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。      

天线窗材料热透波特性风洞测试方法

高超声速飞行器天线窗材料在等离子体包覆条件下的热响应和热透波特性测试,是分析天线窗材料特性、研究电磁波在等离子体和天线窗中传输特性的基础。针对等离子体和天线窗中电磁波传输特性,采用矢量网络分析仪和标准增益天线组成的电磁波传输测试系统,获得了一定频率的电磁波经过等离子体和高温天线窗之后的衰减;针对高温天线窗自身热响应特性和电磁波在其中的传输特性,研究了天线窗材料在一定热流作用下的温度分布和烧蚀特性,测试了烧蚀后处于高温状态且无等离子体覆盖的天线窗对电磁波的影响,分析了天线窗高温透波特性与常温透波特性的差异。所建立的方法,为在地面等离子体风洞中开展天线窗热透波特性研究、分析天线窗和等离子体耦合作用对电磁波传输特性的影响建立了基础。     

民用飞机健康诊断大数据应用研究

该文对面向飞机健康诊断的几种大数据技术进行了综述。并行聚类分析方法可以抽取飞机维护系统并行计算机的基本特征,形成飞机各系统历史数据的抽象计算模型;而针对全机状态监控参数中如何从大量飞机参数中挖掘出有价值的信息问题,参数场域挖掘技术发挥了很大的作用;然而在实际应用过程中,经常会遇到多种复杂的故障,这些故障通常具有复杂的非线性关系,而要确定这些非线性相关规则,需要依托大数据技术确定相关的关系;而对于由某一部件失效形成飞机级联故障的链式效应,可利用可视化数据挖掘技术,描述故障数据,结合人类视觉感知能力,加强数据结果处理。     

国际参考电离层IRI－90与中国实测电离层月平均电子密度剖面形状的比较

将太阳活动峰年期间中国4个电离层站垂直探测得到的月平均电子浓度剖面与国际参考电离层IKI-90进行了系统的比较。结果表明国际参考电离层所计算的峰下电子含量(或峰下半厚)总体来说偏大。一天中白天符合较好,晚上较差,对中纬台站较好,对低纬台站较差。      

基于结构光扫描数据点的内表面重建方法

提出基于结构光扫描获取的特征点重建物体内表面的方法.结构光扫描获取原始数据精度较高,但是存在数据密度不均的问题.通过剔除测量方向部分冗余数据点和插补扫描方向的稀疏数据,对原始三维数据密度进行适当调整,然后采用基于局部切平面簇的方法对调整后的数据点云进行表面重建.在某一特征点的邻域构造对应于该点的局部切平面,通过局部切平面簇逼近原始表面,采用Marching cubes算法提取等值面,得到三维表面重建的初始网格,根据优化算法简化网格,并采用Loop细分法平滑网格,获得描述物体表面特征的重建表面.该方法解决了由结构光扫描获取的不均匀原始数据点重建物体内表面的问题.      

2000年和2001年52°N地区OI5577气辉强度与原子氧浓度峰值的时间变化特征

分析了2000年和2001年期间52°N地区OI5577气辉强度的夜间变化特征和季节变化特征．利用由 OI5577气辉强度反演原子氧浓度峰值的方法反演出原子氧浓度的峰值,分析了峰值的夜间变化特征和季节变化特征．结果表明, OI5577气辉强度的夜间变化特征随季节变化, 2000年春季的夜间强度最大值出现在0000LT 之后,夏季和秋季的出现在0000LT之前,冬季的出现在0000LT,2001年春季和秋季的夜间强度最大值出现在0000LT之前,夏季和冬季的出现在0000LT;OI5577气辉强度在2000年2月份,8月份和10月份出现最大值,在2001年9月份有最大值．就主要特征而言,反演出的原子氧浓度峰值的夜间变化特征和季节变化特征分别与OI5577气辉强度的一致．     

"神舟二号"大气密度探测器的探测结果Ⅱ.在太阳和地磁扰动期间高层大气密度的变化

选用了Sz—2大气密度探测器在2001年2—4月间的探测数据,进行日照和阴影区域热层大气密度对太阳和地磁活动程度的响应变化的探讨．结果表明,日照区大气密度峰值主要随F10.7值而变,在地磁扰动期间,阴影区大气密度对扰动的响应更明显,通常响应变化开始于高纬度地区,然后向低纬度地区推移．     

基于实时观测数据的大气密度模式修正

针对国际大气密度模式NRLMSISE-00, 以中国神舟飞船探测数据为基础, 提出一种基于实时大气密度观测数据的模式修正方法. 通过计算分析模式计算结果与探测数据的误差分布特征, 针对地磁相对平静期(Ap≤ 30)模式计算的误差特点, 建立了一种平均误差修正方法, 即认为在相对平静期, 在相同纬度和地方时, 模式误差基本相同, 某一时刻模式预测误差可以近似用与其相同纬度和地方时的平均误差来替代, 从而对模式预测结果进行修正. 以神舟4号探测数据为基础, 通过对模式预测结果采用两种方式进行修正, 可以看到模式误差得到了一定的改善. 采用误差库累积准实时修正, 修正后的误差由原来的20 %降至6 %; 采用误差库5天滑动预报修正后, 模式提前1, 2, 3天的预测误差由原来的20 %分别降至7.8 %, 9.4 %和10.5%.      

Testing the three-dimensional IRI-SIRMUP-P mapping of the ionosphere for disturbed periods

This paper describes the three-dimensional (3-D) electron density mapping of the ionosphere given as output by the assimilative IRI-SIRMUP-P (ISP) model for three different geomagnetic storms. Results of the 3-D model are shown by comparing the electron density profiles given by the model with the ones measured at two testing ionospheric stations: Roquetes (40.8°N, 0.5°E), Spain, and San Vito (40.6°N, 17.8°E), Italy. The reference ionospheric stations from which the autoscaled foF2 and M(3000)F2 data as well as the real-time vertical electron density profiles are assimilated by the ISP model are those of El Arenosillo (37.1°N, 353.3°E), Spain, Rome (41.8°N, 12.5°E), and Gibilmanna (37.9°N, 14.0°E), Italy. Overall, the representation of the ionosphere made by the ISP model is better than the climatological representation made by only the IRI-URSI and the IRI-CCIR models. However, there are few cases for which the assimilation of the autoscaled data from the reference stations causes either a strong underestimation or a strong overestimation of the real conditions of the ionosphere, which is in these cases better represented by only the IRI-URSI model. This ISP misrepresentation is mainly due to the fact that the reference ionospheric stations covering the region mapped by the model turn out to be few, especially for disturbed periods when the ionosphere is very variable both in time and in space and hence a larger number of stations would be required. The inclusion of new additional reference ionospheric stations could surely smooth out this concern.     

星载单频GPS数据的电离层延迟改正方法分析

利用C/A码单点定位对LEO(Low Earth Orbit)卫星上的电离层延迟改正方法——"电离层比例因子法"进行了分析研究.计算的CHAMP卫星的轨道结果表明:采用电子密度峰值高度(hmF2,F2 region maximum electron density height)平均值和瞬时值计算的电离层比例因子α变化范围分别为0.3~0.4和0.2~0.65之间,两者最大差异可达0.3,相比较而言,hmF2瞬时值的结果更加合理,并且相应的大地高H方向的系统偏差要降低0.05~0.3m左右;与双频无电离层组合的普通单点定位结果相比表明该方法能较好地消除电离层一阶项所引入的H方向上的系统偏差;该方法适用的LEO卫星轨道高度范围大致在200~ 600km之间,当轨道高度超过700km时,该方法并不适用.