热障涂层对照明炬静态性能中的应用研究

参考美军照明炬内采用隔热涂层的应用研究,本文对热障涂层在某迫击炮照明炬中的应用进行研究,以期在结构微小调整的前提下,提高照明效率降低生产成本。文中通过六种方案的对比试验得出热障涂层优于传统隔层的结论,利用其热导率低、抗氧化、耐热冲击等特性,能够有效提高照明剂的照明效应,且具有长贮性好,耐潮湿,废品率低,环保等优点,该研究对加快热障涂层在照明炬中的工程应用进程具有重要意义。     

陶瓷/金属梯度热障涂层的制备及性能评价

为了评价陶瓷/金属梯度热障涂层的性能,设计了4种涂层方案和2种基体材料(1Cr18Ni9Ti和2Cr13).利用单枪单送粉器成功地制备了线性梯度涂层.通过观察涂层的微观结构、测量涂层的抗热震性能和热残余应力来评价涂层的性能.利用扫描电镜对各种陶瓷涂层的微观结构进行了观察和分析,利用X射线能谱分析得到了陶瓷梯度涂层试样中的不同区域的衍射图.热震试验表明,梯度涂层比非梯度涂层具有更好的抗热震性能.采用钻孔法对不同涂层方案进行了残余应力的测量,结果表明,压应力出现在1Cr18Ni9Ti基体材料上,而拉应力出现在2Cr13基体材料上.     

氧化层增厚对涡轮导叶热障涂层残余应力的影响

为了获得氧化层增厚对热障涂层残余应力的影响规律,在前期采用热流耦合方法研究热障涂层温度场的基础上,考虑温度相关的热障涂层各层材料特性,分析了多循环、氧化层(TGO)热生长以及蠕变累积作用下涂层的残余应力。结果表明:经过50个热循环后,氧化层厚度在叶片尾部高温区域最大;当TGO厚度大于2μm时,TGO厚度越大,陶瓷面层内靠近界面附近的最大主应力增量越大,易导致陶瓷面层在界面附近出现断裂失效。TGO热生长还造成靠近氧化层/粘结层的界面区域内粘结层的Mises等效应力增大,致使粘结层再次进入塑性屈服的可能性增大;TGO热生长对导叶合金材料应力分布的影响可以忽略。     

基于多级信道化的调相信号检测与识别技术

在现代电子战中,日益复杂的电磁环境对侦察系统的灵敏度提出了更高要求。针对低信噪比情况下调相信号检测困难与调制类型识别正确率低的问题,设计了一种两级宽带均匀数字信道化接收机。该接收机采用幅度自相关累加技术提高检测概率,同时采用相位累加瞬时自相关技术提高调相信号的调制类型识别正确率。仿真结果表明,该两级信道化高效结构信噪比增益约17 dB,能适应-6 dB的低信噪比环境,信号调制类型的识别正确率不低于90%。     

贴附式涡流阵列传感器在裂纹监测上的应用

金属结构疲劳损伤监测是现代飞机结构健康监控的重点和难点,要求传感器具有高可靠性、高灵敏度并且能在恶劣环境中工作。针对飞机结构损伤监测中传感器的特点,采用阵列化的设计思想设计出一种基于柔性电路板工艺的新型涡流传感器。通过构建损伤监测模型,对传感器的参数进行了仿真优化。最后开展了程序载荷谱下2A12-T4铝合金材料的裂纹监测试验以及阳极氧化和电泳喷漆条件下的对比试验。结果表明,贴附式涡流阵列传感器能够定量监测裂纹的扩展,监测精度达到1mm。阳极氧化和电泳喷漆涂层阻碍了传感器对裂纹特征的有效感知,导致传感器的监测灵敏度降低。     

基于星座图恢复的MQAM信号调制方式识别算法*

针对MQAM信号调制方式的识别问题,提出了一种基于星座图恢复的算法。该算法首先估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样。随后采用一种非判决辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响。最后利用平均似然比检测的方法,完成MQAM信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有更优的识别性能。     

时频域综合分析的雷达信号识别方法

针对现有雷达信号分选与识别方法对噪声敏感、适用信号类型有限等问题,提出一种综合应用STFT变换、Hough变换与相位检测的新方法,实现了低信噪比下未知复杂雷达信号的高准确率识别与信号频率及频率调制率的估计。对接收到的信号首先通过短时傅里叶变换(STFT)提取时频信息,并利用霍夫(Hough)变换进行信号的粗分类,再通过相位检测实现信号细分类。仿真实验验证了该方法在低信噪比下依然保证了较高的识别准确率与参数估计准确率。     

天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测技术

针对采用单一发射天线的导航信号欺骗干扰,研究了基于天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测技术,采用代数方法证明了三元非线阵是进行导航信号到达角无模糊解算的最少阵元数和阵型要求,并以相应阵型为基础,提出了基于天线阵载波相位双差的欺骗干扰检测量构造方法,给出了检测性能的分析方法,定义了用于限制检测性能下降的最小检测门限。采用蒙特卡洛方法对所提检测方法的检测性能进行了仿真,结果验证了理论分析的正确性。     

