基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法,敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先,介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次,针对传统算法的不足,提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法,该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题,提高了估计精度。最后,给出了该算法具体实施方式,说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真,算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真,星敏感器轨道周期低频误差可被消除。     

基于点云数据的发动机管路最小间距计算方案

为检测整机发动机管路是否满足最小间距的设计要求,提出了一种基于点云数据的发动机管路最小间距计算方案,方案包含5个步骤:①从点云数据中划分出不同管路的数据;②基于管路点云数据的空间分布构造等间隔栅格,计算栅格中心点作为管路的趋势线数据;③在管路各趋势线数据点位置上构造垂直平面,将管路点云数据投影到最近的垂直平面上,获得各个垂直平面上呈圆弧状分布的投影点数据;④对各垂直平面上的投影点数据进行最小二乘圆拟合,得到拟合圆圆心及其半径值,将拟合圆圆心作为管路中心线数据;⑤采用遍历法计算两条管路中心线数据的最小间距,中心线最小间距分别减去两条管路的半径值则得到两条管路的表面最小间距。通过12条管路验证了方案的准确度。实验结果表明:管路最小间距偏差在-0.35~0.46mm之间,管路半径偏差在-0.08~0.22mm之间。该方案的实施有助于管路间距数字化检测的实现,且方案的计算结果具有较好的鲁棒性。      

基于关系模型的机载导航数据库快速解析生成方法

导航数据库可用于导航计算、导航台自动调谐管理等,是飞行管理系统所必须的数据源。为了能有效提高机载导航数据库的使用、更新及维护效率,大大减少相关工作人员的工作量,提出了一种基于关系模型的机载导航数据库快速解析生成方法,针对ARINC424协议中包含的大量数据对象进行建模,定义出协议中各个对象之间的逻辑关系和约束关系,并对数据结构进行优化,通过中间关系表确立各个数据之间的交叉引用关系,从而实现数据库的快速解析生成。测试结果表明,基于关系模型的机载导航数据库快速解析生成方法能有效提高数据查询效率,降低数据解析和生成的时间消耗,减少数据冗余,使数据库性能更优异。     

刀具材料对CFRP齿槽加工质量的影响

采用硬质合金(YG6X)和PCD刀具分别对CFRP进行齿槽加工试验,探究刀具材料对齿槽加工质量的影响。结果表明:随着每齿进给量f_z的增大,撕裂因子F_(sl)呈明显的增大趋势;采用PCD铣刀铣制齿槽,其加工质量较为稳定,加工质量较理想。     

阶梯钻钻削碳纤维复合材料的钻削力及孔质量

根据碳纤维复合材料制孔过程中产生的缺陷,自主磨制专用钻头——阶梯钻对碳纤维复合材料进行钻削实验,研究了在不同加工参数下阶梯钻钻削碳纤维复合材料的钻削力、孔出口质量、孔壁表面粗糙度,并与普通麻花钻头进行对比。结果表明:阶梯钻产生的钻削轴向力是麻花钻的一半,孔壁表面粗糙度值更小,孔出口没有明显的缺陷,阶梯钻适合钻削碳纤维复合材料。     

间歇采样转发干扰对相位编码雷达的影响分析

文章分析了间歇采样转发干扰对相位编码脉冲压缩雷达的影响。首先,推导得到了相位编码信号通过匹配滤波器的输出响应。在此基础上,推导了间歇采样转发干扰的匹配输出,研究表明,输出响应为信号编码与间歇采样编码互相关序列的线性插值函数,且只能产生一个假目标。然后,研究了旁瓣抑制网络对间歇采样转发干扰信号的影响,结果表明,旁瓣抑制网络可以有效抑制回波信号的旁瓣,但无法抑制干扰信号的旁瓣。相比输入前数值,干扰旁瓣峰值和位置均发生变化。最后,通过编程计算和仿真实验验证了本文分析的正确性。该研究为雷达对抗干扰评估试验提供重要的理论支撑。     

CCAR-25与CCAR-33适航审定关系分析

开展大型客机动力装置与发动机型号合格审定之间关系的研究对我国适航管理工作的发展具有重要的意义。首先,利用中国民用航空规章的相关数据,建立数据综合管理系统;然后,总结CCAR-25《运输类飞机适航标准》与CCAR-33《航空发动机适航规定》具有重合内容的关联项,分析二者之间的相互关系;最后,研究上述两部规章关于防火系统和滑油系统对某些对象的规定。结果表明:CCAR-25与CCAR-33条款的关系可分为引用、选择、补充、相似和差异五种;最难界定的是相似,它要求对条款的充分理解,否则会有重复审定和漏审的风险;CCAR-25与CCAR-33对防火系统和滑油系统的规定出现了多条款交联对应的情况,通过数据综合管理系统可将其分解为单条款对应并进行适航认证。     

一种提高螺旋桨相同步噪声模型辨识精度的方法

相同步降噪一般先通过一定飞行条件下的实测数据辨识出螺旋桨噪声模型,然后基于噪声模型计算出该条件下的最优相角,再将最优相角用于相同步降噪。在噪声模型辨识的过程中,受飞行速度、高度和气流变化等的影响,实测数据经常会发生较大的波动,从而影响辨识模型和最优相角的准确性。提出一种基于小波滤波和三参数正弦拟合法的最小数据波动的噪声数据选取方法,提高噪声模型的辨识精度,该方法通过小波滤波算法从噪声信号中提取出螺旋桨的叶尖通过频率信号,采用三参数正弦拟合算法合理地选择出波动最小的数据用于噪声模型辨识,从而有效地回避较大波动数据,提高辨识模型的精度。试验结果表明相较于传统使用固定数据辨识所得的噪声模型,使用最小波动数据辨识所得噪声模型能够获得更高的精度,且噪声模型预测的声压级和实际测量的声压级误差小于1dB,模型预测的最优相角与实际最优相角的误差小于5°,最优相角在试验位置点能够实现高达19.5dB的降噪效果。