星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。     

变攻角下被动射流旋涡对高速扩压叶栅性能的影响

对被动射流旋涡(PJV)控制高速扩压叶栅内的流动分离控制展开数值研究,并探究其在变工况条件下的适应特性。结果表明,PJV在设计攻角下可使叶栅总压损失系数降低5.2%,变攻角条件下的损失降低幅度最高可达7.8%,表明其具有较高的控制效率和良好的变工况适应特性。随着攻角的增大,吸力面分离位置提前,射流出口与分离区间的距离减小,PJV能够更为有效地促进附面层内低能流体与主流间的动量交换,使得壁面涡结构得到重新组织,并进一步影响通道涡、集中脱落涡等涡系结构的发展,从而推迟流动分离、减小损失。在综合考虑变攻角流场特性的前提下,应使PJV的作用位置位于分离区上游不远处,所研究的最佳射流位置位于叶片前缘上游40%轴向弦长处。      

采用DSG技术实现零件模型分解

针对回转体和箱体类零件模型,应用分解性实体几何技术实现零件设计模型到制造模型的有序分解,介绍了基于特征树模型的两个关键算法:宽度优先和深度优先搜索,以完成面向特征加工过程的空间和时间域内的制造过程规划.最后用一个详细的算例进一步陈述零件模型分解技术.     

微机化旋进型旋涡流量计的研究

本文介绍了旋进型旋涡流量计的工作原理,推导了其函数关系式,分析了影响其灵敏度提高的各种因素,阐述了根据其传感器的频率输出而设计的硬件及软件。所研制的仪器经低速风洞标定,其误差小于±1.5％。     

一种模拟CCD星图的方法

星识别算法在空间飞行器自主姿确定系统中是不可缺少的。同时将ＣＣＤ所拍摄的星图作为算法的输入,无论是软件调试还是地面试验,抑或是对各种算法的评估,也是必不可缺少。     

晶体塑性本构模型材料参数识别方法研究

为建立简单高效的晶体塑性本构模型材料参数识别方法,将传统Voronoi多晶/柱晶微结构模型进行了简化,探索了简化微结构模型的建模策略,验证了利用简化微结构模型进行材料参数识别的合理性,分别形成了针对多晶、柱晶与单晶合金的材料参数识别策略,获得了ZSGH4169,DZ125与DD6合金共15组材料参数。结果显示：简化模型的网格数量远远低于传统Voronoi微结构模型,极大地降低了计算代价;为保证简化模型的结果合理且计算代价适中,简化多晶模型需大致含有125个晶粒;相同材料参数条件下,简化模型与传统Voronoi模型的计算结果基本一致;3类合金仿真/实验结果间的最大误差均不超过5%。文中所开发材料参数识别方法计算成本小、操作难度低、运行效率高。     

一种基于Hausdorff距离的改进星图识别方法

针对基于Hausdorff距离HD(Hausdorff Distance)识别法存在识别速度慢和对星敏感器镜头旋转特别敏感的问题,提出了一种基于Hausdorff 距离进行星图识别的改进算法,它采用有向距离和绝对距离相结合的方法,利用恒星的空间结构信息,构建有向距离匹配模型;根据镜头旋转特性,建立绝对距离抗旋转模型;对两种模型测试研究确定加权因子,同时选取恰当的匹配识别门限,最终实现匹配识别的性能达到最优.仿真实验结果表明,改进后的算法不但保持了原有算法的高识别率,强抗噪性,而且还具有更快的识别速度和好的抗旋转特性.它在实际工程中已得到成功应用.      

一种基于窄带雷达的低轨空间目标识别方法

通过分析低轨空间目标的姿态运动对窄带回波脉冲数据的调制,表明低轨空间目标窄带回波脉冲数据信号的相位比幅度包含了更多的目标特征信息。采用小波分析从实测窄带相参回波特性数据的相位中,估计低轨空间目标的整体运动趋势,判别低轨空间目标的粗略类型,并通过大量实测数据的实验结果验证了该方法判别低轨空间目标粗略类型的有效性。     

自主近距空战中敌机的战术动作识别方法

为了识别自主近距空战中敌机的战术动作,提出一个两级识别系统.该系统由基本动作识别和组合动作识别两部分组成.其中,基本动作识别采用模糊推理方法,并模拟飞行员的思维过程,用"模式记忆"方法平滑推理结果的抖动;组合动作识别以基本动作序列为输入,采用时间自动机组成并行结构,提取各组合动作的主要几何形态,使识别系统具有良好的可扩展性和鲁棒性.通过仿真对识别系统进行验证,结果表明该系统能有效地识别敌机的战术动作.      

基于边缘与颜色信息的车牌精确定位算法

针对现有车牌定位算法定位率不高和速度慢等问题,结合数学形态学,提出了一种基于车牌边缘检测与颜色信息的精确定位算法.首先对图像进行灰度化、平滑去噪及灰度拉伸等预处理,然后对图像进行垂直边缘检测和二值化处理;再采用线过滤算法滤去干扰边缘线信息,并利用车牌区域灰度变化次数多的特性定位出车牌上下边缘;对经过上下边缘定位后的车牌采用点密度过滤算法滤去零散点,接着采用数学形态学方法寻找连通域粗定位出车牌区域;最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌.实验结果表明,该算法能够实现车牌的快速精确定位.