FGM零件快速原型制造中支撑自动生成模块设计

功能梯度材料是一种新型非均质材料,有着广泛的应用前景.传统的制造设备无法满足加工这种材料零件的要求,快速原型制造技术使得功能梯度材料零件的制造加工得以实现.支撑设计决定快速原型制造产品精度.针对功能梯度材料零件数字化设计制造中的支撑生成问题,采用了基于邻边排序的Stereo Lithography模型切片算法并提出了基于多边形布尔运算的支撑生成算法.根据功能梯度材料零件几何信息及零件内部材料分布信息实现支撑间距自适应改变,提高了快速原型产品精度.通过对支撑自动生成实例的分析,验证功能梯度材料零件快速原型制造中支撑自动生成算法的正确性.      

盲稀疏度信号重构的改进正交匹配追踪算法

在信号盲稀疏度条件下,现有重构算法的固定阈值选择限制了重构精度和重构速度提高,鉴于此,提出一种改进的正交匹配追踪算法。通过非线性下降的阈值快速选择原子,自动调节候选集原子个数,以便每一次迭代时更加精确地估计真正的支撑集,并利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终实现了盲稀疏度信号的精确重构。仿真结果表明,在相同的测试条件下,本文算法的重构精度和速度分别提高了8.5%和9.2%。     

一种速度匹配动基座传递对准的方法

介绍了一种速度匹配的动基座传递对准的方法。主子惯导均采用平台系统的指北导航方式,推导了平台对准误差方程,利用主子惯导的速度差信息构建控制回路对子惯导平台的水平失准角进行反馈修正,同时用卡尔曼滤波器估计出方位失准角,从而实现子惯导的初始对准。建立了相应的模型,对该传递对准方法进行了仿真验证,在仿真时考虑了杆臂效应的影响,加入了杆臂效应的算法补偿机制。仿真结果数据跟理论推导基本吻合,验证了方法的可行性。     

一种空间邻近目标红外多传感器立体分辨方法

空间邻近目标在红外像平面的成像因相互交叠而形成簇状像斑,对红外传感器的信号处理提出了分辨的要求。为实现对空间邻近目标的立体跟踪定位,提出基于量子粒子群优化的空间邻近目标红外多传感器立体分辨方法。在对目标像平面成像建模基础上,构建基于最小二乘准则的空间邻近目标立体分辨目标函数,针对目标函数的高维非线性特点,以QP-SO解决目标函数优化问题,估计目标空间位置。仿真结果表明:相比于传统的先单传感器像平面分辨后多传感器视线交叉定位方法,此法具有更优的目标位置估计精度、辐射强度估计精度和目标个数估计正确率。     

一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法

以星体表面的图像数据为基础,根据撞击坑的向阳面呈亮色调而背阳面呈暗色调的原理,提出了一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法。该方法先用自适应双阈值分割法对星体表面的光学图像进行分割处理,获取图像中明暗区域的形状和位置信息;再用统计学原理分析明暗区域组成结构、像平面上光照方向,结合相关的约束条件来匹配同一撞击坑的明暗区域,同时拟合出撞击坑的外边缘并确定其半径、位置等信息。实验结果表明,该方法能够从常见的星体表面光学图像中快速、可靠地提取出撞击坑的中心位置和半径大小,具有较宽的普适应性和一定的应用价值。     

传递对准的一种方位估计方法

以往的速度匹配方法通常水平失准角估计精度很高,对准时间快而方位失准角估计不理想,为了克服这个问题,本文推导了一种新的方位估计方法。首先由新的速度匹配方法估计出两个水平失准角,然后把这两个失准角信息当做已知量,计算出了方位失准角。并且根据理论推导进行了仿真,结果表明,该方法估计方位失准角精度高,有很好的实用性。     

车载武器惯导系统传递对准技术研究

针对车载武器捷联惯导系统动基座传递对准问题,研究了传递对准的基本原理,建立了地面武器弹载子惯导系统(SINS)动基座速度匹配传递对准的误差模型,并考虑SINS的惯性器件误差。采用了零速校正方法用以提高载车主惯导系统(MINS)的导航精度。根据速度匹配传递对准原理,推导了速度匹配方式下MINS与SINS导航解算速度之差的量测方程。在此基础上,设计了一种传递对准卡尔曼滤波器,并进行了仿真研究。仿真结果表明：SINS速度匹配传递对准在短时间内即可估计出SINS的水平失准角,对准精度可达到0.4＇以内,方位失准角在经过多次零速校正过程中的加减速机动后,对准精度达到0.7＇以内。     

基于概率数据关联的地磁匹配算法

针对轮廓匹配算法存在的虚定位问题,在轮廓匹配算法的基础上,提出了一个新的分批地磁匹配方法——基于概率数据关联滤波的地磁匹配算法。算法把满足一定条件的相关值作为滤波器的有效量测,把巡航导弹的位置作为状态变量,建立了基于概率数据关联的地磁匹配模型,利用概率数据关联滤波算法计算巡航导弹的位置坐标。仿真结果表明,该算法有效地降低了虚定位发生的概率,正确匹配率、导航效果均优于轮廓匹配算法。     

基于立体视觉的板料成形极限应变测量关键技术及其系统

 设计并实现了一种基于双目立体视觉和数字图像相关方法的板料成形极限应变测量系统—BOSAS(双目视觉应变测量分析系统),对其中的关键技术作了深入讨论。该系统可以克服传统坐标网格方法很难进行变形过程的动态监控、自动化程度不高等局限,并可计算试件各变形阶段全场应变分布,以及重建不同变形时刻下试件的几何外形。将分段位移传递法和有限应变理论相结合,可计算大变形下的极限应变。对深冲铝板6016以及航空铝板2A12-T4、2A12-O、7B04-O等材料的应变测量结果显示本文方法适用于板料成形三维变形及极限应变的测量,并将测得数据与由坐标网格方法测得的数据进行比较,结果表明本文方法测量准确、可靠。     

基于混合体制雷达网的弹道目标微特征及外形参数提取

针对弹道中段目标微特征难以识别与分辨的问题,提出了一种基于低分辨雷达和高分辨雷达相结合的混合体制雷达网的有翼弹道目标微特征及外形参数提取方法。依据非线性信号参量可分离模型,利用非线性最小二乘估计方法解算出有翼弹道目标群各散射中心的幅相参数,结合不同雷达提取的微特征的关联性,利用散射中心关联处理实现了各类散射中心的分离。在此基础上,利用弹道目标的微特征,结合弹道目标各散射中心的相对位置关系,重构出各目标的三维微特征及各散射中心的三维位置矢量,进而估计出目标的进动特征和结构参数。仿真结果表明:当信噪比(SNR)为5 dB时,该方法的重构精度保持在92%左右。