基于特征的蒙皮镜像铣加工残区刀轨优化方法

镜像铣加工装备及其加工工艺是蒙皮零件加工的有效手段,其特殊工艺对加工刀轨提出了等步距、无交叉、无抬刀且无残留等特殊要求。针对蒙皮零件加工特征的复杂形状,在满足等步距、无抬刀、无交叉的条件下对加工残留区域进行刀轨优化是一个难题。为解决以上难题,本文提出了一种基于特征的蒙皮镜像铣加工残区刀轨优化方法。该方法基于特征将蒙皮零件的工艺信息与几何信息相关联,自动提取加工特征的加工面及其对应的刀轨,将刀轨分割成若干段子刀轨,并构建子加工区域,再利用布尔并运算得到最终可加工区域。然后对加工面区域与最终可加工区域求布尔差识别出加工残留区域,并根据加工残区位置自适应生成满足蒙皮镜像铣特殊要求的优化刀轨。以典型复杂蒙皮零件验证本文提出的方法,结果表明,基于特征的蒙皮镜像铣加工残区刀轨优化方法可自动识别加工残区,并生成满足蒙皮镜像铣特殊要求的加工残区优化刀轨,为提高蒙皮零件数控编程效率提供技术支撑。     

基于星载可见光相机的空间碎片探测

空间碎片在轨识别与参数辨识为空间轨道预警、航天器规避空间碎片提供了重要依据。文章在轨道相对动力学的基础上,模拟了空间碎片在光学探测过程中的拖尾成像特性;随后,采用 Hough变换对空间碎片尾迹特征.r进行提取与识别,获取碎片方位角信息,通过匹配多帧图像,获取碎片的方位角速度信息。同时,结合激光测距仪的测距信息,获取空间碎片的位置和速度信息;通过数值仿真验证,该方法能够实现对空间碎片探测、识别和定位,因而具有一定的工程应用价值。     

基于改进SSD的舰船目标精细化检测方法

以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩,但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置,检测结果具有很大的背景冗余区域,特别是港口密集停泊的舰船在图像中会出现区域重叠,导致误检和漏检。针对以上问题,提出了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法,该方法综合利用可变形卷积、可变形池化、旋转的边框回归和旋转的非极大值抑制等模块的优点,借鉴MobileNet架构对网络加速,通过学习密集区域目标的几何形变,有效预测目标的旋转角度,最终以旋转的矩形框给出目标的位置。实验结果表明,该算法可实现多类舰船目标类型区分和目标朝向判定的功能,有效地解决了实际应用中的目标精确定位定向难题,提高了自动目标识别的精确性,并满足工程应用的实时性要求。     

民机环控系统压力传感器测试台的设计

压力传感器作为民机环控系统中的关重成品件,其性能好坏直接影响飞机空气系统的管理。为保证其装机质量,提升飞机研制和批产效率,设计了一套压力传感器自动测试台,用于压力传感器的性能测试。首先介绍了压力传感器在机上的功能、分类以及性能参数;然后根据其测试特性,分别从硬件构架、设备选型、测试软件以及配套设备等四个方面阐述了压力传感器测试台的设计方案,实现通过测试软件对压力传感器测试压力和温度的自动控制,并在测试压力和温度达到稳定后,自动采集压力传感器输出的电压信号,经过数据处理后生成测试报告并判断测试结果;最后列出了压力传感器测试台的应用范围和意义。     

基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。     

数字通信系统中新型自动增益控制方法设计

设计了一个新型的自动增益控制(Automatic Gain Control,AGC)方法.针对某数字通信系统的需求,所设计的AGC可以充分利用ADC量化位数,并能够处理LTE多种传输模式(TM2和TM3)信号.仿真结果表明,本AGC能够同时适用于TM2和TM3信号,能够在充分利用ADC量化位数的同时避免过饱和现象,能够准确判断输入信号功率变化状态并迅速调整,从而对稳定功率的输入信号给出恒定的增益.     

基于LSTM的飞行数据挖掘模型构建方法

提出了一种基于LSTM （Long Short Time Memory）模型的飞行历史数据挖掘模型的构建方法,此模型可以将飞行数据中有价值的目标数据自动提取出来。首先,通过滑动窗口法获得待检测数据;然后,将预先做好的训练样本数据输入到所构造的LSTM模型中进行训练,得到数据挖掘模型;最后,将待检测数据导入到训练好的LSTM模型中进行模式识别,将目标数据片段挖掘出来。结果表明,基于LSTM模型的飞行数据挖掘模型构建方法通用化程度高,可用于挖掘不同类型的目标数据,且识别率高,具有很高的工程应用价值。     

机载SAR动目标成象研究

在分析机载合成孔径雷达运动目标成象特点的基础上，探讨了一种动目标成象的前置滤波方法，指出其存在的问题，提出了在前置滤波后进行参数估计的后处理形成，该方法基于时间－频率联合分析法，能得到运动目标的精细成象结果，计算机模拟验证了方法的有效性。     

采用DSG技术实现零件模型分解

针对回转体和箱体类零件模型,应用分解性实体几何技术实现零件设计模型到制造模型的有序分解,介绍了基于特征树模型的两个关键算法:宽度优先和深度优先搜索,以完成面向特征加工过程的空间和时间域内的制造过程规划.最后用一个详细的算例进一步陈述零件模型分解技术.     

ATM中的ADS-SSR数据融合研究

二次监视雷达(SSR)和自动相关监视(ADS)系统已经广泛应用于空中交通管理(ATM)系统,特别是终端飞行区.本文分析了民航空中交通管理中的SSR和ADS系统的特点和缺陷,研究了基本类型ADS合同和扩展类型ADS合同对ADS跟踪精度的不同影响,提出了一个ADS-SSR航迹融合的模型,给出此模型的具体算法,并进行了数字仿真.数字仿真表明:该模型算法具有较高的跟踪精度.