一种改进的自动表格框线检测方法

基于数学形态学的原理对表格框线进行检测，以横线与竖线的交点作为特征点。对结构元素采用了智能选取的方式，一方面可避免由于结构元素过小，．将字的横(竖)线当作表格线提取，另一方面可防止由于结构元素过大，漏掉部分表格线的提取。本还对已提取的表格线进行断点补偿，去除噪声带来的干扰。实验结果表明，该方法效果较好。     

复杂固体边界流场的三维 PIV 测试技术：任意三维边界识别算法

针对复杂固体边界三维流场的 PIV 测试应用,以及流固耦合实验研究中流场和固体结构特征的瞬态同步测试需求,发展了一种基于双相机布置形式的任意三维边界识别算法以精确获取三维表面几何信息;并以基于MLOS-SMART 三维粒子场重构的 Tomo-PIV 算法计算三维速度矢量场,可同步获取三维表面结构运动／变形信息和三维瞬态速度场。这一边界识别算法基于 SURF（加速稳健特征）模式识别算法进行三维曲面重构,可以确定流场中三维物体结构的边界特征。论文采用双相机布置方式获取了三种不同曲率的圆柱曲面图像,验证了所发展的三维边界识别算法的准确性。最后以圆柱绕流 Tomo-PIV 数字合成粒子图像序列为验证对象,采用所发展的边界识别算法和 Tomo-PIV 算法分别高质量地计算出圆柱曲面信息和三维速度场。     

基于纯随机激励的热模态试验技术研究

考虑热影响的结构模态试验技术研究对高空高速越层飞行器的飞行安全具有重要的意义,主要介绍了基于纯随机激励的热模态试验技术,并以一个三角翼的热模态试验为例,阐述了热模态试验原理、方法,最终获得了三角翼的前四阶振动频率随时间变化的规律,为高空高速越层飞行器结构振动特性验证打下了坚实的基础。     

基于GRNN-ELM的飞机复合材料结构损伤识别

飞机结构的损伤严重影响着飞机的飞行安全,为了解决飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,本文提出一种基于广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)与极限学习机(Extreme learning machine,ELM)组合的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对飞机复合材料层合板进行冲击,而后对其进行疲劳拉伸试验,通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个基本模式分量(Intrinsic mode function,IMF)。计算各阶IMF分量的奇异熵,通过核独立主元分析(Kernel independent component analysis,KICA)方法对奇异熵进行特征融合,构建融合特征向量。采用融合特征向量建立基于GRNN-ELM的复合材料结构损伤识别模型,通过试验对损伤识别模型的有效性进行了验证,并分别与所构建的ELM和GRNN损伤识别模型的识别结果进行比较。结果表明,该方法能有效对飞机复合材料结构损伤进行识别,具有很好的工程应用价值。     

基于QSSE方法的橡胶隔震支座参数识别

采用二次误差平方和(Quadratic sum-squares error,QSSE)方法对橡胶隔震支座参数识别进行研究。建立经典Bouc-Wen模型以模拟橡胶隔震支座的非线性动力学特性。对橡胶隔震支座进行振动台实验,基于实验测量的加速度响应和QSSE方法在线实时地识别橡胶隔震支座的参数和位移。研究结果表明,在两种典型地震波的激励作用下,采用QSSE方法分别对3种参数数量不同的Bouc-Wen模型进行识别,得到的橡胶隔震支座模型参数一致,且识别位移曲线和实际测量位移曲线吻合良好,验证了QSSE方法在橡胶隔震支座参数识别中的有效性与准确性,并证明了本文所得Bouc-Wen模型参数的合理性及Bouc-Wen模型简化的可行性。     

基于Morlet小波滤波提高系统参数识别精度的方法

提出了一种基于连续小波变换的时频域滤器对信号滤波,不会引起相波方法,用于频响函数估计前的信号预处理.采用Morlet小波构造一种FIR滤波位失真.提出了一种改进的小波基以满足瞬态激励情况的时频域分辨率要求.采用GARTEUR飞机模型构造仿真算例,对仿真数据添加白噪声.仿真结果表明,系统参数识别精度明显改善,滤波后获得的阻尼估计误差较滤波前下降了30%.     

一种概率更新方法及在目标识别中的应用

信息更新问题是控制决策系统中普遍存在而又极为重要的研究课题。二阶概率技术在这些问题的研究中有着广泛的应用前景。文中结合一个目标识别问题中的应用实例,系统介绍了二阶概率技术的应用过程以及建立在二阶概率技术上的一种概率更新方法,并利用该方法解决了一个目标识别问题中的信息更新问题。     

基于序列图像的自动目标识别算法

由于利用单幅二维图像进行三维目标识别存在识别的多义性,提出了一种基于二维序列图像的三维目标自动识别算法。首先以修正的Hu不变矩构造目标的图像识别特征,进而采用BP神经网络分类器构造关于目标融合识别的基本置信指派函数,以神经网络的训练误差构造证据理论不确定性度量,采用基于吸收法的DS证据理论实现高冲突证据的贯序式融合。对各姿态飞机图像识别的仿真表明,该算法对飞机的空间姿态变化具有很强的鲁棒性,能快速地准确识别飞机类型。此外,算法对先验性参数具有一定的鲁棒性。     

聚醚醚酮/多壁碳纳米管复合材料的凝聚态结构与交流电性能

利用同体合金化方法,制备了不同质量比的聚醚醚酮(PEEK)/多壁碳纳米管(MwNT)复合材料,通过场发射扫描电镜观察了凝聚态结构;对比研究了缓冷和速冷模压成型复合材料的熔融吸热峰和热焓的变化、交流电性能参数.结果表明:固体合金化方法能实现MWNT在PEEK基体中的短切与良好分散,有利于导电网络的形成:添加MWNT可促使低温晶相的形成;随MWNT含量的增加,PEEK/MWNT复合材料低温结晶相的熔融峰更加明显;速冷成型能降低复合材料的结晶度,增大晶粒尺寸分布,促进不同尺度晶粒晶界处形成不同长度MWNT的导电网络,有效降低材料的电阻和体系的逾渗阈值;PEEK/MWNT复合材料的交流电性能参数随频率和MWNT含量的变化而变化,但缓冷成型和速冷成型具有不同的临界频率和逾渗阈值.     

国外机载海面监视雷达发展现状与趋势

首先对目前西方国家装备的较先进的机载海面监视雷达进行了介绍,总结了它们的技术特点。现役机载海面监视雷达具有多功能和多工作模式的特点,除增强了对高海况下的小目标检测能力外,还新增了气象探测、SAR/ISAR和HRRP等先进功能。最后指出了机载海面监视雷达未来发展趋势。