幅相调制信号的星座图恢复与调制方式识别

针对幅相调制信号的调制方式识别问题,提出一种基于星座图恢复的算法。该算法估计信号载频及信噪比等参数,并依据波特率和符号定时完成对接收信号的波特率采样;采用一种非数据辅助载频偏差估计方法,以消除载频偏差及相位偏移对星座图恢复的影响;利用平均似然比检测的方法,完成幅相调制信号调制方式的识别。仿真结果表明,与仅考虑信号幅值分布的极大似然算法相比,该算法具有识别性能更优。     

CrTiAlN复合涂层的抗高温氧化性能与机理

采用多弧离子镀技术,利用Cr靶和TiAl靶,在活塞环材料65Mn钢基体上了制备CrTiAlN复合涂层,并对电镀Cr、CrN和CrTiAlN复合涂层在900℃下的高温氧化性能进行了比较,利用扫描电镜、能谱和X射线衍射观察和分析了样品表面氧化膜的性能,得到了CrTiAlN复合涂层的氧化机理。试验结果表明：CrTiAlN复合涂层在900℃时具有良好的抗高温氧化性能。     

基于拼接算法的炮膛疵病自动识别技术

针对当前采用目测识别方法进行炮膛疵病检测时存在的识别速度慢、精度低、人为影响因素大等缺点,提出了一种基于拼接算法的炮膛疵病检测方法。该方法采用Harris角点检测算法进行特征点提取,采用归一化互相关法进行特征点初匹配,采用马氏距离提纯算法消除误匹配,采用改进的8参数透视变换优化估计算法和基于边界保持的函数加权平滑融合算法进行炮膛图像融合,并选取图像面积、短长径之比为特征参数完成疵病的自动识别。实验结果表明：该算法对炮膛图像能较好地进行拼接,而且数值化的疵病识别方法相比传统目测识别方法也更加快速、准确,可为部队和相关工程人员进行身管检测提供有益参考。     

传导冷却高温超导磁体热输运参数反演识别

在传导冷却高温超导磁体系统中,超导磁饼热导率以及磁饼与导冷体之间的界面热阻是影响热输运的主要因素,也是传导冷却超导磁体系统热设计的难点。为了获得准确的热导率和界面热阻参数,根据Levenberg-Marquardt算法提出通过表面测温确定传导冷却超导磁体热输运参数的反演识别方法。搭建低温实验数据测试平台,建立高温超导磁饼三维各向异性热传导模型。利用反演算法对传导冷却Bi2223高温超导磁体在40~76K温区的各向异性热导率与界面热阻进行反演识别,并分析测温误差对识别结果的影响。研究成果将为超导磁体热输运参数的获取提供一种新思路。     

CFO条件下的OFDM子载波调制样式识别方法

提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法。该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别。相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力。仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下能适应更低的信噪比。     

基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

An infrared target intrusion detection method based on feature fusion and enhancement

Infrared target intrusion detection has significant applications in the fields of military defence and intelligent warning. In view of the characteristics of intrusion targets as well as inspection difficulties, an infrared target intrusion detection algorithm based on feature fusion and enhancement was proposed. This algorithm combines static target mode analysis and dynamic multi-frame correlation detection to extract infrared target features at different levels. Among them, LBP texture analysis can be used to effectively identify the posterior feature patterns which have been contained in the target library, while motion frame difference method can detect the moving regions of the image, improve the integrity of target regions such as camouflage, sheltering and deformation. In order to integrate the advantages of the two methods, the enhanced convolutional neural network was designed and the feature images obtained by the two methods were fused and enhanced. The enhancement module of the network strengthened and screened the targets, and realized the background suppression of infrared images. Based on the experiments, the effect of the proposed method and the comparison method on the background suppression and detection performance was evaluated, and the results showed that the SCRG and BSF values of the method in this paper had a better performance in multiple data sets, and it’s detection performance was far better than the comparison algorithm. The experiment results indicated that, compared with traditional infrared target detection methods, the proposed method could detect the infrared invasion target more accurately, and suppress the background noise more effectively.     

Fuzzy recognition of missile borne multi-line array infrared detection based on size calculating

In order to improve the infrared detection and discrimination ability of the smart munition to the dy-namic armor target under the complex background, the multi-line array infrared detection system is established based on the combination of the single unit infrared detector. The surface dimension features of ground armored targets are identified by size calculating solution algorithm. The signal response value and the value of size calculating are identified by the method of fuzzy recognition to make the fuzzy classification judgment for armored target. According to the characteristics of the target signal, a custom threshold de-noising function is proposed to solve the problem of signal preprocessing. The multi-line array infrared detection can complete the scanning detection in a large area in a short time with the characteristics of smart munition in the steady-state scanning stage. The method solves the disadvan-tages of wide scanning interval and low detection probability of single unit infrared detection. By reducing the scanning interval, the number of random rendezvous in the infrared feature area of the upper surface is increased, the accuracy of the size calculating is guaranteed. The experiments results show that in the fuzzy recognition method, the size calculating is introduced as the feature operator, which can improve the recognition ability of the ground armor target with different shape size.     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。     

DS/PM双模应答机接收信号的快捕技术

提出了一种星用直扩/调相(DS/PM)双模式应答机接收信号快速识别和捕获的算法,并分析了该算法的性能。与传统的处理方式相比,该算法通过对共同处理部件(FFT/IFFT)的复用在提高系统性能的同时优化了系统结构,降低了对硬件规模的要求。解决了高动态、低信噪比和大多普勒频移环境下捕获时间与检测性能的矛盾,对研制星用DS/PM双模式应答机有很好的参考价值。