基于改进YOLOv4的航空发动机小目标损伤检测研究

智能化的航空发动机损伤检测是飞机故障诊断重要的研究方向,针对现有目标检测模型对航空发动机的小目标损伤检测效果差的问题,提出了一种改进的基于You Only Look Once version 4(YOLOv4)的多尺度目标检测方法。在路径聚合网络（PANet）中构建低层次的特征融合层,将更浅层的特征与深层特征融合,提高网络对小目标损伤的检测性能。为减少网络中的冗余参数,在颈部结构中引入了深度可分离卷积,将标准卷积重构为深度可分离卷积的形式。实验表明：改进后的YOLOv4对小目标损伤的检测精度提升了3.43%,模型大小降低了54.06 MB,同时检测速度提高了31.03%。研究结果表明改进的YOLOv4模型对小目标损伤具有更好的检测性能。     

基于AR/CGARCH模型的液体火箭发动机自适应阈值故障检测算法

为了解决传统自适应阈值算法对时间序列方差跟踪能力不足,以及故障阶段带宽自动放大的问题,提出了紧广义自回归条件异方差（Compact General Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,CGARCH）模型。针对液体火箭发动机稳态试车数据的波动性特点,提出一种基于自回归（Auto-Regressive,AR）模型和CGARCH模型的自适应阈值故障检测算法。采用AR模型对稳态参数的均值进行估计,并采用CGARCH模型对稳态参数的方差进行估计,从而利用均值和方差的估计值自适应地构造检测阈值。用某氢氧火箭发动机的热试车数据进行验证,结果表明,该算法能够准确、快速、灵敏地检测液体火箭发动机故障,在正常工作阶段,能够有效跟踪数据波动性,在故障阶段,能够避免阈值变宽带来的漏检。     

基于改进YOLOv5的无人机实时密集小目标检测算法

无人机航拍图像与自然场景图像相比背景更复杂,存在大量密集小目标,对检测网络提出了更高的要求。在保证目标检测实时性的前提下,针对无人机视角下密集小目标检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的无人机实时密集小目标检测算法。首先,将空间注意力(SAM)与通道注意力(CAM)相结合,改进CAM中特征压缩后的全连接层,降低计算量。另外,改变CAM与SAM的连接结构,提高空间维度特征捕获能力。综上,提出一种空间-通道注意力模块(SCAM),提高模型对特征图中小目标聚集区域的关注程度;其次,提出一种基于SCAM的注意力特征融合模块(SC-AFF),根据不同尺度特征图自适应分配注意力权重,增强小目标的特征融合效率;最后,在主干网络中引入Transformer模块,并利用SC-AFF模块改进原有的残差连接处的特征融合方式,更好地捕获全局信息和丰富的上下文信息提高复杂背景下密集小目标的特征提取能力。在VisDrone2021数据集上进行实验,YOLOv5s基准下,改进后模型的mAP₅₀提高了6.4%,mAP₇₅提高了5.8%,对高分辨率图像的FPS可达到46...     

基于改进Yolov3 算法的舰船目标检测识别系统

针对复杂战场环境下对海目标检测识别的需求,设计了一种基于改进Yolov3 算法的海面舰船目标实 时检测识别系统。使用微调分类网络、增加训练尺度、聚类目标边框维度、二级特征分类等方法对Yolov3 检 测识别网络模型进行了优化,在提高识别精度的同时有效降低了漏检率和虚警率。实验结果表明,优化后的网 络模型在自建的舰船图像数据库中将检测识别平均准确率提高到了79.3%,对真实海上航拍视频中舰船目标识 别的平均准确率达到了81% 以上。     

