主成分分析在超声红外图像序列增强过程中的应用

针对超声红外热像无损检测中图像信噪比不高、缺陷对比度低的问题,将主成分分析法运用于红外图像序列处理的增强过程中,对比分析了原始图像序列、含部分缺陷图像序列及重建图像序列在降噪及增强方面的效果。研究表明:主成分分析法可显著提高图像信噪比并有效消除热量不均效应;而缺陷位置对处理结果无影响,最终重建的图像序列中图像信噪比普遍得到提高。研究结果验证了该方法在红外图像处理方面的有效性,为后续缺陷的识别奠定了理论基础。     

装甲车辆驾驶员心理素质测试中的评价准则合并方法

为解决装甲车辆驾驶员心理素质的测试与评价问题,对其测试及评价方法进行了分析研究,提出了心理指标测试中“既快又稳”2项评价准则的合并方法.运用该方法,对注意集中能力、选择反应能力和双臂协调能力指标的2项准则进行了合并,称为该项“指标能力值”,并进行了验证,结果表明:合并后的指标值更能全面地反映被试个体的心理学特征.     

基于GA-SVDD的轴承性能退化评估

为解决因机械设备轴承损伤导致机械故障而无法正常工作的问题,提出了一种基于GA-SVDD的轴承性能退化定量评估方法。该方法采用遗传算法优化选择特征参量,并建立SVDD超球体模型,运用SVDD距离评估轴承的性能退化程度。实验分析表明：该方法能够有效地对轴承性能退化过程的细节进行描述,实现对待测样本退化程度的定量评估。     

自组织特征映射在柴油机振动信号模式分类中的应用

通过分析柴油机在磨合期、不同摩托小时和拉缸等典型状态下的振动信号样本,计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,按照类别可分离性判据进行特征选择,寻找出能够代表发动机不同状态的有效特征参数,同时降低特征向量空间的维数,最后利用自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map)进行发动机不同状态的分类.分析结果表明,SOFM能够对各类模式进行有效的分类,准确率达到92%以上.     

机械故障自动特征向量提取与智能识别系统

有效特征向量的提取和状态识别是设备状态监测与故障诊断中的关键技术.近年来,国内外非常重视特征参量有效性的研究和模式识别方法的探讨.笔者介绍了“机械故障自动特征向量提取与智能识别系统”的设计、结构与功能、实现方法及其应用.     

超声激励条件下微裂纹生热的有限元分析及试验研究

为解决现行装甲装备裂纹检测手段效率低、输出结果不直观等问题,将超声红外热波检测技术引入装甲装备零部件缺陷鉴定环节。针对装甲板等平板类结构的厚度特点,建立了厚度9～13121m的含微裂纹铝合金平板试件有限元分析模型,通过不同厚度试件微裂纹生热及裂纹面相对运动频谱的对比,揭示了微裂纹生热机理及其与试件厚度之间的关系。最后,通过试验验证了采用有限元分析的可行性。     

基于热固耦合分析的超声激励下微裂纹生热特性

针对在超声红外热像技术中被测对象缺陷区域生热机理研究不深入的问题,以含裂纹平板试件为研究对象,采用ANSYS/LS-DYNA对含裂纹的平板试件进行热固耦合建模,研究了高频振动激励下平板振动信号及频谱,分析了裂纹摩擦生热及塑变生热的特点.仿真及试验结果表明:热固耦合分析用于裂纹生热问题可行;高频振动下裂纹生热形式主要有摩擦生热和塑变生热;裂纹区域温度呈现增长速率随时间逐渐下降的特点;平板振动非线性的主要原因是2裂纹面之间以及换能器与平板之间的接触非线性.     

通用装备机械液压系统综合检测试验平台的设计与研制

针对目前通用装备保障建设过程中存在的保障设备通用性差、综合功能弱、机动性能差及信息化程度低等问题,提出了"划类分组、综合集成、一体通用"的设计思想,研制了可完成军械、装甲、工程、防化、车辆、陆军船艇等装备机械液压系统技术状况检测与评估、故障诊断、部(元)件修后试验与质量评估、信息管理等功能的综合机动平台。重点阐述了平台各系统的设计思想、硬件组成及软件框架。实际应用表明,该平台具有"广谱"、"广域"和"全时"的能力,其推广使用将为通用装备保障由"基于型号"向"基于能力"的建设转型提供成功示范。     

基于嵌入式计算机的温湿度智能监控系统设计

介绍了封存环境下温湿度智能监控系统的设计与实现方法,给出了基于PC104总线的检测控制方案,详细论述了该系统的硬件构成及软件设计,有针对性地解决了部队在存放装备过程中维护和管理中的问题。系统不仅能实时监测、显示封存环境中的温湿度,还能利用转轮除湿机进行自动调控,给出异常状态下的报警信息,支持海量数据存储等功能。经实际运用,该温湿度智能监控系统运行稳定可靠,人机交互好,通用性和可扩展性强。