基于机器学习的固体火箭发动机无损检测

传统固体火箭发动机无损检测图像判读工作存在人工识别效率低、图像数据分散及数据利用率低等问题。本文借助机器学习算法与计算机视觉技术,利用大量发动机无损检测图像数据开展无损检测图像数据预处理、边缘检测以及数据模型训练和应用等技术研究,探索快速、准确获得发动机无损检测图像数据特征的方法,深入挖掘固体发动机无损检测数据的内在联系,找到潜在规律。本研究不仅为固体发动机无损检测图像判读提供了一种准确、高效的手段,同时,能够为发动机无损检测图像识别、测量、判读和发动机相关故障模式分析与故障诊断提供数据和决策支持,也能够为未来机器学习在固体发动机无损检测图像判读领域的深入应用提供实践探索和理论研究方面的参考。     

固体火箭发动机复合材料壳体健康监/检测方法

碳纤维增强复合材料壳体是固体火箭发动机的重要组成部分,壳体结构完整性是固体火箭发动机健康监/检测领域的重点研究对象之一。综述了近年来碳纤维复合材料及壳体无损检测和健康监测领域的方法和研究进展,总结了健康监/检测的关键技术,指出了固体火箭发动机壳体健康检测领域的发展方向。     

固体火箭发动机体空间缺陷特征精确测量技术

三维空间的固体火箭发动机内部缺陷检测、识别与测量是今后固体火箭发动机故障诊断领域的发展方向,其关键技术包括固体火箭发动机缺陷提取技术、体数据可视化技术和三维空间缺陷精确测量技术三方面,从这三个方面入手,对固体火箭发动机体空间缺陷特征精确测量技术展开综述,分析了各项技术的国内外研究现状基本情况、关键技术进展,并指出了各项技术今后的重点研究方向。     

固体火箭发动机“无损探伤检测”

固体火箭发动机作为一种推进器,在导弹武器装备和航空、航天领域被广泛应用。然而,发动机的内部情况和使用寿命如何?由于缺乏必要的检测手段,长期以来,人们只能凭借经验和厂家规定的使用年限保守地判定使用寿命。日前,在海军航空工程学院无损探伤检测中心,笔者看到了目前国内唯一能对固体火箭发动机进行整体无损探伤检测的最大的一台自动化检测设备,在目击了“无损探伤检测”的全过程后,惊叹不已!     

【专题】面向精打产品的红外图像数据采集、治理和应用

面对复杂严酷的战场环境,红外成像精打产品的智能化水平和抗干扰能力是产品生存的重要因素,而图像大数据技术是红外成像精打产品提升技术能力的重要保障。本文结合红外成像精打产品智能化能力提升的需求,提出了面向精打产品的图像数据获取、历史数据及新增数据治理、数据挖掘应用的全过程实用方法,实现了特定目标红外图像数据增补及海量图像数据的高效管理与智能应用;并在图像大数据的支持下,研发了智能信息处理算法性能评价平台和目标检测算法,有效提升了精打产品的智能化水平和实际应用能力。开展基于实际应用需求的图像数据采集、治理和应用技术研究是提升精打产品性能的重要途径,也能够为智能信息处理技术在精打产品上的落地应用提供有力支撑。     

面向精打产品的红外图像数据采集、治理和应用

面对复杂严酷的战场环境,红外成像精打产品的智能化水平和抗干扰能力是产品生存的重要因素,而图像大数据技术是红外成像精打产品提升技术能力的重要保障。本文结合红外成像精打产品智能化能力提升的需求,提出了面向精打产品的图像数据获取、历史数据及新增数据治理、数据挖掘应用的全过程实用方法,实现了特定目标红外图像数据增补及海量图像数据的高效管理与智能应用;并在图像大数据的支持下,研发了智能信息处理算法性能评价平台和目标检测算法,有效提升了精打产品的智能化水平和实际应用能力。开展基于实际应用需求的图像数据采集、治理和应用技术研究是提升精打产品性能的重要途径,也能够为智能信息处理技术在精打产品上的落地应用提供有力支撑。     

