多通路激光火工品等效测量装置设计

激光火工品起爆系统的功能完整性影响着火工品的正常起爆。为了检测起爆系统的完整性,设计了一款以FPGA为核心的多通道激光火工品等效测量装置。该装置利用光电转换电路、放大滤波电路、A/D采样电路以及双SDRAM存储机制对每个通路的起爆激光功率进行连续采样,并通过板载CPCI总线与上位机完成控制指令和数据交换。试验表明,该装置激光功率采样精度和时序采样精度均满足设计要求,系统设计方案可行。     

远场涡流检测中的相速度分析

对远场的相速特性作了较详细的分析。文中首先从电磁场有限元出发对轴向和径向上的似稳态场相速度作了仿真研究，发现其在空间某些位置上具有稳定的相速，与波特点相似。同时分析了参数μ，σ，ｆ对相速的影响。结果表明，其与电磁波在良导体中传播规律的定性分析相符。最后本文还对瞬态激励下的远场涡流效应作了一定分析，结果再次证明其具有似波特性。     

内置光纤对复合材料性能的影响

将光纤内置于纤维增强复合材料结构中,可以实现复合材料结构的实时健康监测,具有成本低、不受电磁干扰、能监测结构内部变化等特点。采用内置光纤实时监测复合材料结构的健康状态是复合材料结构无损检测技术的重要发展趋势。     

C/C复合材料密度的CT定量无损检测技术

讨论了利用水模试样和石墨试样标定CT检测过程中影响CT值的因素(系统噪声、产品尺寸、检测参数、摆放位置等)对CT值的影响,然后利用C/C复合材料试样建立CT值和材料密度的拟合曲线和拟合公式.结果表明系统噪声、产品尺寸、检测参数、摆放位置等对CT值的影响很小,C/C复合材料织物和复合物CT值和材料密度的拟合公式分别为P=(T+793)/659和P=(T+100)/860,说明利用CT值可以对C/C复合材料的密度进行定量定义.     

涡扇发动机综合检测系统设计

针对某涡扇发动机检测设备的不足,采用基于PXI总线的控制器和数据采集卡建立某涡扇发动机综合检测系统,充分利用现代计算机的资源进行自主开发,将发动机静态校准仪、动态测量仪和振动检测仪的功能合而为一,并增加试车检测功能.这对于提高发动机作战效率具有重要意义.     

星际着陆自主障碍检测与规避技术

 为了在具有科学价值的复杂地形区域实现安全着陆,未来的星际着陆器必须具备自主障碍检测与规避的能力。从星际着陆导航传感器技术、自主障碍检测方法和自主障碍规避技术3个方面出发,对星际着陆自主障碍检测与规避技术进行较全面的分析和总结。首先,对适用于星际着陆自主障碍检测的各种主动式和被动式传感器的工作原理、优缺点进行较深入的阐述;接着,基于不同传感器的测量信息,对各种自主障碍检测方法的障碍检测能力、优缺点进行较详细的对比分析;然后,基于多信息融合的自主障碍检测方法,对安全着陆点选择的原则进行阐述;最后,对星际着陆自主障碍规避流程和适用于星际着陆自主障碍规避的制导控制方法进行较系统的总结。     

基于四阶累积量一维切片的直扩信号检测

文章提出了一种在强背景噪声条件下检测弱直扩信号参数的方法:利用四阶累积量一维切片在低信噪比条件下估计直扩信号载频。因高阶累积量对高斯白噪声有良好的抑制能力,四阶累积量一维切片检测法与传统自相关信号检测法相比,能在更低信噪比条件下恢复信号载频谐波分量。在四阶累积量计算过程中,巧取其一维切片进行计算,减小了运算量。在给出的仿真结果中,以较短的数据长度,能在-15dB下检测到直扩信号载频。     

广义回归神经网络在MC-CDMA空频多用户检测中的应用

简要分析介绍反传神经网络、径向基神经网络与广义回归神经网络。广义回归神经网络与传统的基于反传算法的神经网络相比,具有收敛速度快,鲁棒性强等优点。将广义回归神经网络技术援引到MC-CDMA系统的空频多用户检测中,进行收敛性和误码率的仿真计算。仿真结果表明,广义回归算法比反传算法收敛速度快,广义回归神经网络空频多用户检测的误码率比单天线多用户检测的低。     

双目立体视觉中的一种运动目标检测算法

运动目标的检测是计算机视觉研究领域中的一个重要组成部分,传统的基于单目视觉的目标检测算法要么受环境因素的限制较大,要么收敛速度较慢,还难以解决多个运动目标部分遮挡的问题。针对以上存在的问题,本文在目标检测中采用了立体视觉方法。用双目摄像机对图像进行拍摄获取立体图像序列对,然后对立体图像对运用立体视觉方法进行分析。实验表明该方法能正确检测到运动目标,不受光线变化和阴影的干扰,并且在运动目标发生部分遮挡时仍能正确区分各目标。     

量子超球神经网络在振动故障检测中的应用

提出了一种基于量子超球神经网络的液体火箭发动机振动故障检测方法,采用可变量子超球代表发动机工作模式,自然地提供了反映故障程度的概率幅;网络的离线学习算法可以从训练样本中自动提取发动机振动知识,监测算法不仅能正确预报故障,还能在线学习新的振动信息。试验数据检验结果表明：量子超球神经网络可以成功用于液体火箭发动机振动故障检测。