飞机失速/螺旋模型自由飞试验总体方案构想中几个问题的分析

本文对制定飞机失速/螺旋模型自由飞试验总体方案时必然会遇到的一些重要问题进行了分析,其内容涉及模型缩尺比例数 K 的最佳选取、确定飞机进入螺旋特征模拟高度 H_A 的依据、模型投放高度 H_m 的变化范围和试验模型质量 M_m 的控制问题。本文所作的各种分析和提出的原则对各种模型自由飞失速/螺旋试验研究具有普遍意义。     

ESPRIT算法在单快拍阵列信号中的应用

ESPRIT算法利用旋转不变技术估计信号参数,是近年来提出的阵列信号处理理论的一个新领域,它具有高分辨率、高精度、不需空间搜索等优点。单快拍总被当作相干信号处理,本文采用了Teoplitz结构协方差矩阵估计,起了空间平滑作用,所以可以估计相于信号源的波达方向(DOA),与标准空间平滑协方差矩阵估计相比较,Teoplitz协方差阵估计在总体上提高了信噪比,并且不牺牲阵列孔径。 计算机模拟结果表明,基于Teoplitz结构协方差矩阵的TLS-ESPRIT算法在20dB信噪比下,可以分辨出相隔0.2瑞利波束宽度的空间信号。     

局部输出反馈阵的求取与应用

特征结构配置法是设计多模态飞行控制系统一种较为有效的方法。在设计时,它可将系统的性能指标与飞机的飞行品质要求结合起来,获取直接和希望的控制规律。本文在此基础上,提出求局部输出反馈阵(其中一部分元素限定为零)的方法,从而可使设计具有更大的灵活性,系统配置也可更为简单。 文中简述了特征结构配置法,对提出的输出反馈阵中元素可限定的计算方法给予推导和论证,并以此法设计了某型飞机多模态飞行控制系统中空中格斗/空地扫射两个控制模态(解耦的)的控制规律,最后对设计的结果作了数字仿真。仿真结果表明:设计的系统具有令人满意的性能,提出的方法是完全可行的。     

一个识别零件几何与工艺特征的自动分类系统

提出了一种在成组技术中应用模糊综合评判理论识别零件几何与工艺特征、进行计算机辅助零件分类的新方法，据此设计了自动分类软件。本法是根据零件本身间的相似性自动分类，不需建立一套分类用编码系统，也不需事先设定假想零件。对不同的分类要求，修改各种输入信息很方便，具有柔性。本文对２３００个航空附件回转类零件作了试验分析，讨论了特征抽取，目标类别，权级、权重分配，模糊关系矩阵计算，及自动分类应用软件设计．本软件是在ＩＢＭ－ＰＣ微型计算机上用Ｆｏｒｔｒａｎ－７７语言实现的，分类结果满意，自动分类正确率达９０％以上。本软件设计方法也适用于设计管理部门．     

基于制造特征的三轴高速铣削数控自动编程技术

运用面向对象技术,描述了待加工件的制造特征.利用模糊最大隶属原则,实现了加工区域几何制造特征的识别.以高速加工工艺数据库和范例库为支撑,采用IFTHEN规则和模糊匹配方法,提取出了适合高速铣削加工的工艺信息.提出了以切削时间短、加工成本低、表面质量高为目标的工艺方案寻优模型,该模型有助于形成成功的加工范例.依据已有加工范例和提取的工艺信息,实现了3轴高速铣削加工的自动编程.     

压电驱动自耦合射流流动特性实验

为了研究压电驱动狭缝喷口自耦合射流的流动特性,采用PIV、热线风速仪测试手段,对自耦合射流激发器在不同激励因素下的流场和速度场分布进行了实验和分析.结果显示,自耦合射流在狭缝出口处产生了反向涡对,随着自耦合射流的发展,射流呈现出在喷口短轴方向急剧向两侧扩展、而在喷口长轴方向先收缩后缓慢扩展的流动特征;自耦合射流的速度分布在法线方向呈现先上升后下降的趋势,在z/b=10左右速度达到最大值;在射流展向上,短轴方向速度呈规律的对称分布和速度自模的特征,而长轴方向速度近喷口区域呈现马鞍状分布,随着法向距离增加这种趋势消失.研究中发现,激发器存在两个谐振频率,在谐振频率激发下自耦合射流的速度和涡量比较大.与常规射流相比,自耦合射流显示出了独特的流动特性.     

SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究

现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障，故障诊断对保证飞行安全十分重要，本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射（Self-organizing map,SOM）人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布，且无需知道样本的概率分布的先验知识，兼具函数逼近功能。本文将SOM引入这一领域，用于计算飞机零部件发生故障的概率，以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合，实际应用说明了该方法的可行性。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出了一种基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接算法.该算法分别提取同态滤波增强后的待配准眼底图像的尺度不变特征点,并用向量进行描述,确定相邻两图像特征点的匹配关系,在MLESAC算法中使用透视变换模型去除误匹配点对,计算匹配点对之间的变换矩阵,进行图像空间变换,完成配准和拼接.对实际眼底照相机获取的多幅图像配准与拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,配准精度达到像素级,可以实现眼底图像的高精度自动配准与拼接.