新概念机翼尾流特性实验

大型飞机常采用开启襟翼以增大机翼升力系数,实现较大迎角的起飞和降落,而机翼在大迎角状态下,翼尖会产生能量集中且自由消散时间长的飞机尾涡,严重影响后续起降飞机的安全。基于Rayleigh-Ludwieg不稳定性,提出一种新概念飞机襟翼布局,通过水槽实验发现:新概念布局的襟翼对翼尖涡的消散具有明显的促进作用,不同参数组合下襟翼涡对翼尖涡的运动特性和能量变化的影响均有不同。实验结果也为飞机尾流控制的研究提供了参考,在满足飞行力学设计的基础上,合理运用增升装置构建四涡系统可以有效促进飞机尾流的消散,提高机场飞机起降效率。     

基于FCM聚类的示温漆图像分割算法

根据示温漆(TIP)图像特征及相关实验结果,提出了一种基于模糊C均值(FCM)聚类的示温漆图像分割算法。该算法以FCM聚类算法为核心,应用双边滤波器平滑图像,提高图像分割质量。通过颜色空间转换,提高图像聚类的迭代效率。实验表明:该算法增强了示温漆温度判读需要的特征信息,可以提取人眼无法识别的等温线,同时消除了等温线崎岖等现象,测温误差为±10℃。算法应用效果良好,满足工程要求,已用于示温漆自动判读软件开发。      

等离子体对翼型流动分离控制历程的PIV试验研究

采用粒子图像测速（Particle Image Velocimetry,PIV）技术,研究了介质阻挡放电等离子体激励对NA—CA0015翼型表面流动分离的控制特性及控制效果随时间历程的变化规律。结果表明,激励电压存在一个阈值,当电压小于阈值时,控制无效或效果不明显;当电压接近阈值时,控制表现出不稳定性并最终趋于稳定;当电压大于阈值时,控制效果稳定且显著,气流能够很好地重附在翼型表面。     

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

涡轮叶冠间隙流场PIV测量

为了研究带有冷却气流的涡轮叶冠间隙流场流动特性,采用粒子图像测速仪(PIV)技术得到了叶冠间隙流场中各个典型截面的瞬时流场显示,并对叶冠间隙流场特性进行了研究.研究发现:由于叶冠腔内有两股叶尖冷却气流的注入,叶尖泄漏流流过叶冠间隙时会与两股冷却流相互掺混,从而使腔内气流的流动状态变得非常复杂,因此在叶冠突肩之后以及叶冠腔内流体汇合处会有大小方向各异的涡流产生.同时,两股冷却气流均对泄漏流有一定的阻挡作用,前孔冷却流的阻挡作用更为明显.随前孔与后孔岀流比增加,前孔流及后孔流对泄露流的阻挡作用增强.      

一种进气道自起动特性检测方法

发展了一种应用于激波风洞中快速检测高超声速进气道自起动能力的实验方法。该方法通过在隔离段内预先设置轻质堵块,迫使进气道在风洞运行初期不起动,待堵块被吹出后,流道恢复畅通,进而考察进气道是否具有起动能力。实验采用高速纹影拍摄同步壁面压强测量的手段,对二元高超声速进气道的起动特性进行了研究。通过对纹影照片以及相应的壁面压强信号的分析,对所发展的自起动检测方法的可靠性进行了考核,并进一步研究了内收缩比对进气道起动特性的影响。在激波风洞中获得了进气道自起动过程以及起动／不起动双解区的流场特征和相应的壁面压强变化历程。     

民机襟翼用滑轨材料磨损表面图像分析

利用MZ-4018滚动轴承滑轨摩擦磨损试验机进行磨损试验,通过体视显微镜和工业相机对襟翼滑轨材料试验件磨损表面进行图像采集;采用wiener滤波和Laplace算子进行预处理,以实现图像平滑,增强图像的边缘和细节信息;迭代法和最大间类方差法确定两阈值,以此作为选取种子点的标准,确定生长准则后进行图像分割;最后利用形态学方法进行磨损边界提取并对磨损面积进行测算;实现了对襟翼滑轨材料磨损特征的定量分析。     

一种快速航空图像去雾算法

 基于暗元先验规律的图像去雾算法去雾效果较好,但在进行介质透射率估计时会造成图像中出现方块效应,所以需要进行图像抠图处理。而图像抠图计算复杂度非常高,使得图像去雾时间消耗很大。本文提出一种快速图像去雾算法,使用Kuwahara边缘-角点保持滤波器对大气散射光进行估计,并对所采用的Kuwahara滤波器进行改进。通过增加子块的数目以及进行局部加权等,提高边缘保留效果,抑制方块效应,从而获得较为准确的介质透射率。实验结果表明本文算法时间复杂度低,图像去雾效果好。     

基于NSCT与PCNN的图像融合

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性,提出基于NSCT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解,低频系数采用区域能量融合规则,高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入,最后对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法。     

基于IHS变换的高分辨率遥感图像融合研究与发展

介绍了IHS变换方法和融合原理,以及几种典型的基于IHS变换的融合方法。融合实验采用IKONOS遥感图像．通过对不同融合方法进行比较,总结归纳了基于IHS变换融合方法的发展趋势。