靶场光测图像实时判读系统设计与方法

研究了靶场光学测量图像实时判读的若干关键技术,并据此设计实现了一套实时判读解算系统。目标自动捕获、跟踪和判读特征高精度定位是实时判读的难点问题,分别采用了形状相似度分析、在线区域跟踪学习、迭代轮廓匹配定位多判读点等技术;在此基础上,根据实时处理的时效性要求高、可并行程度强以及流程时序严格等特点,采纳分布式架构融合业务流程管理的软件体系结构设计模式,实现了数据与流程的集中管理、多站图像并行判读、数据驱动的解算方法自动选择与友好的用户界面。以航空靶场空中发射试验任务为例,通过实验验证了系统的可行性和时效性。该系统可扩展应用于各类靶场试验,满足用户实时获取并分析武器试验数据的需求。     

固体小运载火箭发动机的现状及发展趋势分析

小卫星的兴起和"空间快速响应"技术的迅速发展为采用固体发动机的小型航天运载器提供了崭新的发展空间。大直径固体发动机是固体小运载实现的技术途径。总结和分析了国外固体小运载火箭发动机的发展历程和分布,详细阐述了固体小运载发动机的技术特点,总结固体小运载发动机的发展趋势,并分析了不同国家和地区发展固体小运载发动机的技术路径,以期对国内小型运载火箭的固体动力方面研究提供一定的参考。     

SURF算法在铸造缺陷无损检测中的应用

通过对铸造缺陷无损检测方法的研究,依据X射线成像特点,提出了一种基于SURF算法的自动检测方法:首先对标准样本图像构件采用SURF算法提取相应的特征值,得到样本构件的SURF特征;然后在旋转工作台旋转一周范围内提取待检产品的SURF特征,并与样本构件进行匹配;最后根据特征点的匹配个数判定产品是否含有此构件。实验结果表明,该方法能够准确地检测出产品是否含有特定构件,为铸造缺陷无损检测提供了一种新的检验方法。     

基于内容的图像检索技术在大规模图像情报数据处理中的应用

随着军事侦察技术水平和能力的提升,现代侦察系统能够更加便捷地采集到各类图像数据。这些海量图像数据含有的情报信息,需要由高效的方法来获取。基于内容的图像检索即"以图搜图"技术,可根据需要有针对性地从海量图像数据中快速筛选出需要的图像。通过对图像数据进行更深入的分析,最终可获得有价值的情报信息,从而为后续战略、战术决策提供重要技术支撑。     

导弹之胆神剑之魂——缅怀“两弹一星”元勋、中国航天事业奠基人黄纬禄

黄纬禄成功地领导和主持研制出了我国第一枚潜地固体战略导弹、第一枚陆基机动固体战略导弹,突破了我国水下发射技术和固体发动机研制技术,填补了我国固体战略导弹技术的空白,获得国家科技进步奖特等奖。他探索出了一条我国固体火箭与导弹发展的正确道路,为我国航天事业做出了卓越的贡献。     

基于科学计量的机器学习技术发展评估分析

机器学习是通过数据训练使机器获取新的知识和技能的计算机技术，是人工智能技术的核心和前沿领域之一。本文以Web of Science?核心合集收录的机器学习领域相关SCI论文和incoPat全球专利数据库收录的机器学习领域相关专利为数据源，运用科学计量方法对文献数据和专利数据进行时间、地域和机构分布分析，展示了机器学习领域研究实力的分布情况，并对机器学习的发展趋势进行了分析；然后利用主题聚类分析方法及可视化软件VOSviewer，挖掘出机器学习领域的关键技术、技术热点；最后对结果进行了总结分析，以期为我国机器学习发展布局提供参考和借鉴。     

基于深度学习的战场态势评估综述与研究展望

适用于大数据复杂系统的人工智能研究水平,已成为制约战场态势评估技术发展的瓶颈问题.2006年提出的人工智能新研究领域——深度学习,具备多层感知的深度网络模型,体现出非线性表达、多层学习、自主提取等优势,为研究大数据战场态势评估问题提供了技术支持.美军将机器学习作为重点发展的基础研究和应用开发领域,自2007年以来启动多个项目;我军应用与研究领域中,深度学习也得到重视并取得一些有益探索.展望未来,可从空间、时间角度研究大数据战场态势特征,并基于此构建基于深度学习的战场态势评估模型.     

