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81.
为获得机载系统轴功提取和引气一体化管控对发动机燃油经济性的影响机制,建立实现该功能的自适应动力与热管理系统模型,利用4阶龙格库塔法与牛顿迭代法耦合求解,分析了不同巡航高度H下轴功提取与引气能量转换效率比η、轴功提取与引气作功比λ、APTMS相对转速Nz等对系统燃油代偿损失的影响。仿真结果表明:轴功提取与引气能量转换效率比η大于临界值时,系统燃油代偿损失随着轴功提取与引气作功比λ的增大而减小,反之则燃油代偿损失增大,变化幅度最大可达20%;APTMS相对转速Nz越大,半闭式空气循环风扇涵道引气越小,动力涡轮低压级引气及功率提取量越大,则燃油代偿损失越大,增量最大可达1倍。说明通过轴功提取与引气一体化管控可有效提高发动机燃油经济性。 相似文献
82.
在风洞结冰模型3D冰形测量中,激光三角测量法相对传统测量方法检测速度快、精确度高,具有极高研究价值。然而由于冰体对激光透射严重,影响激光中心线提取精度从而影响测量精度。针对此问题,提出一种冰形表面激光光带中心线快速提取方法。该算法具体实现步骤为:首先,采用基于三维块匹配去噪算法对图像进行降噪,并对图像进行视觉显著性计算,分割出光带区域;其次,求取梯度图并转换至频域空间,根据图像频谱特征求取能量中心区域;最后,对区域采用灰度重心法求取中心线亚像素级位置。采用冰箱冻结的半径已知圆柱冰块评估该算法,测得算法处理时效为28.57FPS,使用该算法的冰形轮廓重建精度达到0.017mm。实验证明算法满足冰形在线测量技术要求,为开展结冰实验中结冰生长过程在线三维检测技术奠定技术基础。 相似文献
83.
空间序列图像中移动小目标检测与轨迹提取是空间目标监视、跟踪及编目的关键技术之一.为了及时有效地处理星载可见光相机输出的多维海量数据,提出了一种基于四邻域二值量化方法和改进概率Hough变换的目标检测及轨迹提取算法.相较于美国空间目标在轨检测(MTI,moving target indicator)算法,改进算法虚警噪声点及候选路径数目明显减少,计算复杂度降低,运行效率提高.实验结果表明,算法可有效检测序列图像中快速移动的弱小目标并提取其直线运动轨迹. 相似文献
84.
直升机可达区域可用于生成空域安全态势,提高直升机在低空复杂环境中的飞行安全水平.为了满足求解可达区域的实时性和准确性要求,提出了一种快速计算方法.根据能量机动性求解了直升机控制域,结合运动学方程建立了可达区域数学模型.基于最优控制原理,实现了边界点快速计算;提出了基本可达区域的概念,将实时可达区域构造问题转化为少量边界点的计算问题.以AH-1G直升机为对象进行了二维和三维的算例分析,并与微分包含法计算结果进行了对比.算例结果表明,直升机控制域是时变的,需根据实时飞行状态进行计算;该算法能实时计算前飞状态直升机的可达区域,有较高的计算精度. 相似文献
85.
86.
通过对一般加油过程的分析,提出了空中加油机加油过程视频监控需求。将加油过程分为会合、编队、对接、解散四个部分对监控区域进行讨论,并对监控区域进行整理及优化,从功能、分辨率及显示等方面进行分析,给出适应性的视频监控需求,为机外摄像头布局,摄像头和显示器选型,机外照明布置提供有效支持。 相似文献
87.
为了提高区域航路网络结构的科学性、减轻飞行流量增长对网络运行带来的压力,提出了基于航路点布局的多目标网络结构优化方法。首先,考虑区域航路网络的组成要素,设计了反映网络综合性能的优化目标和约束条件以形成优化模型。然后,建立基于节点移动、融合、分解的航路点布局策略,进而给出优化模型的求解步骤,并利用NSGA-Ⅲ算法完成模型求解。最后,对北京飞行情报区部分区域航路网络进行仿真分析,结果表明,使用NSGA-Ⅲ算法得出的区域航路网络具有良好的综合性能。最优网络在满足约束条件的同时,保证了运行费用和非直线系数基本不变,并使得飞行冲突系数减少了10.8%。可见,所提优化方法能有效提升区域航路网络的经济性、安全性和可行性,符合中国现行空域环境和管理体制。 相似文献
88.
为了高效获得颗粒的速度分布,提出一种针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法。图像处理过程包含去噪、锐化、自适应阈值分割、闭运算、去除小颗粒、骨架提取、速度提取、二义性判断、求切线等步骤和方法,对该处理过程的主要误差也进行了分析与修正。流场重构使用了基于RBF(Radial Basis Function)插值且采用迎风插值进行优化的算法,插值结果以速度云图及矢量图的形式展示,对该过程的主要误差也进行了分析与验证。最后的处理结果显示,针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法具有可行性。 相似文献
89.
由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。 相似文献
90.