高速运动舵机的气动伺服加载特性研究

高速运动舵机是一种高能量密度的作动器,具有瞬时、高速及高加速的特征.由于高速运动舵机应用的特殊性,必须对其进行严格的产品性能测试,尤其是其带载工况下的工作可靠性,需要通过模拟负载工况来进行测试.由于高速运动舵机的固有特征,传统电液和电动伺服加载方式将产生难以克服的多余力,基于此,提出一种气动伺服加载方案.首先,对气动加载进行了建模与仿真,验证了气动伺服加载的合理性,优化了系统参数;然后,构建了气动伺服加载实验台,进行了对高速运动舵机在不同工况下的载荷谱加载实验.经过实验验证表明,该气动伺服加载系统能够实现对高速运动舵机进行变梯度动态载荷的加载,并具有较高的精度和可重复性,对高速运动舵机的测试具有重要的意义.     

一种快速航空图像去雾算法

 基于暗元先验规律的图像去雾算法去雾效果较好,但在进行介质透射率估计时会造成图像中出现方块效应,所以需要进行图像抠图处理。而图像抠图计算复杂度非常高,使得图像去雾时间消耗很大。本文提出一种快速图像去雾算法,使用Kuwahara边缘-角点保持滤波器对大气散射光进行估计,并对所采用的Kuwahara滤波器进行改进。通过增加子块的数目以及进行局部加权等,提高边缘保留效果,抑制方块效应,从而获得较为准确的介质透射率。实验结果表明本文算法时间复杂度低,图像去雾效果好。     

一种高效的正常类飞机全机疲劳试验方法

目前国内飞机结构疲劳耐久性评定通常采用规范谱和飞机典型设计任务剖面相结合来编制疲劳试验载荷谱,对全机完整结构进行考核,这将耗费巨大的成本和周期,也因此全机疲劳试验成为型号机体结构设计验证最后以及最复杂的一环。对于以经济性为主要研制要求的正常类飞机,为了推进型号研制工作和取证进度,需要缩减全机疲劳试验的成本和周期。在CA42型飞机适航取证的全机疲劳试验工作中,依据FAA认可的规范谱编制了疲劳试验谱,将疲劳考核目标由整机结构调整为机体主要承力结构,并相应简化了全机疲劳试验载荷加载方式,形成了一种高效的全机疲劳试验方法。通过该方法,CA42飞机全机疲劳试验仅耗时两月,试验成本主要为工时,有效的推进了适航取证工作,并缩减了研制成本。     

单/双轴预拉载荷对碳纤维复合材料高速冲击性能的影响研究

针对发动机工作时受预载荷的叶片受到外物冲击的情况,设计一种面内单轴及双轴预加载装置,开展单轴与双轴不同大小预拉载荷下碳纤维/环氧树脂复合材料（T700/TDE-86）的高速冲击试验,探究预拉载荷对复合材料抗冲击性能的影响,并结合超声C扫描分析预拉载荷对损伤面积的影响。结果表明：面内初始载荷对复合材料层合板抗冲击性能和分层损伤面积有显著影响;预拉载荷会提高靶板的抗弯刚度,减少靶板吸收的能量,减小弹道极限,且在双轴预拉情况下更明显;弹体击穿靶板后分层损伤面积几乎不变,而预拉载荷会减小分层损伤面积,且在双轴预拉情况下更明显。     

三聚氰胺泡沫压缩缓冲性能研究

面向航天器对高性能缓冲材料的设计需求,采用重复压缩循环加载、长时恒压强加载、长时恒位移加载等多种加载方式,对三聚氰胺泡沫材料在不同状态下的压缩缓冲性能进行了表征。分析了压溃预处理、多次抽真空预处理、长时压缩处理等多种处理方式对三聚氰胺泡沫压缩缓冲性能的影响规律。结果表明,随着60%重复正压缩次数增加,泡沫压强-位移曲线逐步滞后;重复正压50次后,泡沫发生9.8%永久塑性变形;负压压溃预处理对泡沫力学性能影响较大,6和8 mm泡沫最大压强分别衰减至64%和66%;长期恒位移压缩两个月后,泡沫压强衰减14.88%。三聚氰胺泡沫压缩试验结果可为后续航天器缓冲材料、缓冲结构的选择和设计提供参考。     

基于B-样条插值的图像边缘检测

为了能高质量地进行图像边缘检测,提出了一种新的基于B-样条插值的边缘检测方法.该方法为了保证图像边缘检测后的质量,采用3次B-样条对图像的像素点灰度值进行插值运算,提出了基于B-样条插值的一阶和二阶微分算子,并引入数字滤波技术加以实现.利用B-样条可分离的特性,实现了2维空间的基于B-样条插值的连续图像的重构函数,在此基础上提出了用于边缘检测的基于3次B-样条的一阶梯度模板和二阶微分模板.该方法非常适合于采用硬件的并行化实现,极大地提高了图像处理速度和边缘检测质量.     

强脉冲软X光喷射冲量的几种模拟加载技术

本文综合国内外相关文献，对强脉冲软X光喷射冲量的片炸药加载、光敏炸药加载、柔爆索加载、电子束加载、磁励飞板加载及磁压力加载等几种模拟技术的研究和应用情况进行了简要的介绍，并简要分析和评述了各种模拟技术的共同点和各自的优缺点。     

综合离心试验全模拟设计

本文提出了一个新的综合离心试验方法，该方法不仅可以对试验件进行过载考核，同时也可实现对其任意截面的弯矩考核，实现了与真实飞行状态更为接近的试验加载方式。该试验方法已经在一些地面试验中得到了较好的应用。     

多分辨率分析在图像边缘检测中的应用

本文针对传统图像边缘检测算子——微分算子和LOG算子在图像边缘检测中存在的不足，引入了多分辨率分析方法，并理论上分析了在不同的尺度下，多分辨率分析中由粗至精的特点，使其在图像边缘检测中具有更良好的特性。     

基于形态学梯度矢量的图像边缘提取算法

图像的边缘在很大程度上可以用梯度的概念来解释和描述,而现有的形态学梯度边缘检测算子抹煞了梯度的矢量性。文章提出了一种新的图像边缘提取算法:在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,且从理论和实际应用两个方面给予证明。并将模糊处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现。同时在图像分割部分改进了最佳阈值化分割,利用小范围的边缘梯度各方向上的最佳阈值化进行调整,使图像的边缘更加完整、清晰。