高超声速飞行器脆性透波材料大热流冲击下断裂性能试验

高超声速飞行器在俯冲段、高机动变轨或瞬间外露定位探测设备时,快速变化的高热流密度气动热会对天线窗、天线罩等部件产生强烈的热冲击。判断脆性材料透波部件在大热流密度冲击下是否出现断裂破坏及确定断裂时间点,对于高超声速飞行器能否最终锁定并击中目标具有极为重要的意义。本文建立石英灯红外辐射式大热流冲击试验系统,最大冲击热流密度可达1.5 MW/m²,并对SiO₂和Al₂O₃2种脆性材料进行了高速热冲击试验。热流冲击模拟准确,控制结果与预设热流的相对误差小于1.0%。同时,采用数字图像相关方法实时采集热冲击过程中脆性材料表面散斑图像的动态变化,成功捕捉并获得了断裂时间点这一重要关键参数。通过对散斑图像的分析计算,得到了脆性试验件断裂前的表面应变的变化。试验结果为高超声速飞行器透波天线窗等信号探测定位部件在高速大热流热冲击下的安全可靠性设计提供了重要依据。     

基于MED和LMD的自动倾斜器轴承广义Shannon熵谱分析

针对轴承信号微弱故障特征易被强背景噪声淹没的问题,提出采用最小熵反褶积,通过逆滤波器最优化设计,对目标信号进行降噪处理,其峭度值提高了约3.8倍,增强了信号的微弱故障特征;针对非平稳非线性信号频率成分复杂难以解调的问题,提出采用局部均值分解(LMD)和峭度-相关系数筛选准则,其可对非平稳非线性信号进行自适应分解和最优重构,提高了信号的信噪比;针对信号耦合调制及边频突出的问题,通过引入广义Shannon熵进行包络谱带内降噪处理,信号一阶故障特征调制频率与故障特征频率的幅度比降低了24%~43%。通过实验室信号及某型直升机自动倾斜器轴承故障诊断地面试验的分析结果验证了该方法的合理性和可行性。      

基于DSP代码自动生成的测速算法实现

C2000系列DSP具有强大的数据处理能力和丰富的外部测量设备,广泛用于电机控制领域。但传统DSP开发方法周期较长、效率低。因此提出在MATLAB/Simulink环境中利用Target Support Package for TC2/C2000中的模块自动生成DSP代码,并下载到DSP中,实现了在MATLAB环境下同时完成算法设计与DSP代码生成。以此方法为基础,使用DSP的正交编码脉冲(QEP)模块与M/T算法设计了电机转速检测系统,并将检测结果通过DSP串口传入上位机,实现了电机转速实时显示。     

融合背景图像信息和多特征压缩的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题,提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先,在上下文感知滤波器的基础上,将背景图像信息加入位置滤波器。其次,提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征,使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度,实现两种特征的自适应融合。最后,利用特征降维简化模型的复杂度,实现算法运行速度的提升。实验结果表明,改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性,其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法,并且仍保持了实时性。     

基于模型的快速原型伺服控制系统的研究与实践

基于模型的数字化及思想设计方法在设计的初期就开始基于模型对设计进行验证与确认,在信息化软件平台下进行自动化测试,有效解决手写代码错误的风险,并通过不同阶段实时与非实时持续的测试验证来保证工程的可靠性。通过本文论述了基于模型快速原型控制系统设计的技术特点、流程和规范,较之传统开发流程而言,通过这种方式可以使开发者快速高效的进行开发工作。     

机器人磨抛氧化锆涂层工艺研究

使用搭建的机器人自动磨抛平台系统,针对氧化锆热障涂层磨抛工艺开展了研究,旨在通过机器人磨抛加工对涂层厚度及表面粗糙度进行合理控制,提高涂层表面质量。基于Preston理论建立了氧化锆涂层材料的去除模型;通过单因素试验研究了主要磨抛参数对材料去除深度的影响规律,基于正交试验确立了氧化锆涂层材料磨抛最优工艺参数组合和工艺步骤,对航空发动机喉道密封片氧化锆涂层进行了磨抛加工。试验结果表明,在一定范围内,材料去除深度随着磨抛压力及磨抛盘转速的增大而增大,随着进给速度的增大而减小;磨抛压力对材料去除深度的影响较大,磨抛倾角对去除深度的影响较小。机器人磨抛系统采用力控方式实现了定量均匀去除,涂层厚度和表面质量一致性良好,加工效率显著提高,同时也验证了本机器人自动磨抛系统的实用性和优越性。     

基于局部主动轮廓模型的飞机壁板铆接孔定位方法研究

对飞机壁板铆接孔的定位方法进行了研究,提出了一种基于局部主动轮廓模型的铆接孔定位方法。首先通过基于灰度直方图的全局阈值分割和形心法进行铆接孔的粗定位;然后以粗定位坐标为圆心建立遍历圆,并以遍历圆作为限制条件构造能量圆,建立能量方程求解遍历圆内能量最小的像素点为铆接孔的精定位位置;最后进行视觉引导铆接孔定位试验,试验测得定位误差小于0.05mm,满足飞机壁板自动铆接的工艺要求,且比传统的区域主动轮廓模型定位精度高,具有一定的可行性。     

基于视频识别数据融合的场面监视增强方法

针对场面监视雷达、多点等传统机场场面监视传感器探测机场场面航空器、车辆等目标,出现目标虚假、分裂等现象,造成空管系统目标航迹不可靠影响机场管制运行安全问题。提出了一种基于视频识别数据融合的机场场面目标监视增强方法,方法采用YOLO v5网络模型的深度学习智能视频识别技术识别场面航空器、车辆、行人目标,并对存疑目标再利用云台相机捕捉特写,对初次比对分析的结果进行二次对比分析确认,然后与A-SMGCS系统中传统监视数据融合对比处理,自动对场面目标做真伪、增减处理,剔除虚假目标、弥补丢失目标,增加场面目标监视的可信度、可靠性。为塔台管制员提供真实、可靠、全面的场面航空器、车辆、人员运行态势“一幅图”,提高航班管制运行安全。     

基于多传感融合的自动钻铆孔位在线测量方法

为了获得飞机壁板自动钻铆中孔位的实际位置和法向信息,提出了一种基于视觉和激光测距多传感器融合的孔位在线测量方法,该方法可以实时获得钻铆任务的孔位偏差修正量,从而保证壁板钻铆质量。首先,通过建立视觉和激光测距传感器与钻铆机参考坐标系间的映射关系,获得了钻铆孔位在线测量的多传感器融合模型,给出了孔位位置和法向的在线测量原理。然后,为了简化标定过程和提高标定精度,设计了一种同时适用于视觉和激光测传感器的标定板,给出了位置和法向测量的标定方法。最后,测量试验表明,多传感融合的在线测量方法孔位测量位置误差≤0.2 mm,法向误差≤0.3°,能够满足飞机钻铆孔位测量精度要求。