基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

航空发动机失稳特征信号甄别

针对航空发动机失稳时的重要表征——喘振信号开展检测、判别和处理方法的研究。通过失稳信号处理器实时获取压气机压力脉动数据,采用时域诊断分析方法完成对失稳信号的在线检测和预警。经压缩部件台架试验验证,失稳信号处理器能成功分离出喘振状态下的失稳信号特征,实现对失稳信号较为准确的捕获,采用的失稳判定方法有效。研究结果表明:失稳特征信号的实时、准确甄别,是发动机失稳主动控制的先决条件,提高失稳特征信号判别的正确率,可有效避免发动机失稳过程中信号的误判、漏判。     

涡喷发动机尾气静电监测及气路故障特征

利用涡喷发动机试车台和新研制的小型涡喷发动机完成了一系列静电监测实验,获取了涡喷发动机尾气静电信号特性,并通过分析静电信号特征证实了尾气静电监测技术对发动机气路部件机械故障的监测.研究发现发动机尾气静电信号的细微变化与发动机工况相关,通过分析第102试车阶段的静电信号发现活动率水平出现了与发动机工况同步变化的情况,验证了活动率水平是一种可作为表征尾气中微小颗粒的带电情况的特征参数;在102～108试车阶段中,发动机出现了燃烧室内壁积炭、燃烧室内壁轻微烧蚀和气路润滑油泄漏故障,根据静电信号的统计分析以及大时间尺度的趋势分析,发现活动率水平、正(负)事件率可作为预警参数来反映因这些故障而导致尾气静电整体水平的变化.      

搅拌头几何特征对搅拌摩擦焊试板温度场的影响

通过实验测量了不同类型搅拌头条件下铝合金焊接试板特征点的温度曲线,分析了搅拌头轴肩尺寸和搅拌针形状对焊接试板温度场的影响。结果表明,轴肩是搅拌摩擦焊接热输入的主要来源,搅拌头轴肩尺寸越大,产生的焊接热量越大,对应试板测温点的温度越高。搅拌头针形对焊接初始阶段试板的温度有明显影响,稳定焊接阶段,试板温度与搅拌针的几何特征及其作用下焊缝金属的塑性流动有关。采用圆台形搅拌针时焊接试板温度最高,采用圆柱形搅拌针时试板温度次之,采用螺纹形搅拌针时试板温度最低。通过对采用圆柱形搅拌针时垂直于焊缝方向上焊接试板温度数据的回归分析,得到了焊接试板宽度方向温度分布的二次解析式。     

AZ31B镁合金双道次热变形过程流变应力特征模拟研究

建立了一类镁合金双道次热变形过程的二维元胞自动机模型。考虑到镁合金具有六重对称的密排六方晶体结构,模型采用了六边形元胞网格。另外,通过计算位错密度演变和设定晶粒形核长大规则,模型将热变形过程中动态再结晶、静态回复、静态再结晶、亚动态再结晶和晶粒长大等单个物理过程耦合到一起。为了验证模型,将其应用到AZ31B镁合金单道次和双道次热压缩过程。探讨了不同变形温度、应变速率、道次间隔和预应变对应力-应变曲线的影响。将计算结果和实验结果进行了对比,吻合较好。     

复杂内筋铝筒段旋压变形规律和再结晶组织演变数值仿真

流动旋压是一种先进的内筋薄壁筒段整体近净成形方法。本文运用数值仿真方法研究多级筋铝合金筒段热旋压过程中材料流变规律和组织演变特性。将内变量型2219铝合金本构模型嵌入ABAQUS仿真平台建立了准确反映宏观流变和微观晶粒演变的热旋压仿真模型,完成了具有多级特征的内筋筒段旋压成形规律分析。研究表明在减薄率为50%、温度为300℃的旋压参数下,随内筋宽度增加材料由“挤压”式转变为“塌陷”式填充内筋,筋槽内材料变形量下降,筋槽内材料晶粒大小不均匀性增加;窄筋在250℃下的晶粒尺寸明显小于其在350℃下的,而宽筋在250～350℃下的晶粒尺寸较为接近,成形温度对窄筋晶粒大小有明显影响,而对较宽内筋的影响有限。     

左行运动激波主导的管内流动特性研究

为了分析左行运动激波主导的管内流动特征,本文采用非定常数值仿真方法,对亚声速进口条件下等直管道内左行运动激波传播与演化特性、左行运动激波/边界层干扰特征开展研究。研究结果表明：在出口周期性强压力脉动干扰下管内存在连续的左行运动激波,该左行运动激波传播特征具有相似性,激波强度、传播速度按幂函数规律衰减。气流经过左行运动激波后总压、总温、静压阶跃式升高,随后受膨胀波影响气流总压、总温、静压下降;左行运动激波/边界层干扰诱发形成翼型回流区,该回流区随运动激波强度衰减逐渐减小。理论与数值分析表明存在左行运动激波后速度为零和运动激波两侧总压相等的两个临界状态。波前马赫数低于临界值或左行运动激波强度高于临界值时,左行运动激波后为倒流、波后总压高于波前。     

基于冲击特征提取的旋转机械智能故障诊断

针对齿轮、轴承故障,提出了基于冲击特征提取胶囊网络的旋转机械智能故障诊断模型。在胶囊网络的构架基础上,将原始故障振动信号作为输入,通过构造首层小波核卷积层,针对性提取冲击故障特征,提高深度学习网络特征提取的可解释性。在小波核卷积层之后扩展一层卷积层,强化首层小波核卷积层提取的特征,将强化的特征经初级胶囊层、数字胶囊层输出分类结果,从而构造了“端到端”的小波卷积胶囊网络模型。通过对各层提取的特征可视化分析,证明了该模型对故障振动信号的冲击特征具有良好的提取能力。3个不同实验平台的数据集验证结果表明不同故障类型、不同故障程度的齿轮及轴承的识别精度最高可达到100%,并具有良好的泛化能力。     

基于多源异构信息的航空发动机转子参数校准与可靠性分析

复杂系统可靠性分析结果的准确性与输入参数精度密切相关。针对包含多源不确定信息的可靠性分析问题,提出了基于贝叶斯最大熵的随机模型修正与参数校准方法。该方法将类型统计信息（例如矩信息、可靠度）转换为约束条件,进而利用不确定性优化求解传统参数估计问题。考虑混合不确定性,引入Wasserstein距离构建似然函数,并利用近似算法提高计算效率。该方法通过增加“熵项”的方式拓展了经典贝叶斯推理的适用范围,可处理多源异构数据与混合不确定性问题。针对多部件航空发动机转子系统,建立了基于survival signature的多态系统可靠性模型,并应用上述方法开展可靠性分析,结果显示本方法较传统方法具有更高精度与更强的稳健性。     

一种基于广义回归神经网络的裂纹扩展定量监测模型

金属结构上裂纹的实时监测对飞行器损伤容限/疲劳试验、飞机定寿,以及保证服役过程中的安全性和可靠性、安排检修等任务具有重要意义。为实时监测金属结构疲劳裂纹的扩展过程,本文通过广义回归神经网络方法研究了提取自导波信号的多维损伤特征参量同裂纹长度之间的定量关系。结果表明,导波信号随着裂纹长度的变化存在规律性变化,损伤特征参量与裂纹长度存在一定的非线性相关性;多维损伤特征参量可实现较为准确的裂纹定量监测。可见广义回归神经网络可用于建立准确度较高的导波结构裂纹定量监测模型。