基于红外热像法的叶片受迫振动热耗散规律研究

疲劳过程中存在热耗散效应,热耗散产生的温度变化可反映疲劳损伤过程,为研究航空发动机叶片疲劳问题,故提出基于红外热像法的叶片受迫振动热耗散规律研究。首先,系统分析疲劳热耗散理论;其次,对叶片结构进行模态分析,获取各阶振型以及应力分布,分析振动特性,并确定薄弱区域;最后,基于红外热像法对平板和叶片结构在超声激励受迫振动过程中的热耗散规律进行研究。结果表明：叶片结构高阶模态主要为弯曲或扭转为主的复合振动,应力集中常发生在叶根与叶身中部;质量、阻尼作用和振动时间分别影响试件表面温升速率和最大温升值;热像法可作为结构受迫振动下应力集中区域快速检测的有效技术手段,为叶片结构振动疲劳非接触式测量研究提供了新的思路。     

稳像火控系统误差分析

通过对坦克稳像火控系统预测模型和目标运动状态测量的误差分析,提出提高测量精度和射击命中率的措施。     

第三代夜视装备——红外热像仪

红外热像仪是获取景物热图像并转变成可见光图像的仪器。利用它获取景物的热图像来搜索和跟踪目标,具有隐蔽性好、不易受干扰、获取的信息丰富、分辨能力强等许多优点。因此,热像仪在军事上得到广泛应用。陆军可将它用于夜间侦察瞄准、火炮及导弹火控系统、靶场跟踪测量系统。海军可将它用于舰载火控、夜间导航及防空报警系统。空军可将它用于飞机夜间导航、侦察及机载火控系统。星载热成像系统可用于侦察地面、海上目标和对导弹预警等。     

基于目标结构特征像的SVM目标识别方法

针对支持向量(SVM)对目标高分辨一维距离像(HRRP)识别率和稳定性不高的问题,研究将目标分解理论推广应用于对目标极化散射矩阵的分解,求得了目标结构特征像.在分析研究SVM的训练和测试方法的基础上,采用SVM通过结构特征像对两实验目标进行分类识别,结果表明,基于目标结构特征像的SVM目标识别方法能够提高目标正确识别率,且其稳定性较好.该方法是一种有效的目标识别方法.     

一种舰船目标一维距离像识别的新方法

提出了一种基于傅里叶-梅林变换和二叉树支持向量机相结合的舰船目标一维距离像识别方法。该方法充分利用了傅里叶-梅林变换具有的时移与尺度不变性和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能。针对多类舰船目标的识别,提出采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。对4类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法具有较高的识别性能、较快的识别速度。     

草地的红外辐射计算及热像图仿真

草地地表的温度是仿真其红外热像图的关键,综合考虑太阳辐射、风速、大气温度和空气相对湿度等因素的影响,建立了草地地表的温度计算模型,利用C++语言编程计算出草地地表不同时刻的温度,从而求出红外辐射亮度,并进行红外热像图仿真,仿真结果表明:该模型和方法能够真实地生成草地地表的红外热图像,可广泛应用于红外场景仿真中。     

大学生体像与认知偏差、期望偏差的关系

[目的]了解大学生体像与认知偏差、期望偏差的关系,为大学生心理健康教育提供依据.[方法]采用《体像烦恼问卷》和《体像量表》对石河子大学300名大一至大四的学生进行了调查.[结果]体像烦恼在性别、年级、专业上差异显著(P＜0.01);33％的大学生体重指数异常,其中偏瘦人群79.07％为女性;大学生的期望偏差在性别上差异显著(t=-5.37,P＜0.01).[结论]大学生体像烦恼现象较为普遍,对自己的形体存在认知偏差和期望偏差.     

LFM-UWB雷达的梳状谱干扰技术

为了解决对超宽带雷达干扰中功率分散的问题,提出利用梳状谱信号,即将干扰功率集中在雷达信号频带范围内的部分频率点,对雷达实施干扰,破坏回波信号与参考信号的相关性,从而实现有效的干扰.并以线性调频超宽带雷达的距离像为例,通过仿真,给出了不同信号带宽条件下梳状谱干扰仿真结果,比较得出梳状谱信号对线性调频超宽带雷达具有较好的干扰效果.     

高分辨一维距离像的雷达目标识别方法

提出了一种基于高分辨一维距离像的宽带雷达目标识别方法.首先使用零相位描述对雷达回波进行预处理,实现距离像的绝对对准,解决了平移敏感性问题.然后根据多分辨分析构造出3次Battle-Lemarie小波函数和尺度函数,对预处理后的一维距离像进行小波变换提取目标特征矢量,在显著降低特征存储空间的同时保留了主要散射点.最后对3类不同目标的雷达实测数据进行识别试验,结果表明本算法不但具有较高的正确识别率,而且能够有效降低加性高斯白噪声对识别率的影响.     

针对旋转和平移的一种电子稳像算法

提出了一种新的基于Fourier-Mellin的电子稳像算法,用于消除由于推扫平台系统姿态不稳所造成的图像抖动。采用Fourier-Mellin算法和相位相关算法求取待稳定图像帧与参考图像帧之间的旋转角度和缩放及平移参数,并通过校正一组抖动的图像帧来验证所提出的算法。实验结果表明算法很好地估计并补偿了旋转和平移运动,能够满足一般要求。