Performance relationships between ground model and space prototype of deployable space antennas

Performance testing is very useful in the design of deployable space antennas. It is arduous and costly to carry out the prototype experiments on the ground because of the large aperture of the antenna and the difficulty of simulating space environments. Thus, a smaller replica of the antenna, called scale model, is used to achieve the performance testing for reasons of economy, convenience, and saving in time. In this paper, a two-step approach is proposed to predict the prototype performance of the antenna in the space environment according to the performance testing of the scale model. The first step is to analyze the similarity between the prototype and the model in the same environment. Different methods are adopted according to the different performance of the antenna. The scaling laws of the driving force of the deployable Astromesh antenna are established through the differential equations on the basis of the deployment dynamic equations, while the scaling laws of frequency are derived by the dimensional analysis method. The second step is to analyze the performance relationships of the scale model in the different environments. Experiments on the scale model can be performed to obtain the performance relationships. Finally, a complete example of the natural frequency analysis is given to illustrate the two-step method.     

电火花加工CAPP系统的数据输入的研究

分析了电火花加工零件的特点,提出用特征建模解决电火花加工CAPP系统的数据输入,研究了零件模型到CAPP系统数据的转换,并开发了相应模块.     

基于卷积神经网络的局部图像特征描述符算法

为提升基于图像序列三维重建的速度,解决传统局部特征描述符算法提取速度慢的问题,设计了一种基于深度学习的局部特征描述符网络。利用特征描述符网络实现对图像特征点的特征提取,结合本文采用的欧氏距离匹配准则,实现了对不同图像间特征点的匹配。算法对MVS数据集进行了验证,实验结果表明:提出的局部特征描述符算法实现了对图像特征点特征的快速准确的提取、匹配,与传统特征描述符算法相比,特征提取时间缩短了50%以上,特征点的匹配时间缩短了60%以上。相对于本算法中复杂结构的特征描述符网络,结构简单的泛化性更好,可拓展到航天领域的三维重建中。     

特征定量识别的航天精密伺服机构轴承运行可靠性评估方法及应用

滚动轴承是航天精密伺服机构中的关键运动副,其可靠性常作为表征伺服机构寿命的重要指标。针对航天精密伺服机构的复杂载荷、极端环境与具体轴承个性问题,本文开展基于特征定量识别的航天精密伺服机构轴承动态可靠性评估方法及其应用研究。采用自适应标准多小波定量识别机构关键轴承运行状态特征,基于降半正态分布函数构建关键轴承运行状态特征与其隶属可靠度的映射关系,建立轴承运行状态信息的可靠性评估模型,为精密伺服机构轴承可靠性评估缺乏大样本数据和当下产品可靠度难以真实评价的工程难题开辟新途径。工程实例表明:该方法可以有效揭示试验台轴承外圈损伤所引起的运行可靠性降低的原因,并成功应用于评估某型航天精密伺服机构轴承运行状态。     

基于局域纹理特征的图像无损压缩

局域纹理是识别图像的基本要素,因此在图像压缩处理中分析局域纹理特征是达到去相关的有效途径,在此原理基础上提出了一种新的基于局域纹理特征的无损压缩方法,该算法由去相关处理和熵编码两部分组成,去相关操作是通过一组预测模型自适应选择最佳的模型进行处理,然后使用快速有效的CCSDS编码器对最佳去相关模型的预测误差进行编码,最后给出了该算法与JPEG2000及JPEG-LS的无损压缩结果的比较,实验结果显示,该算法的压缩结果明显优于JPEG2000及JPEG-LS的无损压缩结果.      

基于FPGA的低复杂度快速SIFT特征提取

尺度不变特征变换（SIFT）算法具有优良的鲁棒性,在计算机视觉领域得到广泛应用。针对SIFT算法高计算复杂度而导致其在CPU上运行实时性低的问题,基于现场可编程门阵列（FPGA）设计了一种低复杂度的快速SIFT硬件架构,主要对算法的特征描述符提取部分进行优化。通过降低梯度信息（包括梯度幅值和梯度方向）的位宽、优化高斯权重系数的产生、简化三线性插值系数的计算和简化梯度幅值直方图索引的求解等方法,避免了指数、三角函数和乘法等复杂计算,降低了硬件设计复杂度和硬件资源消耗。实验结果显示,提出的低复杂度快速SIFT硬件架构,与软件相比,可以获得约200倍的加速;与相关研究相比,速度提高了3倍,特征描述符稳定性提高了18%以上。      

基于马氏距离的半监督鉴别分析及人脸识别

针对人脸识别应用中人脸样本的类别信息不足以及人脸样本特征间存在相关性的问题,提出了一种基于马氏距离的半监督鉴别分析.该方法在图嵌入框架下利用马氏距离对数据集中带有类别信息的样本进行边界Fisher分析,不仅保持了类内的紧致性和类间的分离性,而且抽取出有利于分类的鉴别特征,同时将不带类别信息的样本用于描述数据集的几何结构,保留了样本间的局部邻域信息.与传统的特征抽取方法相比,该方法有较好的识别性能,在ORL,YALE及AR人脸数据库上的实验验证了该方法的有效性.      

基于特征参数趋势进化的故障诊断和预测方法

 采用时间序列方法对可以表征系统故障状态的特征参数的趋势进化进行预测,同时考虑特征参数的概率分布特性,给出了对系统进行故障诊断和预测的方法。在已获得特征参数监测数据的基础上,分别对具有广义强度/故障阈值确定分布或故障模式特征参数空间分布两种形式的故障判据,提出了利用二次指数平滑预测模型对系统未来某时刻的故障状态进行预测的方法。给出包括故障概率和故障指数在内的故障诊断和预测结果形式,可进一步为系统的维修决策等提供参考。     

激光辐照充压壳体的破坏评价(Ⅱ)——局部热载作用下断裂参数的分布特性

在激光辐照充压壳体的破坏评价中,需确定断裂参数的分布类型及相关的分布参数.壳体材料的断裂韧性KIC是评估模型中对破坏结果有重要影响的断裂参量.因此,以壳体材料30CrMnSiNi2A的KIC为主要研究对象,利用数理统计的方法,对其相关分布特性进行了研究.首先,根据提供的样本,对于断裂参数的分布类型,利用Shapiro-Wilk W检验和正态概率纸检验,表明断裂参数的分布服从正态分布.其次,对于分布类型的数字特征,利用参数估计的方法给出了点估计结果,同时对估计精度及相关的最小样本容量进行了分析.这些问题为了解评估数据的可信程度提供了基础,同时也可为实验室数据处理提供了参考.     

基于边缘检测与颜色目标定位的图像检索

提出一种先利用图像边缘信息缩小检索范围。再利用图像颜色信息进行目标定位的图像检索算法。首先。提取图像边缘信息。利用图像位错率进行边缘信息比较,位错率越小图像边缘信息越接近;然后,利用主色调确定图像的目标块,进行目标子块间的比较。算法忽略图像中不重要的背景因素,有效利用重要的目标因素。从而提高了检索效率。仿真实验证明该算法比单一使用边缘检测、颜色目标定位具有更好的检索性能。