涡扇发动机低压轴断裂故障在线检测方法

针对低压轴断裂易引起涡轮飞转的问题,需在运营环境中进行涡扇发动机低压轴断裂的机载在线检测。采用机载测量的高压物理转速和低压物理转速等参数,建立了基于物理转速变化率和转差关系的低压轴断裂故障在线检测方法。通过发动机工况仿真识别了能够准确区分正常加减速过程、喘振过程和断轴过程的物理参数,设置了检测判定逻辑和判定阈值。结果表明:在断轴后的0.1 s内,低压转速变化率出现瞬间最小值;在0.2 s内,高压转速变化率变为正值。该方法检测响应时间为0~0.5 s,可以实时检测出低压轴断裂故障,有利于控制系统及时采取停车等处理措施以防止核心机被损坏,不会由于发动机正常停车、加减速、喘振和高压轴断裂而导致虚警,检测可靠性高,具有较高的工程实用性。     

单晶金刚石刀具精密检测与评价方法研究

针对单晶金刚石刀具刃口轮廓精度的精密检测方法进行研究,首次利用形位误差仪、通过测量刀具后刀面精度的方法来反映刀具刃口轮廓精度,并基于改进后的最小二乘圆拟合方法完成刀具精度评价.通过实验,实现了形状精度在0.05μm尺度的测量,验证了本方法的有效性.     

基于SIFT和仿射变换的航空器起飞图像跟踪方法

针对机场监视的需要,结合航空器起飞特征,研究了尺度不变特征变换( SIFT)算法和仿射变换模型,在对图像进行灰度图像序列处理的基础上,提出了将SIFT特征点跟踪与仿射变换相结合对航空器起飞信息识别、跟踪的方法。以滨海国际机场的一个起飞过程为例,对图像序列进行了运动目标识别和帧间特征点的匹配,验证了方法的可行性,为机场航空器的起飞跟踪方法提供参考。     

半球轴承批量检测夹具的设计及应用

三坐标测量机是快速自动测量设备,其装夹工件环节产生的准备时间对测量效率的影响远比手动量仪大.因此在批量轮番生产方式下采取有效措施,缩短测量准备时间,对提高产品检测效率具有重要意义.针对动压马达半球轴承成批轮番生产检测的任务特点,在分析检测流程、零件结构以及测量机工作特点的基础上,设计了由孔系基础板及专用定位、支承、紧固件组成的半球轴承批量检测夹具,实现了工件离线快速装夹、缩短了测量准备时间.通过实际应用证明了此方法的有效性.     

SAR图像舰船目标边缘检测

提出了一种在正则化基础上,利用小波变化实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标边缘检测的新方法。传统的利用小波变换实现图像边缘检测时,阈值需要人为设定。针对这一问题,文章引入正则化超分辨技术,从贝叶斯框架下的估计问题出发,采用非二次正则化,平滑图像,保护强散射点目标,实现对 SAR图像进行去噪。利用小波变换的局部化特性和多尺度分析能力,检测突变信号,实现对舰船目标的边缘检测。该方法去噪效果好,边缘 定位准确,仿真结果表明了算法的有效性。     

风洞试验中的视频测量技术现状与应用综述

视频测量（Videogrammetric Measurement,VM）技术因其对试验模型的设计制造无要求,受到国内外风洞试验机构的青睐,本文综述了国外航空航天强国的风洞试验机构所掌握的 VM 技术,并分析了 VM 技术在我国高速暂冲风洞试验中应用所面临的问题,据此中国空气动力研究与发展中心（CARDC）提出了多相机动态标定与基于运动估计的序列图像匹配技术,在暂冲高速风洞高噪声（130 dB 左右）振动环境下,建立了高精度的模型位姿光学测量技术,2米量级高速风洞中的多个应用表明：视频测量的精度高,已用于高速试验模型的姿态与变形测量;另一方面,通过 VM 测量偏折位移场得到光束从摄影中心出发穿过扰流区的光程差,为气动光学效应的研究与测量以及试验模型的壁面流动显示提供新的途径,其光路简单、无需使用价格昂贵的相干光源,因此具有巨大应用前景。