虚拟维修训练中故障建模与仿真

在分析维修训练需求、仿真方法的基础上,建立由故障现象、维修对象、故障传播有向图组成的故障模型,并研究了虚拟环境中检测特征数据的建立、故障现象的模拟及仿真运行流程,利用Virtools实现了典型故障的建模与仿真,较好地完成了故障现象和数据的实时生成,为维修人员提供了良好的观察与检测故障的虚拟维修环境。     

混沌背景下基于神经网络的编码信号检测新方法

提出了一种混沌背景下的编码信号检测新方法。信号检测过程包含两个步骤:混沌信号的预测和检测判决。该方法利用非线性前馈神经网络进行混沌信号模型的创建,并采用13位巴克码作为编码信号。仿真结果表明,通过该方法进行编码信号检测可以得到较高的检测概率和较低的虚警概率,整体检测性能较高,并且对于不同信噪比的信号具有较强的鲁棒性。     

使用关联规则技术构建入侵检测系统行为模式规则库

入侵检测是用来发现网络外部攻击与合法用户滥用特权的一种方法。数据挖掘技术是一种决策支持过程。它能高度自动化地分析原有的数据 ,做出归纳性的推理 ,从中挖掘出潜在的模式 ,预测出客户的行为。根据数据挖掘技术在入侵检测中的应用情况 ,可采用关联规则技术实地建立了一个网络行为模式规则库     

毫米波主被动阵列探测技术

针对单通道探测的不足,提出了毫米波主被动阵列探测技术,为导引头提供更加真实详细的目标信息。主被动复合探测体制可以结合雷达和辐射计的优点,远程时使用主动探测,可以增加探测距离,近程时使用被动探测,可以避免角闪烁。当弹丸以一定转速垂直下落时,毫米波波束和弹轴成特定角度对地面作螺旋圆锥扫描,当波束扫描过目标时,探测器阵列输出与目标相对应的信号,通过对各个通道信号作相关处理判断即可确定目标的精确方位,此时输出修正或起爆信号。试验表明该技术能够精确探测目标中心。     

拉曼光谱技术在爆炸物检测中的应用

拉曼光谱技术与传统爆炸物检测方法相比，具有抗干扰能力强、制样简单、可测光谱范围宽、易于探测微量样品等优势，是近年来检测、鉴别痕迹爆炸物的重要研究方向。     

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。