基于定位特征点的叶片锥束CT点云模型配准方法

针对实际生产过程中锥束CT检测空心涡轮叶片的点云数据与计算机辅助设计模型的配准问题,提出了一种基于定位特征点的叶片锥束CT点云模型配准方法。首先将点云数据与计算机辅助设计模型进行预配准;然后查找空心涡轮叶片的设计定位特征点坐标;最后根据定位基准点寻找点云数据上与之对应的基准点,并建立各自坐标系,根据坐标系进行几何变换,迭代直至满足要求,从而完成精确配准。试验结果表明,该方法很好地实现了锥束CT点云模型的配准定位,满足了实际生产要求。     

无量纲叶高对叶型喷嘴流动特性的影响

预旋喷嘴作为预旋系统中的重要元件,其性能优劣直接关系到预旋系统的温降效果。在保持喷嘴几何出气面积不变的条件下,对预旋角度为12°,无量纲叶高分别为0.12,0.25,0.5,1和2的叶型喷嘴在压比1.1~1.9范围内进行了数值模拟。计算域包含进气腔、预旋喷嘴和出气腔,研究内容包括速度场、出气速度、出气角度、流量系数和预旋效率。对比了直孔型喷嘴、扩口孔型喷嘴以及叶型喷嘴的性能差异。结果表明叶型喷嘴的流量系数和预旋效率比直孔型喷嘴均增大20%以上,预旋效率比扩口孔型喷嘴略微增大5%左右。叶型喷嘴的流量系数和预旋效率均随压比的增大而增大,随无量纲叶高的增大先增大后微弱减小;叶型喷嘴的无量纲叶高低于0.5时,流量系数和预旋效率将显著减小。     

基于灰关系的制造过程稳定性评估

基于灰色系统理论,通过对制造过程中的两个数据序列进行灰关系分析,实现了制造系统的稳定性评估.根据获取制造过程某属性的两个数据序列,对数据序列进行排序,得到排序数据图.按照排序数据图的分布特征,建立两个数据系列之间的灰关系,通过计算分析灰置信水平的大小,实现对制造过程的稳定性评估.计算机仿真试验和实际案例表明:通过对两个数据序列的灰关系分析,若求得的灰置信水平不小于90%,则说明该制造系统是稳定的;否则是不稳定的.所提出的方法可以很好地检测制造系统的稳定性,准确率最高可以达到100%.      

T-1A型高精度绝对重力仪

高精度绝对重力仪用于测量地球表面的重力加速度（g,常用值9.81 m/s2）,在精密计量、大地测量、地球物理、资源勘探等领域具有广泛应用。近年来,清华大学自主研制完成T-1与T-1A型高精度绝对重力仪,采用新型的自由落体装置、激光干涉测量技术和信号处理方法,可实现微伽量级不确定度的精密重力测量。本文主要介绍T-1A型高精度绝对重力仪的系统技术和测试结果,经过进一步工程化改进,该仪器有望实际应用于重力计量、地震研究等领域。     

测量兆欧表中值电压和开路电压的一种方法

提出了一种仅用一台通用高阻标准器和台式数字多用表来完成兆欧表中值电压和开路电压的计量方法。通过调节高阻标准器的阻值以及改变和数字多用表的连接方式,组合出所需的测量电路。实验结果表明,该方法实用性强,操作方便,灵活度高,减低了成本,提高了设备的使用率。     

光纤环及其骨架材料膨胀系数测量方法研究与实现

介绍了一种光纤环及其骨架膨胀系数的简易测量方法,并组建了测量系统。利用铝材和不锈钢,对系统的可行性进行了验证,同时用该系统测量了光纤环及不同骨架的膨胀系数,并对实验数据进行了分析研究,实验结果表明：该系统能够为找出与光纤环相匹配的骨架材料提供技术支撑,具有一定的实用和推广应用价值。     

某3级风扇试验流场诊断及性能优化

压气机试验是检验压气机设计是否达标的重要过程,并可在原设计基础上进行优化来发掘设计的潜能。利用级间总压和壁面静压在某3级风扇第1阶段试验对级间流场进行了详细测量和级性能诊断,提出了静叶角度优化方案;通过第2阶段试验,得出了角度优化后使设计转速喘振裕度提高了7.5个百分点,达到了设计指标的结论。流场诊断技术在压气机试验中起到了关键作用。结果表明:壁面静压结合级间径向总压测量方法基本能够满足在压气机试验中性能优化的需要。     

飞机液压系统动态油温计算方法优化

分析了动态油温计算方法的不足,将此方法中的液压油箱计算模型加以优化得到改进的动态油温计算方法,基于功率损失法给出了飞机液压系统中四种典型液压附件的温度计算方程。以某航空液压泵地面试验系统为计算实例,将改进方法计算的结果与试验结果、改进前方法的计算结果进行对比分析,结果表明改进的动态油温计算方法相比改进前的方法具有更高的准确度。     

某型民用飞机电源系统负加速度试飞研究

首先对民用飞机电源系统负加速度试飞进行简要说明,提出民用飞机电源系统负加速度试飞的原因和目的。其次对电源系统负加速度试飞条件、试飞方法和试飞程序进行说明。对电源系统负加速试飞结果进行分析评估,表明电源系统设计是满足设计要求和民用航空标准要求的。最后对负加速度试飞中注意事项进行了详细说明,为其它机型飞机进行负加速度试飞提供借鉴。     

面向未知区域深度测量的序列图像稠密点特征生成算法

对未知着降区平坦度测量是无人机在复杂地形下安全着陆的关键问题。首先,根据小孔成像原理推导出基于单目序列图像的未知区域深度计算方程;其次,针对稀疏匹配存在深度信息重构误差大而稠密匹配在平滑区域误匹配率高的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的稠密点特征生成算法;然后,分别对序列图像中的2帧图像提取亚像素级Harris角点和尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并分别进行特征点匹配;再以2种特征点间的欧氏距离作为约束条件将2种特征点进行融合,生成准稠密特征点;最后,将准稠密特征点进行Delaunay三角剖分,并根据每个剖分三角形上3个顶点像素偏差的方差值制定稠密特征点的生成策略,并结合所提出的深度计算方程计算整个未知区域各点的深度信息。通过Vega Prime(VP)搭建仿真演示验证系统,实验结果表明在机载相机距地面400m处计算高度分别为90m和55m的物体深度信息时,其深度测量相对误差不超过0.89%,具有较高的精度。