航空发动机叶片点云数据的边界提取与三维重建研究

作者： 宋涛   来源： 河北工业大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： B样条   Otsu阈值   航空发动机叶片   三维重建  

描述： 航空发动机叶片点云数据的边界提取与三维重建研究

基于图像分割的RGB-D场景平面重建算法研究

作者： 谷朝   来源： 燕山大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： RGB彩色图像分割   平面拟合   彩色深度数据对齐   三维重建  

描述： 基于图像分割的RGB-D场景平面重建算法研究

釜溪河流域高分航空影像处理及数字平台系统

作者： 李志鹏   来源： 电子科技大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 无人机遥感   空间数据库   釜溪河流域   倾斜摄影测量   三维重建  

描述： 釜溪河流域高分航空影像处理及数字平台系统

高位头帽—口外弓肌激动器治疗Ⅱ类高角儿童患者前、后上气道及颌骨变化的研究

作者： 夏松   来源： 重庆医科大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 高下颌平面角   高位头帽—肌激动器   上气道   下颌后缩   三维重建  

描述： 高位头帽—口外弓肌激动器治疗Ⅱ类高角儿童患者前、后上气道及颌骨变化的研究

基于双目立体视觉的机翼结冰模型的厚度测量

作者： 刘轩   来源： 西安电子科技大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 结冰厚度测量   双目立体视觉   立体匹配   标定   三维重建  

描述： 基于双目立体视觉的机翼结冰模型的厚度测量

基于多电飞机概念下的飞机电气发展方向

作者： 李阳   任殿龙   张超   杨学岭   来源： 雷达与对抗 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   微多普勒   经验模态分解  

描述： 研究经验模态分解方法在飞机微多普勒特性分析中的应用。首先介绍经验模态分解方法的核心思想和算法步骤,然后设计了详细的复信号的经验模态分解算法流程,最后利用实测数据验证了经验模态分解对飞机微多普勒特性分析的有效性。

基于ELM的航空发动机故障诊断方法

作者： 崔建国   刘宏伟   陶书弘   于明月   高阳   来源： 火力与指挥控制 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极限学习机   故障诊断   小波包  

描述： 以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知发动机附件机匣的振动信号,对获取的发动机附件机匣的振动信号采用DB3小波包对其进行3层小波包分解,求出第3层各频带信号的能量作为原始信号的特征,构建特征向量。用求得的特征向量建立基于ELM的故障诊断模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。

基于平面几何约束的RGB-D SLAM算法研究

作者： 周子翔   来源： 北京理工大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： SLAM   D   平面分割   摄像机位姿估计   RGB   位姿图优化   三维重建  

描述： 基于平面几何约束的RGB-D SLAM算法研究

航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术

作者： 林桐   陈果   张全德   王洪伟   陈立波   来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   灵敏度分析   滚动轴承   特征融合   状态评估  

描述： 针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析;在此基础上,将所提方法与主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计方法相比较;最后,进行了轴承疲劳加速试验,将所提融合方法应用于航空滚动轴承状态监测。试验表明:相比于主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计,基于标准化欧氏距离的融合值的故障灵敏度更高;其对不同类型、不同阶段的航空滚动轴承故障更加灵敏,相比于有效值更适合作为航空滚动轴承状态监测的指标。

分数阶Fourier域低分辨雷达飞机回波的分形特性分析与目标分类

作者： 李秋生   谢晓春   朱红   吴倩媛   来源： 计算机应用研究 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   低分辨雷达   分形   分数阶Fourier变换   目标分类  

描述： 常规低分辨雷达体制下的目标分类与辨识是雷达目标识别领域的一个研究难点。研究表明，地、海、空等雷达杂波具有分形特性，不同类型目标会对回波分形特性产生不同的影响，但在强杂波背景下，回波的分形特性更多地表现为杂波的特性。作为一种非平稳信号分析工具，分数阶Fourier变换可以有效地获取目标回波信号的细节特征并充分抑制杂波，且具有快速算法。为此，立足于分形及其相关理论，拟从分数阶Fourier域对常规雷达飞机目标回波的分形特性进行分析，估计和分析其分形参数，并对分数阶Fourier域回波分形特征在飞机目标分类中的应用进行探讨。研究结果表明，在最优变换阶数下，分数阶Fourier域飞机目标回波具有显著的分形特性，且充分反映了目标的特性，分形测度分析可以揭示回波的动力学演化机制，且最优变换域回波分形特征可以有效用于飞机目标的分类和识别。