基于RDSS辅助的Doppler/SINS组合导航系统研究

Doppler/SINS组合导航系统具有输出水平速度误差较小、平台角误差较小的优点 ,但存在经纬度误差较大的缺点 ,故不能作为独立的导航定位系统 ;而双星定位系统(RDSS)可输出较高精度的经纬度信息 ,但存在定位滞后的缺陷。利用Doppler/SINS的输出水平速度可以补偿RDSS的位置滞后 ,同时经过位置补偿后的RDSS系统可实时修正Doppler/SINS组合导航系统。仿真结果表明 ,基于RDSS辅助的Doppler/SINS组合导航系统能有效地克服Doppler/SINS系统的缺点 ,是一种新型的组合导航系统 ,可应用于导航定位精度要求较高的场合     

CT图像中一类裂缝类缺陷提取与可视化

文章首先对裂缝图像进行形态学去噪预处理。然后,针对CT图像中裂缝类缺陷和背景相连的情形,通过区域生长、边缘提取、斑点噪声消除、形态学膨胀和腐蚀等运算,优先封闭外轮廓,从而建立了裂缝类缺陷区和背景区之间的分界线。最后,通过图像差运算实现了裂缝类缺陷的二维特征提取,并将缺陷形态可视化。     

利用micro-PIV测量矩形微管道内流量

利用微观粒子图像测速技术(micro-PIV)测量了矩形微管道内低雷诺数下速度矢量场,并以此为基础计算微管道内流体体积流量.微管道水力直径为83μm,横截面深宽比为0.155,长度为17mm.实验中获得雷诺数分别为47、127和215三工况下管道中心水平截面内速度分布.与理论速度剖面比较,管道中心的测量速度值吻合很好,偏差控制在±2%以内.利用中心速度值结合层流解析解计算微管道内平均流速和体积流量.经过误差分析得到该方法测量误差约为3.3%.实验结果表明,利用micro-PIV技术完全可以实现微通道流量的高精度测量.     

电阻阵动态红外景像产生器单元电路设计

本文介绍了电阻阵动态红外景像产生器几种不同的单元电路,重点分析了地线压降对微辐射体驱动电流的影响,从中寻找了一种对地总线的电位变化最不敏感的单元电路结构.     

基于因果图的微小型涡喷发动机安全性分析(英文)

针对复杂的航空发动机系统,提出一种基于因果图的方法对其进行安全性分析。以微小型涡喷发动机机匣破裂或被击穿失效为例,对因果图在安全性分析中的应用进行了研究,并与传统的故障树分析结果进行了对比和分析。研究结果表明,基于因果图的方法一方面可以找出导致航空发动机系统失效的原因之间的复杂因果关系,给出定量分析,符合客观实际;另一方面图形化的推理方法易于安全评估和工程应用。     

无载波超宽带雷达时域动目标处理

分析了无载波超宽带雷达目标运动引起的多普勒效应 ,推导了无载波超宽带雷达多普勒效应的时域表现形式———多普勒时移 ,对一种基于多普勒时移的动目标时域多普勒处理器进行了仿真 ,结果表明 ,利用多普勒时移可检测出目标速度 ,并且不存在盲速     

钕铁硼磁钢微磁检测方法及试验研究

针对稀土永磁铷铁硼材料中存在的裂纹和表面刻痕等缺陷,提出了一种在地磁场环境下的微磁检测方法。设计研制了永磁铷铁硼缺陷的自动化检测装置,提出了有效的检测算法。能够根据曲线趋势判断缺陷;用自制的高精度微磁传感器和检测平台进行了试验。结果表明:自制的高精度微磁传感器可检测出未被充磁的钕铁硼磁钢的最小缺陷深度1 mm的槽,具有良好的工程实用价值。     

射流微泡曝气器溶氧性能测试与工程应用

射流微泡曝气器是一种基于新型微泡生成机理的曝气设备,具有广泛的工程应用价值。射流微泡曝气器溶氧性能测试分析的结果表明:当新设计的射流微泡曝气器进气量从0.2m3/h增至2.0m3/h时,其氧总转移系数从0.052L/min增加到0.338L/min,理论动力效率从0.659kg/kW·h增加到4.284kg/kW·h。与其他类型曝气器相比,该型射流微泡曝气器的氧总转移系数和理论动力效率均有显著提高。此外,射流微泡曝气器应用于实际工程中,废水出水水质中化学需氧量的平均去除率可达到76.6%。     

遥感微纳卫星载荷平台高精度标定技术研究

遥感微纳卫星平台姿态测量数据与成像载荷实际姿态误差较大,因此在获得更高图像质量、高精度定量化应用方面面临巨大挑战。通过光学载荷在轨小孔成像的方式对恒星星点观测,以实现光学载荷自标定;通过星敏感器和光学载荷在轨分别对恒星星点观测,以实现光学载荷和星敏感器互标定,可对星敏感器和光学载荷安装误差进行修正。地面和在轨验证表明,典型遥感卫星自标定误差优于0.2″,光学载荷和星敏感器互标定误差优于2″, 自标定和互标定可有效地提高光学载荷在轨标定精度。     

地面目标多角度SAR数据集构建与目标识别方法

南京航空航天大学雷达探测与成像技术研究团队利用自主研制的无人机（Unmanned aerial vehick, UAV）机载高分辨率微小型合成孔径雷达（Mini synthetic aperture radar, MiniSAR）系统,针对多类具有代表性的地面目标进行全方位回波录取及成像处理,构建了拥有自主知识产权的复杂目标SAR数据集,并依托该数据集开展了基于人工智能的目标识别方法研究。针对无人机运动姿态不稳定、辅助传感器精度受限导致的图像散焦问题,本文提出了新型运动补偿及新型二维自聚焦算法。实验表明,虽然AlexNet、ResNet-18、AConvNet和VGG等经典神经网络在MSTAR十类目标分类问题中取得了接近100%的分类准确率,但将其应用于南航MiniSAR数据集时分类准确率均明显低于90%。由于本文采取的实验方法与SAR目标识别技术的实际应用场景较为接近,该MiniSAR数据集对于面向工程应用的SAR目标识别算法研究将会具有重要参考价值。