基于Lamb波相控阵和图像增强方法的损伤监测

利用Lamb波和超声相控阵理论对结构进行损伤监测。选择合适的低频窄带激励信号,产生单一模式Lamb波,结合超声相控阵技术对结构进行多方位监测。针对原始损伤图像不完美的问题,研究基于点运算的对比度增强方法,改善图像质量,提高图像的可识别度和分辨率。在复合材料板结构和铝板结构中针对不同损伤类型的实验研究证明,运用图像增强技术后的损伤图像表征清晰、识别度高。     

复杂背景下红外弱小运动目标检测的新方法

提出了一种用于检测不同类型复杂背景下红外弱小运动目标的新方法。该方法能够根据图像信息自动选择背景预测算子;同时,针对不同类型复杂背景中目标和背景特性的差异,提出了“局部小目标可辨识度”的概念,并定义了一种有效的方法将其量化。在此基础上,采用蒙特卡罗实验方法构造了一种新的阈值函数,实现了单帧目标的检测,然后采用移动加权管道滤波提取目标的运动轨迹。实验结果表明,该方法对不同类型复杂背景的红外弱小运动目标具有很好的检测性能。     

喷流对飞机尾流涡影响的试验研究

飞机产生的尾流涡,特别是大尺度的翼尖涡,对尾随其后的飞行器是非常有害的,本文旨在探索利用飞机发动机产生的喷流加速尾流涡消亡的方法。试验采用简化的飞机模型(有尾翼),建立了包含一对翼尖涡及一对反向旋转的尾翼涡(通过以负迎角安装尾翼得到)的4涡尾流系统。在无外来扰动的情况下,不同的尾翼设置下得到的尾翼涡对翼尖涡的作用效果不同,有的能导致翼尖涡提前消亡,有的则不能。考察了不同强度的喷流对不同4涡尾流系统的影响,且作为对比,对无尾翼(2涡系统)及无喷流下的各种情况也分别作了观测。试验在拖曳水槽中进行,运用体视粒子图像测速(SPIV)技术,观测了与模型拖曳方向垂直的、从机翼后缘到下游约45翼展间均布的一系列切面。结果表明:当喷流直接作用于涡时,其效果主要取决于两者之间的初始距离及相对强度;而当喷流作用于整个4涡尾流系统时,其引入的扰动对不同的系统均能起到一定程度的改善作用,这种作用的关键在于利用喷流优化对翼尖涡进行扰动的机制,而不仅仅取决于喷流的强度。     

红外搜索跟踪系统单机运动测距方法研究

机载红外搜索跟踪系统只能测量目标的方位、俯仰角度信息,而无法直接获取目标的距离信息。因此需通过载机平台的机动运动,提高系统可观测性,从而对目标距离进行解算,为火控系统提供完整的目标运动参数,实现对目标的被动攻击。通过建立红外搜索跟踪系统（IRST）单机运动测距的数学模型,针对伪测距的非线性滤波的有偏特点进行了去偏处理,获得无偏的单机运动测距模型,并通过数字仿真进行算法模型的仿真验证,验证了算法的有效性。     

基于联邦滤波结构的INS／GPS组合导航系统数据融合研究

为了研究平台式惯导INS（interial navigation system）和全球定位系统GPS（globe position system）组合导航联邦滤波器的实现,使用速度局部滤波器和位置局部滤波器,分别对INS／GPS组合导航系统的向东速度、向北速度,以及对经度和纬度进行卡尔曼滤波,然后将位置数据和速度数据输入主滤波进行数据融合。以无人机的向东匀速水平飞行为背景,运用联邦卡尔曼滤波器算法,使用matelab进行仿真分析。可以证明联邦滤波器算法简单,易于实现,并且可以提高导航系统精度．实际应用中此方法可行。     

等离子体对翼型流动分离控制历程的PIV试验研究

采用粒子图像测速（Particle Image Velocimetry,PIV）技术,研究了介质阻挡放电等离子体激励对NA—CA0015翼型表面流动分离的控制特性及控制效果随时间历程的变化规律。结果表明,激励电压存在一个阈值,当电压小于阈值时,控制无效或效果不明显;当电压接近阈值时,控制表现出不稳定性并最终趋于稳定;当电压大于阈值时,控制效果稳定且显著,气流能够很好地重附在翼型表面。     

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

自适应增量 Kalman 滤波方法

提出自适应增量Kalman滤波(AIKF)的概念和定义,建立自适应增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤.传统自适应Kalman滤波(AKF)方法能够对事先未知的系统噪声和量测噪声的统计量进行有效的估计.但是,传统自适应Kalman滤波方法也无法对由于环境因素(如深空探测)的影响、测量设备的不稳定性等原因产生的未知时变测量系统误差进行补偿和校正,从而产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的自适应增量Kalman滤波方法不但能够对系统噪声和量测噪声的统计量进行估计,而且还能成功消除这种测量系统误差,有效地提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

基于自适应Kalman滤波的导引头随动系统设计

主要研究导引头随动系统中探测器信号处理延迟的影响及其补偿控制算法。提出了一种自适应Kalman滤波延迟补偿方案,利用Kalman滤波的预测能力得到当前时刻视线角的估计值,进而得到此时的跟踪误差的估计值,取代被延迟的探测器输出进行闭环控制。考虑到导引头探测器的低更新频率、非等间隔量测等工程特点,又对上述滤波算法进行了一系列改进。仿真表明方法可以明显提高导引头在弹体扰动情况下的跟踪精度。     

涡轮叶冠间隙流场PIV测量

为了研究带有冷却气流的涡轮叶冠间隙流场流动特性,采用粒子图像测速仪(PIV)技术得到了叶冠间隙流场中各个典型截面的瞬时流场显示,并对叶冠间隙流场特性进行了研究.研究发现:由于叶冠腔内有两股叶尖冷却气流的注入,叶尖泄漏流流过叶冠间隙时会与两股冷却流相互掺混,从而使腔内气流的流动状态变得非常复杂,因此在叶冠突肩之后以及叶冠腔内流体汇合处会有大小方向各异的涡流产生.同时,两股冷却气流均对泄漏流有一定的阻挡作用,前孔冷却流的阻挡作用更为明显.随前孔与后孔岀流比增加,前孔流及后孔流对泄露流的阻挡作用增强.