数字化组合式大力值校准系统的研制

为了满足对大力值(20 MN左右)的测量和校准,开发了一套数字化组合式大力值校准装置。其最大量程可达24 MN,系统测量准确度为0.1%,适合于大型材料试验机的校准和检定。本文详细介绍了装置的组成结构、弹性体设计、贴片和组桥方式、数字化的方法以及与计算机的通信实现。     

断裂韧性K_(1C)和断裂门槛值ΔK_(th)可靠性测定方法

采用定量方程随机化方法 ,建立了断裂p JR Δa曲线方程 ,断裂p JR Δa曲线与钝化线的交点即为试验测定具有可靠度p的J积分临界值 (J1C) p值 ,根据断裂力学测试原理 ,由试验测定 (J1C) p 值可转化出断裂韧性 (K1C) p 值 ;还建立了断裂门槛ΔKth值的可靠性测定方法 ,并对试验数据进行了统计分析处理 ,得到了一些具有重要应用价值的结果和数据 .研究发现 :断裂门槛值ΔKth服从正态分布     

基于方案偏好值的模糊多属性群决策方法

针对属性值为梯形模糊数,属性权重未知,决策者对方案的偏好值以梯形模糊数给出的模糊多属性群决策问题,提出一种群决策方法.为使决策者的主观偏好值与客观综合属性值间的总偏差最小,借助梯形模糊数的欧式距离,建立单目标优化模型,求解模型,得到属性的精确权重,进而根据综合属性值的期望值对方案排序,最后给出一个数值例子验证了所提方法的可行性与实用性。     

二值箝位电路的理论分析及仿真研究

在CCD焦面驱动电路设计中，经常要求产生在两个指定电平间振荡的信号，二值箝位电路以其简单的拓扑结构、稳定的性能表现而得到应用。尽管二值箝位电路的稳态输出仅受拓扑结构影响，而与初始条件无关，然而其暂态输出会随着初始条件以及拓扑结构的不同而有所差异，造成二值箝位电路设计及其应用的复杂性，文章深入地研究二值箝位电路不同的拓扑结构以及不同的输入条件对其输出的影响，给出了各种情况下的仿真结果，并针对仿真结果给出了定量和定性的分析。     

弹道跟踪数据野值剔除方法性能分析

弹道跟踪数据中的野值会影响导弹目标定位精度。对用于弹道跟踪数据的野值剔除方法进行了综述。结合事后和实时两大类处理模式,分析了各野值剔除方法在理论和工程应用上的优缺点,给出了实际应用时的限制因素,建立了野值判决准则和相应的野值剔除实现步骤。仿真结果表明:野值剔除方法可以有效提高弹道跟踪数据的精度。事后处理模式中,基于格拉布斯准则的野值剔除效果最佳;实时处理模式中,基于自适应门限的五点线性预报法野值剔除效果相对较好,且时间复杂度相对较低,适合实时处理。     

雷达图像幅值空间变迹算法

针对旁瓣抑制，给出了一种幅值空间变迹算法。该算法与一般空间变迹法不同，主要通过每一像素点幅值与相邻两个Nyquist采样点幅值之和做比较来判别该点处于主瓣还是旁瓣，来加以不同处理。在整数倍Nyquist采样的情况下，这种算法不仅压低旁瓣还使主瓣变窄，能得到比传统SVA更高的分辨率，在非整数倍Nyquist采样的情况下也比SVA具有更好的稳健性。对此进行了实验研究，结果证实了该算法的有效性。     

一种遥感图像建筑物检测新方法

遥感图像中的建筑物检测对于土地规划和地图绘制等具有重要意义。文章针对高分辨率全色遥感图像植被覆盖中隐蔽建筑物检测问题,提出了一种结合屋顶结构信息和纹理信息的快速房屋检测方法。首先利用屋顶边缘的几何关系寻找具有矩形屋顶的建筑物;然后使用形态学方法提取屋顶较亮的建筑物;最后利用局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）描述屋顶的纹理特征,并利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）排除误检区域。通过在全色遥感图像集上的试验证明,所提方法对高分辨率遥感图像植被覆盖区域中的建筑物目标具有较高检测率和较低误检率。     

含噪信号经验模式分解虚假分量识别方法

针对含噪信号Hilbert-Huang变换存在虚假分量,提出改进的奇异值分解(SVD)方法进行降噪,改进包含两个部分:一是利用重构相空间代替传统矩阵如Hankel矩阵,以去掉信号冗余,再者提出奇异值能量熵分量差分法,更易于定出重构奇异值阶次;二是提出了频谱比值法对虚假分量进行辨识,更有效辨识出虚假分量.首先利用经验模式分解(EMD)得到本征模式分量(IMF),识别并剔除趋势项,重构信号,然后进行SVD,重构降噪后的信号,消除虚假分量,最后进行时频分析.联合方法应用于含噪仿真信号,信噪比(signal noise ratio,SNR)提高了5.5%,虚假分量辨识率提高至100%,用于双跨转子故障振动信号,得到正确的时频结果,表明了所提方法识别含噪信号虚假分量的有效性.     

一种四元数矩阵建模的彩色图像质量评价方法

针对彩色图像的质量评估问题,提出了一种基于四元数矩阵模型的图像质量评价方法。利用四元数矩阵对彩色图像建模,构造出图像的四元数矩阵模型;对矩阵进行奇异值分解,得到一组奇异值向量;计算标准图像与失真图像对应奇异值向量间的欧式距离,获得失真映射图谱;由失真图谱计算两幅图像间的全局误差,作为失真图像的质量评价结果。通过对几组不同类型失真图像的评价测试,结果表明,方法对图像质量的客观评价结果与主观感知有较高的一致性,并且能够从失真映射图谱判定图像的失真类型。