导弹固体火箭发动机贮存寿命预测方法研究

为更准确地预测导弹固体火箭发动机贮存寿命,提出将Monte Carlo随机有限元法与RBF神经网络相结合,对固体发动机贮存寿命进行预测。对固体火箭发动机的结构可靠性利用Monte Carlo随机有限元法开展了不确定性分析,以此获得药柱的结构可靠性指标;基于RBF神经网络对固体发动机可靠性下降趋势进行预测,进而预测出导弹固体发动机寿命。     

飞机发动机关键系统智能故障诊断方法

飞机发动机是一个非常复杂的大系统,由于其结构复杂,工作环境恶劣,对其关键系统的故障进行准确诊断始终是困扰业界的技术瓶颈之一。提出了采用EMD小波阈值降噪与主元分析相结合的方法,对飞机发动机气路系统故障诊断进行了深入研究。针对某型真实飞机发动机进行测试试验采集的气路多参量数据,首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气路系统各参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行降噪,并进行信号重构,从而可得到飞机发动机气路工作状态有效数据。在此基础上,设计了飞机发动机气路系统主元分析故障诊断模型,并结合预处理得到的飞机发动机气路有效数据,运用所设计的主元分析故障诊断模型对飞机发动机进行故障诊断技术研究。研究结果表明,所提出的方法能够很好地诊断出飞机发动机气路系统实际运行时所出现的故障,具有重要的实际应用价值,并有广泛的应用前景。     

液体火箭发动机基于神经网络的实时故障检测算法实现

以某大型液体火箭发动机为研究对象,针对其启动和稳态工作过程,利用Matlab和Lab Windows/CVI等编程工具,基于神经网络技术,开发实现了其地面试车过程实时故障检测的BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)算法。多次试车数据离线检验和实时在线考核结果均表明该方法能够及时、有效地检测出发动机工作过程中的故障,没有出现误报警和漏报警,并能够很好地满足现场试车的实时性和鲁棒性等要求。     

三维实验固体火箭冲压发动机燃烧室湍流反应流数值模拟

在对固体火箭冲压发动机的研究中 ,建立合适的数学模型对其内部工作过程进行模拟是冲压发动机设计和试验的重要环节。本文在三维湍流反应流情况下 ,对某实验固体火箭冲压发动机建立了数学模型并进行数值求解 ,得出了一些有用的结论 ,为冲压发动机的设计和实验提供了有用的理论研究基础     

基于支持向量机的遥感图像分析与处理

支持向量机是一种新的机器学习方法。本文结合遥感图像和支持向量机的特性，重点分析了支持向量机在遥感图像分类、遥感图像压缩、遥感图像特征提取等方面的应用。并对支持向量机在遥感图像分析与处理中的应用趋势及有待进一步研究的问题进行了探讨。     

荧光分析技术在单个生物分子行为及实时检测中的应用

活细胞单分子行为及实时检测研究是生命科学向微观世界深入探索的一个重要标志，它需要生物、化学、物理等多学科的交叉，已经成为目前研究的一个热点。该领域主要研究内容有细胞内单个大分子的实时研究、细胞内大分子的超微量实时检测。文章介绍了近年来对活细胞单分子行为及实时检测研究的几种荧光分析技术及其应用，涉及到的荧光分析技术有全内反射荧光显微术、荧光共振能量转移术、多光子荧光成像术、荧光相关光谱、光漂白后荧光恢复技术、荧光寿命成像显微术、单分子荧光偏振等。这些荧光分析技术以其快速、无损、时空分辨率高的特点，成为了研究单个生物分子行为的重要手段。     

Wasserstein距离在液体火箭发动机故障检测中的应用

健康监控技术能够切实提高液体火箭发动机的可靠性,针对液体火箭发动机健康监控中的故障检测问题,提出基于Wasserstein距离的方法,利用液氢液氧火箭发动机地面热试车数据进行验证。该方法的核心思想是利用Wasserstein生成对抗网络模拟正常数据的样本分布,利用其判别器计算测试样本与模拟分布间的Wasserstein距离,进而实现故障检测。结果表明:该方法能够克服故障数据不足的困难,有效检测稳态过程中的故障,没有发生误报警,且对早期异常有较高敏感性;在训练样本较少的情况下,当Wasserstein距离阈值为3σ时对启动过程的早期异常有较高敏感性,取5σ时仍可有效检测启动过程中的故障,误报警率为12.5%。