复合材料缺陷的红外热波无损检测

简述了红外热波无损检测的原理，并利用红外热波无损检测系统对铝蜂窝夹芯结构复合材料和泡沫夹芯结构复合材料的胶接界面脱粘缺陷进行了检测。结果表明，该方法检测此类缺陷快速、高效、直观。引入界面层的概念，建立了此类复合材料缺陷红外热波检测的数学分析模型，利用该模型简单方便地对热像图进行了理论分析。     

基于多分辨分解的低分辨雷达特征提取

根据低分辨雷达的特点,利用小波多分辨分解和奇异性检测理论,对雷达视频回波信号进行了特征提取,获得了目标回波在各尺度上的模极大值点幅值和位置.以此为特征,利用BP遗传算法对实测目标数据进行分类识别,获得了较好的分类效果.     

基于小波分析的压气机失速故障检测

当发动机发生失速时，会引起压气机内压力信号的变化，这种压力信号的变化可以看作信号的奇异点，利用小波分析所具有的时－频特性和多分辨分析的特点，结合对压气机内压力信号频率成分的研究，通过检测模极大值的方法来确定信号的奇异点，进而探测压气机的失速故障，结果表明，利用该方法可以准确地检测压气机失速故障。     

火箭发动机用薄壁合金管涡流特性分析

为了保证火箭发动机用薄壁合金管的可靠性，通过涡流检测参数的编程计算，具体分析了材料的主要涡流特性，制定了正确的火箭发动机用薄壁合金管检测方法。结果表明，此分析方法具有一定的工程应用价值。     

含噪振动信号中早期碰摩的故障检测研究

 研究了在有噪环境下发动机转子系统早期碰摩故障的检测问题。利用最优参数搜索法改进了独立分量分析( ICA) 算法, 用于求解转子系统振动信号与噪声的盲分离问题。在此基础上, 对分离后的振动信号利用小波包分解进行早期碰摩信号的检测。结果显示最优搜索的ICA 算法运行效率高, 信号分离纯度好, 对振动信号有高效的降噪作用, 并利用小波包分解准确地检测出振动信号中的碰摩信息, 其效果优于小波分解法。信噪分离与小波包分解相结合有望用于工程实践中的早期碰摩故障检测和诊断。     

燕尾榫联接结构微动疲劳裂纹的检测技术

自行研制了燕尾榫联接结构微动疲劳裂纹检测系统,利用应变片感知将要产生疲劳裂纹处周围的应变变化,把该应变信号经过A/D转换后送到PC机进行实时分析。该系统能比较准确捕获到疲劳裂纹出现的时间,有效地观测到疲劳裂纹的萌生和扩展过程。微动疲劳试验结果表明该方法简单实用、检测准确、效果明显,解决了疲劳裂纹观测难、捕获裂纹时刻延迟、工作强度大等问题。      

直升机纤维增强复合材料的超声无损检测方法及其应用

本文简要介绍了应用超声无损检测技术对直升机使用的纤维增强复合材料部件存在的缺陷的进行定性和定量检测的方法,给出了具体的应用实例。     

X射线扫描成像系统的应用研究

通过X射线扫描成像系统的应用，得出这种系统的应用是射线检测技术的一次革命，它实现了射线检测的高质量、高效率，使检测成本大大降低。     

基于概率模型运动检测技术的视频对象分割技术研究

MPEG-4最重要的特点是用音频-视频对象来描述内容和进行编码。这就需要按照视频对象进行视频图像分割,而视频对象具有时域和空域这两大特点,而时域分割又占主要的地位。研究了一种时域分割算法,即研究了一种运动检测技术方案,采用Til Aach,Andre Kaup提出的基于概率模型的运动检测技术,用Gauss模型描述噪声引起的像素值变化,将运动目标和有噪声的背景区别开来。最后,采用二值开闭重建滤波器来去除前景和背景中的“小洞”,从而获取了最终的运动检测掩码。     

基于双隐层过程神经网络的飞机发动机故障检测

利用双隐层过程神经网络模型可以直接处理时变信号的特点，提出了一种用双隐层过程神经网络模型对飞机发动机进行故障检测的方法。由过程神经元隐层完成对输入信息过程模式特征的提取和对时间的聚合运算，非时变一般神经元隐层用于提高网络对系统输入输出之间复杂关系的映射能力。分别利用递归神经网络和双隐层过程神经网络对发动机排气温度裕度进行仿真预测。结果表明，双隐层过程神经网络收敛速度快、精度高，优于递归神经网络的预测结果。为飞机发动机状态监测问题提供了一种有效的方法。