一种新的星模式识别算法

研究了面向星敏感器的星模式识别算法。首先扼要介绍了到目前为止出现的所有面向星敏感器的星模式识别算法和星图预处理，然后详细论述了本文提出的基于旋转和比例不变点特征松弛匹配算法的一种新的面向星敏感器的星模式识别算法。在第三部分通过仿真试验检验了新算法的性能。初步的仿真试验结果表明该星模式识别算法性能优良，具有实用价值。最后讨论了待深入研究的问题。     

基于特征点的地形数据存储模型

低空突防在现代战争中发挥着越来越重要的作用，而机载数字地图是现代自主式低空突防系统的一个关键子系统。突防区域内的三维地形数据是数字地图最重要的信息源，故数字地图子系统的成功构筑有赖于在机载环境下有效地存储三维地形数据。本文提出了一种基于地形特征点的三维地形存储模型，其中给出了地形特征点的提取方法及地形特征点的存储编码方式。研究表明，该存储模型可大大减小地形数据的存储空间，并有利于提高三维地形的显示速度。     

Representing a stable environment by egocentric updating and invariant representations

To represent a stable environment despite the experience of changes during self movements, one can either develop an invariant allocentric representation, or update the egocentric representations as one moves. Using a disorientation paradigm, three sets of studies investigated these mechanisms in human navigation and scene recognition. Accuracy in the configuration of multiple object localization is impaired by disorientation, an effect not due to artifacts such as memory deterioration over time, intervening physical activities, uncertainty in self position and orientation, etc., suggesting one can locate objects primarily by updating their egocentric positions as she or he moves. Disorientation also impaired the judgment of changes to a scene after viewer movements, suggesting a similar egocentric updating process. On the contrary, representation of the shape of the surroundings is invariant and persists through disorientation. The coexistence of multiple mechanisms may increase the flexibility and robustness of the system.     

基于图像识别的发动机内窥智能检测系统研究

介绍了一种基于图像识别技术的航空发动机内窥检测的新方法，采用最大类间方差法计算二值化分割的最佳阈值，并将提取的图像特征输入神经网络进行分层识别，最后由专家系统对损伤程度进行了诊断。通过现场测试，证明了该方法的有效性和实用性．     

磁强计数据辨识卫星自旋状态

针对近地低轨三轴稳定卫星在轨管理后期,除磁强计外其他姿态敏感器都无效情况下的姿态异常问题,分析了三轴稳定卫星失去姿态基准后,星体自旋状态下三轴磁强计测量数据的特点,提出了使用磁强计测量数据的矢量信息,以找到能够获取卫星状态的方法,从而建立了磁强计测量矢量与卫星自旋轴的几何关系,给出了处于自旋状态下的卫星自旋轴确定方法。通过此种辨识方法,获得了某气象卫星姿态异常翻转状态下的自旋矢量方向和自旋角速度,从而证明了该辨识方法快速、有效,可以作为姿态异常卫星自旋状态的辨识手段,为恢复卫星姿态提供了重要信息,具有一定的工程应用价值。     

智能加工技术在切削颤振在线抑制中的应用

具有薄壁结构的关键航空零部件在切削过程中不可避免发生颤振现象。为提高工件表面质量,在加工过程中对颤振进行准确识别和有效控制已成为该领域的主要研究方向。而对于颤振在线辨识和抑制功能的实现,必须开发集成先进传感器和智能控制算法的智能数控系统,并保证系统中各功能模块线程协调运行。因此,在航空薄壁件的精密加工过程中,利用智能加工技术对切削颤振进行实时辨识和在线抑制将成为未来数控加工技术的发展趋势。     

基于图像识别的机械振动信号特征提取与寿命预测方法研究

滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。     

飞机框肋类零件外形样板三维快速设计原理及算法

作为近年来飞机型号研制中常用的内外形控制与协调方式,飞机样板因其使用便捷、成本低廉、技术成熟等优势,在当前飞机研制中仍具有不可替代性。在当前智能化技术快速发展的数字化环境下,依赖二维图纸的样板设计技术已明显成为制约飞机研制效率和周期的重要因素,研究和开发以框肋类零件三维几何模型为基础的样板三维设计技术已成为当前航空产业的迫切需要。针对上述问题,对框肋类零件样板的一大分支--外形样板的三维快速设计原理及算法展开研究,提出钣金零件几何属性提取及外形样板三维快速设计算法,主要内容为:提出框肋类零件基础结构特征定义及提取方法,基于提取结果构建零件弯边特征并计算样板设计所需几何属性,提出外形样板轮廓计算及补加添加算法,最终实现零件外形样板三维模型生成。经由实例测试,验证此算法的可行性与有效性。     

模式识别中幂变换正态性的研究

在基于模板匹配的模式识别中,当数据呈正态分布时得到的识别效果最优。幂变换是一种将非正态分布转换为正态分布的一种有效方法,文中对幂变换技术的正态性问题进行了相关的研究,并探讨了典型分布条件下的幂变换最佳取值问题,为幂变换的应用提供了一定的理论基础。