某型航空发动机涡轮叶片涡流探伤干扰信号的鉴别与排除

某型航空发动机涡轮叶片涡流探伤工艺开发过程中,检测中出现异常检测信号,分析和验证证明是由对比试样制作不当及渗铝层残留引起的,属于干扰信号。通过调整对比试样、加强探伤前检查等手段消除了干扰信号,优化了检测工艺。     

基于BP神经网络的航空发动机故障检测技术研究

为了提高航空发动机故障检测正确率,将BP神经网络应用于航空发动机故障检测中。从某航空公司使用的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据中选取研究样本,对比了6种训练方法的效果并最终选择弹性BP法对网络加以训练并进行测试。结果表明:该方法对CFM56-7B系列发动机的排气温度指示故障、进口总温指示故障和可调放气活门故障的检测正确率高达83.33%。BP神经网络能够很好地应用于航空发动机的实际故障检测,其学习记忆稳定、网络收敛速度快,具有一定的工程实用价值。     

白天激光漫反射测距中微弱信号检测的单开门多触发方法

白天激光漫反射测距因存在强背景噪声,导致微弱回波信号的检测十分困难,严重限制了激光漫反射测距的广泛应用。因此,提出了采用单开门多触发方法解决白天激光漫反射测距的微弱信号检测难题。首先,介绍了一种GM-APD (Geiger-ModeAvalanchePhotoDiode,盖革模式雪崩光电二极管)多触发概率分布函数的快速求解方法。接着,取激光漫反射测距系统典型参数,理论分析了多触发情况下的回波信号检测概率,分析结果表明单开门多触发方法可提高激光漫反射测距在白天情况下的回波信号检测概率。同时,通过对触发次数限制的优选,可以增加有效检测比,减少白天观测条件下回波信号的提取代价。最终,通过系统仿真验证了理论分析结果的正确性。因此,单开门多触发方法是解决白天激光漫反射测距微弱信号检测的可行途径之一。     

RGB-D SLAM综述

RGB-D SLAM是指使用RGB-D相机作为视觉传感器,进行同时定位与地图构建(SLAM)的技术。RGB-D相机是近几年推出的能够同时采集环境RGB图像和深度图像的视觉传感器。首先对主流RGB-D相机,RGB-D SLAM算法框架流程做了介绍,然后对RGB-D SLAM算法的国内外主要标志性成果,以及RGB-D SLAM的研究现状进行介绍,并对RGB-D SLAM方法前端视觉里程计中特征检测与匹配、后端位姿图优化、回环检测等关键技术进行介绍总结。最后,对RGB-D SLAM算法的优缺点进行了分析,并对RGB-D SLAM算法的研究热点及发展趋势进行了讨论。     

基于视觉测振和卷积神经网络的螺栓松动检测方法

螺栓松动故障的准确检测对于确保机械产品可靠性具有重要意义。为了解决现有的基于卷积神经网络（CNN）的检测方法所需的大量高质量数据难以在实际工程中获取的问题,本文提出了一种基于视觉测振和CNN的螺栓松动检测方法。通过视觉测振技术,从视频中的每一个像素点提取出振动信号,有效解决了CNN模型训练数据难以获取的问题,通过少量实测视频样本即可对CNN模型进行训练,并实现对螺栓连接状态的准确预测。本文通过一个对悬臂梁结构的敲击实验验证了所提方法的有效性。     

QGH-1型激光全自动铁路货车轮对几何参数检测装置

“QHJ-1型激光全自动铁路货车轮对几何参数检测装置”可对铁路货车轮对进行几何尺寸自动检测,从而实现了外观状况确认的自动化、智能化、信息化,它采用全自动非接触测量法,取代了铁路系统多年来一直采用的手工检测和感官确认的方法,彻底提高了测量的可靠性、准确度。主要特点：具有高精度、高抗干扰能力,采用了先进的多线程技术,可自动进行修程判断,同时可联接各种HMIS信息化管理系统。     

固体推进剂混合装备研究现状与发展

固体推进剂由粘度很高的粘合剂与各种添加成分混合而成,混合过程中物料内部产生巨大的粘阻力,且物料主要组分都属于含能材料,混合装备在混合原理、混合过程安全性以及性价比等方面均有较高要求.根据固体推进剂混合装备的结构和功能的不同,介绍了以立式混合机为代表的有桨批产式设备,以双螺杆混合机、蠕动混合机和多腔混合机为代表的有桨连续...     

固体推进剂松弛模量拉压性能及温度敏感性分析

固体推进剂的拉伸/压缩力学性能存在较大差异,这与推进剂的细观结构及其在拉压载荷作用下的受载作用机制有关,发动机药柱精细结构完整性分析必须考虑推进剂力学性能的拉压不同性。分别定义了推进剂松弛模量的拉压不对称因子和温度敏感性系数,通过HTPB和PBT两种固体推进剂的拉伸/压缩应力松弛试验,研究了温度对松弛模量拉压不对称因子的影响规律,探讨了两种推进剂的拉伸/压缩松弛模量的温度敏感性差异,最后通过细观有限元数值仿真对推进剂拉伸/压缩应力松弛过程中的受载机制进行了初步分析。研究表明,高温对HTPB推进剂的拉伸模量和PBT推进剂的压缩模量影响较大,而低温对HTPB推进剂的压缩模量和PBT推进剂的拉伸模量影响较大;推进剂在较高温度下的温度敏感性低于其在较低温度下的温度敏感性;应力松弛的过程中,造成推进剂拉压不对称性的主要原因是推进剂内部固体颗粒之间的挤压接触作用。     

目标检测中特征不匹配问题研究进展

近年来基于深度卷积神经网络的目标检测器取得了跨越式进展,远远超过传统目标检测算法.但最新的研究表明特征不匹配问题已经成为深度目标检测器性能提升的一个瓶颈.目前在该问题的研究尚未有清晰的总结,因此本文首先对特征不匹配问题进行分析,提出特征不匹配问题的本质是由于目标检测的分类和回归任务优化目标的不一致造成,同时分析了特征不...     

融合热特征的机场航站楼热成像显著人体检测模型（英文）

弱光背景下的目标检测是航站楼夜间巡检机器人的主要任务之一。然而,那些能够在计算资源有限的机器人平台运行的算法往往难以确保航站楼中人体目标的检测精度。为此,本文提出了一种融合热特征的显著人体检测模型。该模型仍然以U-Net神经网络作为基本架构,但是在解码器模块结构和模型轻量化方面重新进行了设计。一方面,在模型的解码器部分增加了由热特征分支和显著特征分支构成的融合模块,进而设计对图像高温区域更为敏感的预测损失函数,以提升算法在复杂场景下的检测精度;另一方面,通过精简编码器网络结构和控制解码器通道数的方式对模型进行了轻量化改进,以降低算法对计算资源的需求。4个数据集上的实验结果表明,本文方法既能确保较高的检测精度和很好的算法鲁棒性,又能以40 f/s以上的检测速度满足巡检机器人实时检测的需要。