极值载荷分布模式识别

本文通过对飞行试验过载数据预处理以及外场调查 ,共取得 118个各种飞行架次过载系数最大值样本 ,运用正态、威布尔、普哇松、瑞利、冈贝尔等分布数学模式进行计算 ,取得各种模式概率密度函数和分布函数 ,并应用模糊数学模式识别方法 ,计算出各种模式与样本的贴近度 ,为发动机结构强度计算、可靠性计算提供可靠的过载系数分布规律     

多输入/多输出频域模态识别方法及在飞机地面振动试验应用

 本文介绍了一种多输入/多输出频域模态识别方法,并由计算机仿真和实际对称结构实例检验了本方法的精度、可靠性以及处理密集和重根模态的能力。文中给出了在某型现代歼击机全机地面振动试验中的应用,结果表明:和传统多点正弦激振相位共振技术相比,试验操作简单（无需调力）,试验周期短,识别精度高;和80年代发展的多输入/多输出时域方法相比,能直接识别系统的阶（模态数）,从而减少计算工作量,避免区分真实结构模态和“噪声模态”。     

自动钻铆环境下筒段类舱体装配偏差控制与快速识别

为解决运载火箭铆接舱段和飞机机身等大型复杂薄壁筒段类舱体在自动钻铆环境下,对零件装配偏差进行长时间、多点位的接触式测量,导致自动钻铆工作效率下降问题.通过装配偏差产生过程控制优化,结合小功率激光发射装置进行偏差测量,开展自动钻铆工程应用研究.结果表明,此项技术实现了筒段类舱体装配偏差控制及快速识别与测量.     

浅谈"特殊过程确认"

结合近几年来我院有关特殊过程的不符合项,对于存在的薄弱环节进行剖析,提出几点有关特殊过程控制的见解.     

P向量实现快速星图识别的方法

 提出了一种快速的星图识别方法。该方法识别时提取出描述观测三角形的一维特征量P,根据该值快速检索到对应的导航三角形,减少了计算过程。由于获得星点位置的时候存在误差,所以将一定误差范围内的三角形均作为待选三角形考虑。上述识别后引入了验证识别环节,保证识别的准确性。随机实验统计表明,同等星点位置噪声方差下,该方法和栅格算法相比识别率提高约1%,识别时间约为后者的1/5。     

基于深度学习的非合作目标感知研究进展

近年来随着卷积神经网络的发展,基于深度学习的图像感知技术取得了巨大进展。深度学习算法不依赖于人工辅助设计标记、泛化能力强、检测精度高,在空间非合作目标智能感知领域引起了国内外学者的关注。本文分析了应用深度学习方法进行非合作目标智能感知的研究现状,并对他们进行分类介绍与总结。首先,总结了空间非合作目标感知的在轨应用情况和任务阶段规划,接着分析了非合作目标的结构特性和表面光照特性;其次梳理总结了建立非合作目标数据集的三种方法,分类归纳了非合作目标识别与非合作目标位姿检测的国内外研究进展;最后,分析了基于深度学习的非合作目标智能感知方法的关键问题与难点,并给出了后续研究的思路。     

基于小波变换与粗糙集的雷达目标识别方法

雷达目标识别是防空武器系统雷达信息处理的一个关键环节.在小波变换与粗糙集基础上提出一种雷达目标识别方法.小波变换能够提高了时--频分频率;粗糙集理论是一种新型的处理不确定性知识的数学工具.利用小波变换对目标原始信息进行分解,得到目标的能量特征向量;通过粗糙集简化关系表,删去冗余信息,用逻辑推理算法表示判别规则.应用小波变换与粗糙集能够满足利用不精确信息进行目标识别的需要.     

浅谈缺陷智能识别数字化磁粉探伤机

缺陷智能识别数字化磁粉探伤机不但能够自动完成磁粉探伤工序,而且综合了人机管理界面、磁粉探伤智能识别、数据管理等多种技术,并根据用户检测规程的要求提供各种数据报表.     

直觉模糊熵在雷达目标识别中的应用

直觉模糊熵是不确定性推理领域中一个重要概念.针对雷达目标识别系统的复杂性,介绍了直觉模糊集的基本概念,分析了满足直觉模糊集熵的性质,提出了一种基于直觉模糊熵的雷达目标识别结果的检验方法.实验结果表明了该方法具有灵活性、合理性和可信性.     

基于动态模板与位置预测的运动目标识别与跟踪

针对动态图像的相关性特点,提出了一种带遗忘因子的自适应动态模板匹配算法,并结合物体运动学原理,提出了一种基于目标位置预测的动态目标识别与跟踪方法,并在此基础上设计了一种螺旋渐开式的目标搜索算法。实验结果显示,这些方法能够准确地识别和快速地跟踪预定目标。