声发射技术在复合材料损伤模式识别中的应用

应用模态分析技术,分析复合材料拉伸破坏试验中的声发射信号,提取复合材料不同破坏阶段下的声发射源信号的特征,进行了有关复合材料损伤模式识别的工作。     

航空发动机性能寻优控制混合优化算法

根据性能寻优控制(Perform ance Seek ing Con trol)优化模式的特点,针对某型涡扇发动机,研究了把发动机性能优化问题描述为线性规划问题。同时针对线性规划方法可能会收敛于局部极小值和非线性方法计算量大的问题,提出了基于LP(L inear P rogramm ing)和MAPS(M odel-A ssisted Pattern Search)混合优化方法,并研究了LP和MAPS混合优化方法在航空发动机性能寻优控制中的应用,同时在最大推力控制模式和最小油耗控制模式下进行了仿真。大量仿真结果表明,采用混合优化方法可进一步提高发动机的性能,并且大大减少了计算量。      

基于非线性有源自回归模型的船用凝汽器故障早期预警

针对故障数据稀缺的现实情况,为实现船用凝汽器性能的准确评估以及灵敏故障早期预警,提出了基于非线性有源自回归模型的故障早期预警方法。考虑到凝汽器参数间存在的时序特性以及非线性特性,本文采用非线性有源自回归模型对参数间关系进行刻画并建立了面向故障早期预警的常模式模型。利用凝汽器物理模型的故障仿真数据进行试验,结果表明提出方法对正常数据和故障早期数据的检测精度分别达到98.13%与100%。对比实验证明了考虑时序特性在船用凝汽器故障早期预警中的必要性。     

Ti—15—3钛合金超塑性最佳变形模式的研究

介绍了Ｔｉ－１５－３钛合金在等速和应变速率循环两种变形模式下的超塑性能,进而探讨它的最佳变形模式计算机优化的原理和实验方法。实验结果表明,未经细化处理的Ｔｉ－１５－３钛合金在应变速率循环的变形模式下具有比常规变形模式更显著的超塑性,而通过计算机优化可以进一步挖掘材料的潜力,获得更为优良的超塑性。     

计算机水平测试软件、考试管理子系统

本文介绍了基于客户机/服务器（C/S）模式的“计算机水平测试软件”系统的特点，系统构成以及计算机考试子系统的功能。分析了基于浏览器/服务器（B/S）模式和C/S模式的系统开发。     

地月平动点中继应用轨道维持

地月平动点中继应用轨道对于月球背面探测具有十分重要的应用价值,由于地月平动点的不稳定性,必须进行轨道维持。文章研究了真实力模型下月球平动点中继应用轨道的维持。首先,基于限制性三体问题下平动点轨道的运动特性,研究了平动点轨道维持的数学模型与维持策略,提出了平动点轨道维持的连续环绕控制方法,并给出了轨道维持的Halo和Lissajous两种控制方式;其次,充分考虑各天体和光压摄动下,采用数值手段研究了不同幅值的地月平动点周期中继应用轨道的维持间隔与速度增量等。研究结果表明:Lissajous控制方式适用于月球平动点中继应用轨道的维持,在给定测控精度条件下,维持间隔约7.4d,速度增量优于20m/s/a。该方法已经成功应用于我国"嫦娥2号"日地平动点任务和"嫦娥5T1"地月平动点任务并获得了良好的控制效果,还可直接应用于我国未来"嫦娥4号"等月球背面探测任务。     

基于改进人工神经网络的航天器电信号分类方法

根据航天器系统级电性能测试工作中数据量大、任务繁重的特点,设计了基于人工神经网络的智能分类系统,对原始测试数据进行智能化分类,将非线性的调试经验以数据的形式储备,可在减少测试工作中对人为经验依赖的同时为航天器信号识别快速提供专家知识。考虑到经典的人工神经网络系统有训练时间长和对网络初始权值的依赖程度高等不足,利用主成分分析对数据进行压缩和自动编码技术对网络权值进行初始化。实验数据测试表明:与传统方法相比,本文提出的改进学习系统的分类准确率、稳定性和响应速度均得到显著提高。      

TWO NEW RECOGNITION METHODS FOR SPATIAL PLANAR POLYGONS

ＴＷＯＮＥＷＲＥＣＯＧＮＩＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤＳＦＯＲＳＰＡＴＩＡＬＰＬＡＮＡＲＰＯＬＹＧＯＮＳＣｈｅｎｇＹｕ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮＵＡＡ２９ＹｕｄａｏＳｔｒｅｅｔ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６．Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓ...     

快速并行细化算法

本文提出一种快速并行细化算法。细化过程是一个迭代过程。每次迭代分成两个子迭代。算法收敛速度快,细化连续性好,几何畸变小,对二值纹理图像无特殊要求,具有通用性。算法实现巧妙,独特,占用内存少,特别适合小型计算机图像处理系统。该算法在PCvision图像处理系统上实现的效果良好。     

二值图像的自适应窗口边缘检测技术

英国Aleksander等人用RAM网络实现的自适应模式识别系统可以认为是一种逻辑神经网络,本文详细描述了利用这种模型实现的自适应窗口边缘2检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测种种的各种实现方法和实验结果。基于这种模型的边缘检测技术的基本思想是:首先对窗口边缘检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测的各种实现方法和实验结果。训练一个或多个对目标物体边缘敏感的模式,然后对图像逐点扫描和测试,根据窗口对特定扫描区域的响应实现对边缘的检测。其过程和模式识别中的训练—识别过程相似。文中讨论了“中心块”和“边缘训练”窗口的响应行为以及窗口大小的选择、响应阀值的确定和N元的选用等具体方法。并给出了相应的实验结果。研究表明,这种方法对边缘检测和噪音滤除都具有较好的效果,且硬件容易并行实现。