航空发动机转子轴向力动态特征测试技术

以航空发动机止推轴承轴向力为研究对象,基于应力环法的测量原理,发展出一种新的适用于转子轴向力动态特征测试技术。基于固支梁模型设计了扇形支点的应力环传感器,通过理论分析和有限元仿真验证结构设计的合理性,并对应力环传感器测量的灵敏度和静态特性指标进行量化表征。某型航空发动机整机轴向力试车结果表明:转子轴向力中存在不可忽略的动态交变载荷,其峰值与轴向力稳态值的比值为6%~29%。频域分析发现,引起轴向力动态交变载荷的频率成分包括转速基频、转速2倍频及34、68 Hz。相位分析表明,34 Hz与68 Hz引起的动态交变载荷使应力环传感器周向测点的时域波形发生相位同步变化,符合轴向的振动特征;转速基频与2倍频引起的动态交变载荷则沿应力环传感器周向进动变化,符合转子不平衡特征。      

基于时空特征融合的舰船航迹预测方法

针对海上舰船日益增多、海情日益复杂的严峻形势,改进舰船航迹预测方法,实现对海域态势的有效管控成为亟待解决的问题。结合舰船航迹获取简单、数量较大的显著优势,提出利用舰船航迹数据驱动的基于时空特征融合的舰船航迹预测方法。首先,联合卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)构造时空特征融合网络,充分提取舰船航迹的时空特征;然后,利用海量 AIS(Automatic Identification System)数据进行网络训练;最后,利用网络输出的航速和航向对舰船航迹进行预测。仿真结果表明,提出的网络具有准确的舰船航迹预测能力,能够适应舰船机动运动场景。与传统预测方法相比,该方法能够使预测 MSE减少 0.2~1.4,预测性能大大提高。     

基于磨粒磨损机理的机械磨损状态监测

针对机械设备磨损状态监测准确率较低的问题,基于不同磨损机理下磨粒具有不同的形状和纹理特征,提出了一种基于磨粒特征识别的机械磨损状态监测的数学模型。通过形状特征识别球状磨粒和切削磨粒,结合形状、纹理特征识别疲劳磨粒和严重滑动磨粒,基于提取的特征参数建立机械磨损状态监测的特征向量,通过量子粒子群优化(QPSO)的径向基函数神经网络模型,实现对机械磨损状态的监测和判别。实验结果表明:QPSO-RBF神经网络数学模型结构简单,比传统PSO-RBF神经网络模型的识别准确率高5%,可用于常见机械磨损状态的检测。      

舰载飞机发动机的技术特点

舰载飞机特殊的作战环境和起降方式,决定了其动力装置具有鲜明的技术特点。本较为详细地介绍了舰载飞机发动机的技术特点,可为广大科研人员了解舰载飞机发动机提供参考。     

一种基于倾斜影像线特征的三维模型优化方法

针对基于点云构建的建筑物模型通常存在的表面凹凸不平、边缘锯齿等现象,以及建筑物模型中存在的视觉效果不佳的问题,本文提出了一种基于倾斜影像三维线特征约束的三维模型优化方法。该方法以重叠区域为依据对线段进行质量评估与筛选。然后采用选权迭代思想对三维线段进行择优重构,以三角网为单元进行平面拟合与模型表面的纠正与优化,以三维线段为辅助对模型边缘的三角网进行纠正与优化。采用无人机倾斜摄影数据进行实验,将本文方法与Poisson表面重建方法进行了比较,结果表明本文方法有效地消除了平面凸包和边缘锯齿,边缘精度优化至1像素以内,平面精度优化至0.5像素,模型总体精度比Poisson表面重建方法提升了近1倍。此外,对比现有的完全基于点云模型重建算法,本文方法极大地改善了模型的视觉效果,保持了三维模型平面与边缘的特征,模型的边缘和表面精度都得到了提升。     

基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别

视频行人重识别是一项应用非常广的计算机视觉任务。目前的视频行人重识别方法通常是基于监督学习的,该方法需要手工标记大量的数据,代价非常高且并不适用于现实场景。本文提出了一种从底向上的基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别方法。该方法首先将每个样本当作是一个不同的类,然后结合类内间离散度进行从底向上的分层聚类,类间和类内离散度都小的类别将被优先合并,同时在聚类准则中加入一项多样性约束来平衡每类中的样本数量,最后,利用线性变化的特征存储器动态更新模型。在Mars和DukeMTMC-VideoReID两个大型视频数据集上的实验结果表明,相比于目前先进的无监督视频行人重识别方法,本文方法在性能上有一定的提升。     

融合CNN-Transformer的红外弱小目标检测方法

针对远距离红外目标探测技术中存在的弱小目标特征信息提取困难、局部背景噪声干扰强导致检测算法虚警率和漏检率偏高的问题,提出了融合CNN-Transformer的单帧红外弱小目标检测算法。针对已有方法在提取红外弱小目标特征信息时感受野受限且易受到局部噪声干扰的问题,对Swin Transformer中的窗口自注意力计算模块进行改进,设计了基于可分离卷积的局部感知增强模块,兼顾对全局信息和局部信息的提取,提升骨干网络对弱小目标空间分布信息的提取能力。针对小目标特征难以在深层网络中保留的问题,设计了自下而上的多尺度特征融合模块,在不同层级的特征图之间利用注意力机制确保小目标的低层特征信息能够在高层特征图中得以保留。在公开数据集NUAA-SIRST上进行了测试,验证了本文所提算法相比已有算法取得了更佳的检测效果,同时能够兼顾对检测精度和召回率的优化。     

一种基于纹理特征的卫星遥感图像云探测方法

 针对卫星遥感图像中的云探测问题,提出了一种有效的纹理特征分析方法。该方法使用反映图像灰度性质和空间关系的分形和灰度共生矩阵两类纹理,分别来描述云区域和无云的下垫面区域,并从这两个纹理的共5个特征参数构成的多维空间中简化出最小的二维分类空间,使该空间能够完全地区分卫星遥感图像中的云和各种下垫面,利用它设计的线性分类器可以高效地实现云的自动探测功能。大量实际图像测试结果正确率达到98%,证实了该方法的有效性。     

基于小波包分析的航空发动机轴承故障诊断

振动分析是进行滚动轴承状态监测与故障诊断的重要手段。当轴承某一元件表面出现局部损伤时,产生周期性的冲击脉冲力。因此,原来的平稳振动信号变成了非平稳振动信号。傅里叶变换在频域上是完全局部化的,但它不能提供任何时域的局部化特征,而窗口傅立叶变换尽管在时域和频域均具有一定的局部化特征,但其局部化却是固定不变的。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,提出了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的实验信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可进一步应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。     

空间进动目标动态散射特性的实验研究

研制了进动目标模型,构建了紧凑场微波暗室动态测量系统,通过暗室实验的方法研究了空间进动目标的动态散射特性,给出了若干典型条件下的全极化宽带测量结果。通过实验可以观察到目标进动引起的多普勒频移,证明了微波雷达对进动目标微多普勒的可观测性,同时观察到弹头常见结构引起的非理想点散射现象。实验结果的分析表明,该实验系统能够有效地揭示进动目标的目标特性和回波调制特性,从而为弹道中段目标的动态电磁散射特性、目标结构反演、运动参数提取和逆合成孔径雷达(ISAR)成像的研究奠定了基础,对于弹道中段目标识别的研究具有重要的意义。