分析等功能。实测结果表明该检测系统检测结果满足检测误差要求,可自动执行系统的自动化检测流程,检测过程更加简单高效。     

连续纤维增强钛基复合材料整体叶环的超声检测试验研究

本文结合连续纤维增强钛基复合材料（TMCs）整体叶环的制备工艺和结构特点,重点分析了TMCs整体叶环内部质量的超声检测难点,并通过对特定尺寸TMCs整体叶环的超声检测试验及解剖对应分析,确定了纤维碎断、纤维束开裂、纤维屈曲、纤维挤出及焊缝处开裂（未焊合）等可能存在的主要缺陷类型及超声回波信号特征。试验结果表明,基于适当的超声检测工艺参数对TMCs整体叶环的内部质量进行检测,检测灵敏度可达Φ0.8 mm当量平底孔。     

航空航天薄壁件铣削过程加工状态监测研究进展

对切削加工状态进行精准监测,是实现航空航天薄壁件加工变形控制的重要保障。围绕航空航天薄壁件铣削加工状态监测的最新研究进展进行了评述,详细介绍了建立加工状态监测模型的关键技术与方法,包括加工信息采集处理、特征提取和特征融合。归纳了学者们在薄壁件加工过程中对刀具磨破损、铣削颤振、铣削变形等具体状态监测的研究进展。基于数字孪生技术,构建了面向薄壁件铣削加工状态监测的优化系统。最后,根据现阶段本领域发展状况对薄壁件铣削加工状态监测进行了展望。     

基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法研究

自冲铆接技术适合铝钢等异种材料连接,接头性能可靠,在航空工业中有着广阔的应用场景,但目前针对自冲铆接缺陷无损检测的相关研究较少。提出了基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法,首先通过剪切力学性能试验得出偏铆自冲铆接件相较于正常铆接件力学性能下降了5.6%;然后通过自冲铆接偏铆件外部形貌特征将偏铆程度由外部特征定义在0～10的区间;最后探究了单步检测同双步检测间的检测效果差异,提出了YOLOv5s(You Only Look Once v5s)加ResNet18的检测方案,并通过Grad-CAM(Gradient-Weighted Class Activation Mapping)对不同检测方案的效果差异进行了可视化的解释。测试表明,提出的YOLOv5s加ResNet18的检测方案在所采集的数据测试集中可以达到100%正确率,高于仅用YOLOv5s取得的95.18%正确率,远高于仅用ResNet18取得的84.1%正确率。     

种层厚度对油麦兼用集排器供种装置充种性能的影响

为研究种层厚度对油麦兼用集排器供种装置充种性能的影响,该文运用EDEM(engineering discrete element method)软件和高速摄像技术,对不同种层调节板倾角和种层厚度的种群运动与供种性能进行了仿真与试验研究。EDEM仿真分析了种层厚度与转速对种群压力、种群与供种机构切向力和充种数量的影响;台架试验研究了种层厚度对充填角和供种性能的影响。结果表明:倾角为60°种层调节板的种群压力较大,充填角和充种性能均较优;种群压力和切向力随纵向距离增加而增加,随横向距离增加而降低;随转速增加,种群压力趋于稳定,切向力随之增加,单个型孔充种数量降低5%。转速为10～50 r/min时,初始充填角、充填角和供种速率均随纵向距离增加和横向距离降低而增加,但充种数量变异系数呈先降后升的趋势。种群压力、切向力、初始充填角、充填角与供种速率均呈极显著正相关,种群压力和切向力与初始充填角和充填角均呈极显著正相关,种层厚度和转速影响充填角分别源于种群压力和切向力。在纵向距离分别为15和20 mm,横向距离为46 mm条件下,油菜、小麦供种速率变异系数和破损率分别均低于1.0%和0.1%。田间试验表明该优化种层厚度条件下的集排器油菜种植密度满足农艺种植要求。该研究明确了种层厚度影响油麦兼用集排器供种装置充种性能的原因,为油麦兼用集排器供种装置种层厚度调节和结构改进提供了参考。     

一种基于深度学习的电磁信息泄漏检测方法

电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息,会导致电磁信息泄漏,从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法,在复杂现场环境下,难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题,开展了电磁信息泄漏检测研究,提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络,并结合改进的梯度加权类激活映射方法,在未知电磁信息泄漏特征的前提下,通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取,从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验,验证了所提方法的有效性。