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41.
含孔金属结构的孔边裂纹监测对于保障飞行安全,增强飞机结构可靠性具有重要意义。为实现对孔边裂纹扩展的监测,进行含有孔边角裂纹的含孔铝合金板疲劳加载试验,得到含孔铝合金板试验件的a-N 曲线以及孔边裂纹扩展过程中光纤光栅应变传感器中心波长偏移量;利用包络分析法、BP 神经网络等损伤识别算法对试验数据进行处理与分析;建立能够以光纤光栅应变传感器中心波长偏移量识别孔边裂纹扩展的监测模型,并通过试验对监测模型进行验证。结果表明:此监测模型可有效识别出孔边角裂纹的扩展与穿透,对孔边角裂纹扩展长度监测的准确度达到了97.2%,未来可应用于全机地面疲劳试验、飞机结构健康监测等多种场景。 相似文献
42.
基于边缘与颜色信息的车牌精确定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有车牌定位算法定位率不高和速度慢等问题,结合数学形态学,提出了一种基于车牌边缘检测与颜色信息的精确定位算法.首先对图像进行灰度化、平滑去噪及灰度拉伸等预处理,然后对图像进行垂直边缘检测和二值化处理;再采用线过滤算法滤去干扰边缘线信息,并利用车牌区域灰度变化次数多的特性定位出车牌上下边缘;对经过上下边缘定位后的车牌采用点密度过滤算法滤去零散点,接着采用数学形态学方法寻找连通域粗定位出车牌区域;最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌.实验结果表明,该算法能够实现车牌的快速精确定位. 相似文献
43.
昆虫翅膀图像特征的亚像素级提取方法 总被引:7,自引:0,他引:7
昆虫翅脉、翅脉交点及翅膀边缘是昆虫翅膀运动变形三维重构的主要依据.通过分析这三种特征的图像特点,对于翅脉中心,采用Hessian矩阵求出灰度极值点方向,并用二次曲线拟合该方向的灰度变化,通过确定该曲线极值点位置来提取亚象素翅脉中心;然后通过求灰度图像的梯度,在其梯度变化方向求极值点的方法提取翅膀边缘特征;此外根据翅脉方向变化的连续性提出了邻域角度约束方法确定翅脉交叉点,从而最终提取到亚像素级的翅膀边缘、翅脉及交叉点等特征.实际应用证明该方法是较为有效的. 相似文献
44.
45.
介绍了边缘计算的基本概念及与云计算的对比。针对电机远程运维需求,介绍了电机远程运维系统的架构及主要功能。在描述边缘侧设备与远程运维平台的数据交互过程的基础上,详细阐述了边缘计算在电机远程运维系统中的应用。 相似文献
46.
47.
高雷诺数状态下,自然层流技术(Natural laminar flow,NLF)是减小机翼表面湍流摩擦阻力的有效方法。然而由于层流翼面上大范围顺压梯度的存在使得后缘处的恢复压差更大,产生更强的激波。因此在减小摩擦阻力的同时又增加了激波阻力。本文采用后缘装置(Trailing edge device,TED)来控制翼型后缘处的激波强度,基于线性稳定性理论(Linear stability theory,LST)的eN方法对流动进行转捩判断,进而应用多岛并行多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm,MOEA)以获得大范围层流区域和弱化激波强度为目标对翼型进行优化设计。优化结果表明合作均衡策略耦合进化算法可以快速地捕捉到该多目标问题的Pareto阵面解,阵面上翼型的波阻力和摩擦阻力性能较初始翼型大大改善。同时,采用后缘装置控制激波强度时,无论在设计点还是偏离设计点时,优化后翼型均具有良好的升阻力特性和鲁棒性。 相似文献
48.
当带红外成像制导系统的飞行器在稠密大气层内做高超声速飞行时,必须采取主动冷却方式防止严重气动加热造成的窗口材料热畸变以及复杂流场造成的气动光学畸变。本文根据成像窗口周围流动具有受高超声速钝头体绕流和气膜冷却结构(即背面为空腔的超声速后台阶)共同作用的特点,在 KD-01高超声速炮风洞中开展了带气膜冷却结构的高超声速平板在不同前缘形状下表面传热特性的试验研究,测量了 Ma8来流条件下喷缝下游表面传热系数,试验获得了2种前缘形状的带气膜冷却结构的高超声速平板喷缝周围瞬态流场 NPLS 图像。通过分析试验数据,得出以下结论:对于带气膜冷却结构(气膜不工作状态)的高超声速平板,模型前缘的形状对喷缝下游区域的表面热流整体分布有明显影响,在钝前缘情形下,表面热流分布接近相同前缘形状的平板边界层为层流状态时的表面热流分布;在尖前缘情形下,表面热流分布则表现出从层流边界层状态向充分发展湍流边界层状态变化的特性;喷缝下游分离和再附区表面传热特性和超声速后台阶流动类似,取决于喷缝上缘处边界层相对厚度。 相似文献
49.
本文针对传统图像边缘检测算子——微分算子和LOG算子在图像边缘检测中存在的不足,引入了多分辨率分析方法,并理论上分析了在不同的尺度下,多分辨率分析中由粗至精的特点,使其在图像边缘检测中具有更良好的特性。 相似文献
50.
李开宇 《南京航空航天大学学报》2007,39(2):198-203
为了能高质量地进行图像边缘检测,提出了一种新的基于B-样条插值的边缘检测方法.该方法为了保证图像边缘检测后的质量,采用3次B-样条对图像的像素点灰度值进行插值运算,提出了基于B-样条插值的一阶和二阶微分算子,并引入数字滤波技术加以实现.利用B-样条可分离的特性,实现了2维空间的基于B-样条插值的连续图像的重构函数,在此基础上提出了用于边缘检测的基于3次B-样条的一阶梯度模板和二阶微分模板.该方法非常适合于采用硬件的并行化实现,极大地提高了图像处理速度和边缘检测质量. 相似文献