变截面梁式压电智能板振动控制的小波模式

基于 Daubechies小波理论的尺度函数变换 ,对于变截面悬臂板结构的弯曲建立了由压电片感应器的观测电量识别挠曲变形构形的显式关系式。此基础上 ,采用具有位移与速度信号负反馈控制律后 ,建立了抑制振动的压电动力控制程序。由于小波尺度函数逼近具有低带通性质 ,即具有自动滤除高频分量的能力 ,该控制程序将不会出现由观测溢出与控制溢出耦合而造成的控制失稳 (即在抑制低频 (阶 )扰动时系统激发出高频 (阶 )扰动的现象 )。数值仿真结果表明 :该控制方法所能控制的模态阶数与压电片数相同 ,而且其控制程序在抑制外界干扰方面是有效的。     

笔式草图的增量识别

针对笔式三维建模技术中手势交互的特点,提出了一种二维草图的增量识别方法:从原始笔划的在线识别与线元转换,到约束关系的自动捕捉与施加,到二维组合图元的识别与规整,到特征手势的识别,到最后的三维特征建模.整个识别过程依据了三维特征建模思想和基于上下文感知的智能推理技术,通过分层识别的方法从紊乱、非精确的二维草图中有效提取三维建模的特征信息,有效降低了草图识别过程的复杂度和积累误差.将特征手势遵循隐式映射机制映射到三维空间后,实时完成三维建模,实现了二维手绘草图与三维精确建模的有效集成.该方法已经在自主开发的原型系统PenSketch3D中得以验证,并取得良好效果.      

一种提高超宽带雷达目标识别概率的方法

首先利用电磁散射理论分析了空中目标在超宽带(UWB)雷达照射下的电磁散射特性,阐述了UWB雷达目标识别的方法与步骤,然后对回波信号的相参积累用于提高UWB雷达目标识别概率的效果进行了分析。理论分析和计算机仿真结果均表明,在低信噪比的情况下,相参积累方法可以提高UWB雷达的目标识别概率。     

面向目标识别的多特征图像融合技术综述

目标识别是计算机视觉领域重要的研究课题.图像融合由于能对信息进行多级别、多层次以及多方面的处理与综合,因此可以获得更为精确和更为可靠的信息.近年来,基于多特征融合的目标识别方法由于无需精密的图像配准,计算简便的优点得到研究者的重视.本文首先简要介绍了特征融合的基本原理和基本框架;然后梳理了特征融合的几类重要方法;最后,...     

基于特征匹配的飞机外表面缺陷差异检测研究

针对光线差异、角度差异影响下,飞机外表面缺陷图像失真造成缺陷差异特征难以提取的问题,构建基于特征匹配的飞机外表面缺陷差异自动检测模型。使用融合Canny算子的改进SIFT算法构建飞机外表面缺陷图像异常特征匹配金字塔生成机体图像特征描述子,结合复合阈值约束与K-means聚类算法投影变换描述子并进行自适应阈值缺陷差异标定,实现自动检测标记不同光线及角度下的机体缺陷异常特征。实验结果表明,所提飞机外表面缺陷差异识别模型能自动检测实时拍摄的飞机外表面缺陷图像异常,具有较强抗变换性。     

基于Multivariate BiLSTM-FCNs的机动实时识别方法

机动的实时、准确识别对飞行员意图识别、空战态势感知具有重要意义。提出了将完整机动划分为若干机动单元,采用基于Multivariate BiLSTM-FCNs的方法自动提取并分析机动单元数据内部的时序特征和依赖关系,实现对机动单元的精确识别。然后通过机动单元窗口过滤噪声机动单元,实时监测机动是否执行或发生变化,实现机动单元到完整机动的实时识别。通过仿真实验识别了筋斗、盘旋、俯冲、爬升和破S机动。实验结果表明,在平均识别延迟率仅为26.19%的情况下,机动识别准确率高达96.67%。     

基于PR- ERNIE模型的航空安全风险量化分析

有效地利用实体识别技术识别出航空不安全信息中的风险要素,提升安全风险识别和评价能力,对于实现航空安全风险量化分析具有重要意义。为精准识别非结构化航空不安全信息中的风险要素,提出了一种融合先验规则和知识增强语义表示模型的实体识别模型,以大量航空不安全事件案例文本报告为分析对象,在自建标注语料上训练ERNIE模型,获取动态词向量,同时引入能够表达风险要素结构的规则进行优化。实验结果表明,模型在测试集上的精确率、召回率和F1值分别达到了92.5%、92.4%和92.4%,优于实验对比的其他模型。模型能够有效识别航空不安全信息中隐含的风险要素,为航空安全风险量化分析提供数据支持。     

数字孪生驱动的薄壁件铣削刀具磨损状态识别方法

薄壁零件由于其本身的弱刚性,铣削过程中极易发生颤振、变形,从而加剧刀具磨损,为提高薄壁零件的铣削加工效率和表面质量,提出了一种数字孪生与支持向量机（SVM）融合驱动的刀具磨损状态识别方法。利用时、频域分析和小波包变换提取特征向量,通过网格搜索与交叉验证（GSCV）的方法进行超参数寻优,结合SVM算法构建薄壁零件铣削刀具磨损状态识别模型。试验结果表明,SVM算法在高维小样本数据的分类识别问题中优势明显,对于不同铣刀磨损状态的识别准确率分别达到96%和90.16%,具有较好的泛化能力。结合机器学习算法构建高保真、轻量化的数字孪生体,并将其嵌入薄壁零件铣削过程监测平台,以解决加工过程中信号实时监测和刀具磨损状态在线识别的问题。     

基于MBD的三维工艺在机匣产品制造中的应用研究

航空发动机机匣产品的结构复杂、制造精度高,产品加工难度很大。为了提高航空发动机机匣产品的工艺设计效率和质量,分析了机匣零件三维工艺设计需要解决的问题,研究了三维工艺设计的方法,并构建了机匣零件三维工艺设计技术路线。通过某机匣产品验证了三维工艺技术的可行性,为三维工艺在航空发动机的应用推广打下了坚实的基础。