滚动轴承外圈缺陷非线性动力学分析

为揭示故障轴承系统复杂的非线性动力学特征，建立了基于轴承外圈缺陷、接触非线性和间隙非线性的轴承系统非线性动力学微分方程，并采用数值方法对其求解，得到转子系统在不同转速、不同缺陷程度、不同阻尼下的相图、庞加莱图、分岔图等。研究结果表明，转速和缺陷程度是影响轴承系统非线性动力学特性的重要因素，随着转速和缺陷程度的不同，系统会产生周期、拟周期和混沌等多种非线性行为。     

基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构

缺陷重构,即从漏磁信号反演出铁磁性材料的缺陷轮廓或几何参数,是漏磁无损评估中的一个重要研究方向。针对缺陷漏磁信号特征及缺陷轮廓特征的复杂性,提出基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构方法。依据磁偶极子模型理论分析提取实测漏磁信号有效信息段,径向基函数神经网络作为前向模型,引力搜索算法作为迭代算法,利用其在高维解空间中避免陷入局部最优的能力,得到最优缺陷轮廓,实现缺陷重构。仿真和实验结果表明,基于引力搜索算法的缺陷重构方法能提高重构精度和效率,具有较高的实用价值。     

基于LabVIEW Vision的航空炮弹缺陷检测方案设计

航空炮弹在勤务保障过程中,容易受到环境和外力的破坏而造成表面的损伤,影响正常的飞行训练甚至危及载机安全。采用虚拟仪器平台提供的LabVIEW Vision视觉开发工具包,结合灰度直方图筛选、Saturation分量图像提取、灰度形态学Erode和Dilate变换以及最大熵阈值分割的图像处理等技术手段,对待测航空炮弹图像进行分析处理,精确判断炮弹锈蚀和划痕缺陷问题。试验结果表明,系统具有较高的可行性和可靠性,可以实现炮弹缺陷的快速鲁棒检测,提高了炮弹检测的效率和精度,对于提升航空弹药保障信息化、智能化水平具有重要意义。     

不平衡数据的软件缺陷预测方法

数据的不平衡问题是数据分类领域中的一个热点问题。当分类算法处理这些数据时,算法将偏向多数类而忽视少数类。在软件缺陷预测领域,它并没有引起足够的重视,在4组NASA不平衡数据上比较和分析了14种分类算法的性能,为了克服数据的不平衡性,采用SMOTE技术对软件缺陷数据进行平衡化,最后在AUC和F-measure评价指标下对算法进行评估。实验结果表明随机森林算法在4组数据上表现最佳,这为软件缺陷预测提供了很好的参考。     

基于组织协同进化的软件缺陷预测方法

针对传统有标识软件度量元数据存在软件缺陷预测精度低的问题,首先对比选择合适的离散化方法,然后将组织协同进化分类算法引入并应用到航天软件缺陷预测领域,给出了一种基于组织协同进化的软件缺陷预测方法。该方法根据预测目标将离散后的软件度量元数据划分为不同种群,在各种群内部形成进化个体(组织)。组织在增减算子、交换算子、合并算子和组织选择机制的作用下不断进化,并基于属性重要度协同进化的方式进行适应度函数的计算,实现了有标识软件度量元数据缺陷预测精度的提高。最后通过两组仿真实验,验证了基于组织协同进化航天软件缺陷预测方法的有效性。     

基于自适应遗传算法的LS—SVM漏磁缺陷重构

提出基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量机算法（AGA-LS-SVM）的新方法，用于二维缺陷重构，建立由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。该方法实现人工裂纹缺陷的二维轮廓的重构，试验结果表明，该方法具有速度快、精度高和很好的泛化能力，为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。     

基于傅立叶图像重建的车用换热器表面缺陷检测?

针对车用换热器表面缺陷检测问题，提出一种利用傅立叶图像重建提取方向纹理表面缺陷的算法。该算法采用局部二值模式（ LBP ）描述去除光照影响并对LBP图像进行快速傅立叶变换，通过频率域滤波和图像重建有效去除方向纹理的影响，由二值化及团块分析最终提取换热器表面缺陷区域。实验结果证明，本文算法可以快速、有效地检测出换热器表面缺陷。     

基于扩展状态机的资源泄漏检测方法

基于扩展状态机对资源泄漏故障进行描述，给出了资源泄漏缺陷状态机，定义了缺陷的状态、状态迁移图和状态转换表。设计和实现了资源泄漏检测算法。该算法在对控制流进行遍历的过程中，按照资源泄漏缺陷状态机给出的转换条件进行状态计算，如果计算结果为故障，则报告1个资源泄漏故障。应用该算法对大型开源软件进行测试，发现多个资源泄漏故障。测试结果表明：该算法具有测试效率高和误报率低等特点。