数控加工中等高线刀具轨迹的生成

针对高质量的等高线高速加工要求,设计并实现了数控加工中、根据刀位面及其Zmap模型计算等高线刀具轨迹的原理和算法.该算法充分考虑了刀位面Zmap模型的特点,能确保刀具轨迹始终处于顺铣状态,从而保证了良好的加工工艺性.算法稳定性好,计算速度快,并已在商品化软件CAXA-ME中成功实现.      

基于边缘与颜色信息的车牌精确定位算法

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.      

动态系统的容错技术

所讨论的动态系统的容错技术包括故障检测、故障定位和系统重构技术。文中研究了基于数学模型的容错技术，讨论了因数学模型不准而引起的故障检测和定位不鲁棒的问题，提出了若干增强鲁棒性的方法，对故障后的系统重构问题也作了简要介绍。     

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。     

民机机翼结构静力破坏预估研究

为避免飞机结构试验的灾难性破坏,一般要求在试验前对试件的破坏载荷与部位进行预估。采用工程法和有限元法相结合的手段对民机机翼结构进行了破坏预估分析,给出了危险部位及其破坏载荷和安全裕度。此外,又根据该机翼非破坏试验的测量数据,对所预估的可靠性进行了分析认证。采用对"计算"的安全裕度与"试验"的安全裕度对比的方法,阐明了所预估结果的可靠性与偏安全性,可满足工程实用要求。     

q悬臂式周向多自由曲面超精密加工工装卡具设计

针对周向全方位多自由曲面超精密加工过程中存在的问题,设计其专用卡具;通过模型分析,建立了确定卡具关键参数的数学公式,给出了保证多自由曲面相互位置精度的安装调试方法,为减小卡具部分的系统误差提供理论依据。     

虚拟座舱环境头颈部sEMG采集相关肌肉研究

针对虚拟座舱环境下飞行员头部运动实时准确检测问题,在对头部运动特性进行分析的基础上,系统性地总结了人体头颈部sEMG信号采集的相关研究文献。针对头部突然旋转和俯仰运动,通过实验验证已有的sEMG信号采集方法,确定了利用sEMG信号进行头部运动检测时所需要研究的肌肉及准确的肌肉位置标识以及电极放置方法。     

局部附面层吸除对高负荷扩压叶栅气动性能的影响

实验研究了低速条件下局部附面层吸除对高负荷扩压叶栅气动性能的影响.采用五孔气动探针测量了叶栅出口截面气动参数,并对叶片表面静压进行了测量,详细分析了局部吸气方式、吸气量和吸气位置对叶栅出口截面总压损失和负荷能力的影响.结果表明,采用吸力面两端吸气和中间吸气方式均能够有效吸除叶栅流道内低能流体,增加叶栅的气动负荷,从而提高叶栅的气动性能;采用吸力面两端吸气对叶栅气动性能的改善要优于吸力面中间吸气;叶栅气动性能的改善主要在靠近叶展中部区域,而对角区核心区和端部区域的影响并不明显.      

红外搜索跟踪系统单机运动测距方法研究

机载红外搜索跟踪系统只能测量目标的方位、俯仰角度信息,而无法直接获取目标的距离信息。因此需通过载机平台的机动运动,提高系统可观测性,从而对目标距离进行解算,为火控系统提供完整的目标运动参数,实现对目标的被动攻击。通过建立红外搜索跟踪系统（IRST）单机运动测距的数学模型,针对伪测距的非线性滤波的有偏特点进行了去偏处理,获得无偏的单机运动测距模型,并通过数字仿真进行算法模型的仿真验证,验证了算法的有效性。     

车牌定位与字符分割方法研究

介绍了一种改进的基于纹理特征的车牌定位方法,采用自适应阈值,实现了车牌的准确定位。设定自适应改变大小的投影切割阈值实现了字符分割。最后采用BP神经网络法来识别各个字符。实验结果表明,该方法能够较为准确的实现车牌识别,具有定位准、鲁棒性好等特点。