基于装配约束的飞机导管几何特征建模与误差补偿

针对飞机导管实际装配过程中因装配应力大导致故障频发的问题,提出了一种基于导管装配特征的误差补偿方法.首先采用几何建模法进行了导管装配过程的几何建模,并提出了一种基于轴线矢量的导管装配模型建模方法.在此基础上,采用罗德里格旋转公式建立了基于实际装配工况下的导管空间位姿计算模型.然后基于导管装配要求进行了装配约束分析并识别...     

对数极坐标变换识别算法在成像制导中的应用

图像匹配是成像制导系统中常用的目标识别算法，但实时目标图与基准目标图存在的尺度差异以及旋转不可避免，这也导致失配率提高。针对这个问题，引入对数极坐标变换运算，根据对数极坐标图像的尺度、旋转不变性提出了新的目标匹配识别算法，一方面保证了在尺度变化及旋转下的高匹配率；另外新算法结合了变换图目标区域的轴向投影统计策略，保证了匹配运算量的降低；文中仿真实例验证了算法的优势与有效性。     

语音模式中基于启发式搜取的快速匹配算法

语音模式匹配是语音识别技术的关键步骤之一。本文介绍了如何运用SA算法实现语音模式的快速匹配的思想。SA算法与传统的动态时间弯变(DTW)算法相比较具有计算量大大减少而系统识别率几乎不降的特点。     

一个识别零件几何与工艺特征的自动分类系统

提出了一种在成组技术中应用模糊综合评判理论识别零件几何与工艺特征、进行计算机辅助零件分类的新方法，据此设计了自动分类软件。本法是根据零件本身间的相似性自动分类，不需建立一套分类用编码系统，也不需事先设定假想零件。对不同的分类要求，修改各种输入信息很方便，具有柔性。本文对２３００个航空附件回转类零件作了试验分析，讨论了特征抽取，目标类别，权级、权重分配，模糊关系矩阵计算，及自动分类应用软件设计．本软件是在ＩＢＭ－ＰＣ微型计算机上用Ｆｏｒｔｒａｎ－７７语言实现的，分类结果满意，自动分类正确率达９０％以上。本软件设计方法也适用于设计管理部门．     

判别性正则化:一种新颖的分类器学习方法(英文)

提出了一种新颖的正则化方法-判别性正则化(Discriminative regularization,DR),为分类提供了一种通用的结合样本先验信息的方式.通过将先验信息引入到正则化项中,DR不但使分类器实际输出与期望输出之间的经验损失达到最小, 而且能在输出空间中同时最大化类间散性与最小化类内紧性.此外,通过将等式约束嵌入到目标函数中,DR的求解还可转化为解线性方程组问题,从而得到全局解析解.分类实验验证了DR的优越性.     

利用均匀抽吸地板进行高速列车模型地板边界层影响的试验研究

在KD－03低速风洞中研制了一种边界层可人为控制的均匀抽吸地板。研究了在各种来流速度下均匀抽吸地板上边界层与抽吸系数的关系。在该地板上对高速列车模型气动力与地板边界层的关系进行了实验研究。对实验的几种模型状态，边界层吸除使列车模型所受阻力、负向升力和低头力矩均有明显增加，其增量与模型底部形状有关；在有侧滑角时，边界层吸除对模型气动力的六个分量均有影响。在没有边界层控制的固定地板上进行高速列车模型风洞实验，会使实验结果固边界层的影响而产生较大偏差。利用均匀抽吸地板可有效地消除边界层的影响，从而较准确地模拟地面效应的影响，提高高速列车模型风洞实验气动载荷的实验精度。而且，它的实验结果可为没有地板边界层控制装置的风洞中同类模型实验的边界层修正提供参考依据。     

任意铺设复合材料矩形薄板横向弯曲一般解析解

采用复级数方法首次建立了任意铺设复合材料矩形板横向弯曲一般解析解．引入（U,V,W）＝∑（A,B,C）exp（imπξ）exp（imπηr）,并代人层合板平衡方程组,推出实数型级数解,将其回代入平衡方程组中任两个,可确定待定系数（A,B,C）之间关系;引入将3个平衡方程归并为一个8阶偏微分方程的方法给出问题特解．将一般解析解代入边界条件,用余弦级数的方法确定待求系数．给出算例以验证解的有效性．     

结合图像局部信息的高斯混合型图像分割框架

针对现有的基于判别型或聚类型的图像,用分割方法无法处理被噪声污染的图像的现状,提出一种新的两步式图像分割框架。该框架首先利用图像的局部信息重塑图像的灰度直方图,增强了像素的类间散布性和类内紧凑性,然后将现有的基于判别型或基于聚类型图像分割方法在重塑图像上执行,从而提高了现有图像分割算法的有效性和鲁棒性。文中用典型的聚类型方法高斯混合模型来说明该框架的可行性。由于框架的两个步骤具有独立性．因此可推广到现有的其他基于像素或直方图的方法。在人工和真实图像上的实验结果证明,这种两步图像分割框架可以获得有效且鲁棒的图像分割结果。     

基于快速提升KLDA准则的MSTAR SAR目标特征提取与识别研究

 核线性判别准则(KLDA)是一种非线性特征提取准则。利用KLDA提取MSTAR SAR图像特征,既达到较理想的识别概率,又可克服SAR图像对方位的敏感性。但此时训练样本最多,KLDA的计算代价高。为了解决这一问题,提出一种快速特征向量选择法（FFVS）。FFVS把类别和方位相似的SAR图像分成若干组,然后快速选择各组中部分图像组成一个集合且其到高维特征空间的映射作为一组基。利用该组基的线性组合表示任一样本和投影算子,降低了KLDA中核矩阵的阶数,达到降低计算代价的目的。实验结果表明,FFVS与KLDA组合能达到理想的识别结果。     

含孔边裂纹各向异性有限板的二维问题

应用边界元法,并结合一种特殊的复变函数基本解,研究了含孔边裂纹的各向异性有限板的应力强度因子修正系数的计算。这种特解边界元法避免了在裂纹附近划分单元,可以获得较好的数值计算精度。通过算例分析,结果表明本方法精度高,运算量小,具有一定的工程应用价值。