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根据【检索词:
航空轴承
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中国航空学会第六届动力年会
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全国第五届航空航天装备失效分析研讨会
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2002年合肥工业大学研究生学术交流年会
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关键词
航空
发动机主轴
轴承
振动可靠性分析
作者:
秦峰伟
来源:
西安工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
描述:
航空
发动机主轴
轴承
振动可靠性分析
航空
发动机主轴
轴承
的可靠性评估
作者:
殷久诚
来源:
西安工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机主轴轴承 可靠性评估 威布尔分布 小样本 MATLAB
描述:
航空
主轴
轴承
作为
航空
发动机的重要支撑部件。其工作环境恶劣,容易出现失效,导致
航空
发动机不能正常工作,甚至带来空难事故。因此研究
航空
主轴
轴承
的可靠性具有重要意义。本文首先介绍了国内外
航空
轴承
的发展概况
基于机器视觉的
航空
仪表自动识别研究
作者:
李泽本
来源:
西安工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
图象处理
计算机视觉检测
自动读数
指针式航空仪表
Hough变换
描述:
随着计算机技术的飞速发展,近年来计算机视觉技术在工业自动化、工业在线检测、精密测量等领域得到越来越广泛的应用。 指针式
航空
仪表是目前
航空
工业中应用非常普遍的仪表之一,不仅种类多,而且数量
基于DELMIA的
航空
发动机转子的虚拟装配
作者:
衣陈晨
来源:
西安工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
描述:
基于DELMIA的
航空
发动机转子的虚拟装配
基于CATIA的
航空
制动标准件库的建立
作者:
潘学坤
来源:
西安工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
描述:
基于CATIA的
航空
制动标准件库的建立
基于机器视觉的
航空
仪表自动识别
作者:
高梅
来源:
西安工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
计算机视觉 图像处理 指针式航空仪表 机器视觉 模式识别 视觉误差 视觉疲劳
描述:
计算机视觉与模式识别是计算机科学和人工智能研究领域的重要分支,目前已应用于国民经济与众多领域。对它的研究与应用是目前的热点课题。 指针式
航空
仪表由于其结构简单、使用方便的特点,在科学实验和生产
中国
航空
公司加入
航空
积分联盟问题研究:基于南航加入天合联盟的案例研究
作者:
郝艳磊
来源:
西安工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
积分联盟 战略联盟 南方航空 天合联盟
描述:
,也成为学术界的研究热点。在全球经济一体化快速发展的背景下,世界范围内的
航空
公司纷纷展开加入
航空
联盟的入盟之旅。然而,
航空
联盟产生的动因是什么,
航空
公司为什么要加入
航空
联盟?
航空
公司如何选择合适的联盟
航空
火控系统中平显视差测量仪的设计与研制
作者:
田苗
来源:
西安工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空火控系统 平视显示器 视差测量仪 内调焦 CCD物镜 目镜 光学系统
描述:
平视显示器是
航空
火控系统的重要组成部分,若其光学组件的图像源平面偏离焦平面就会产生视差,严重影响了火控系统对敌瞄准攻击的精度。针对平视显示器的视差测量要求,在分析各种传统检测方法的基础上,提出了一种
航空
吊放声纳接口分机测试系统的研究
作者:
陈吉贯
来源:
西安工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
信号调理
航空吊放声纳
自动测试系统
虚拟仪器
数据采集
描述:
随着现代控制系统和电子设备的日益复杂化,自动测试设备(ATE)己经成为电子设备生产、测试和检测过程中不可缺少的重要设备。本文叙述了自动测试技术及军用自动测试系统的发展,同时分析了研制
航空
吊放声纳设备
指针式
航空
仪表指示器图像预处理研究
作者:
李琳
来源:
西安工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
边缘检测
图像分割
航空仪表
数学形态学
描述:
图像处理是当今计算机科学中最具有前景的领域之一,图像技术有非常广泛的应用。而数学形态学是图像处理中的重要方法之一。数学形态学是建立在集合代数的基础上的,用集合论方法定量描述几何结构的科学。它研究图像的几何结构,其基本思想是利用一个携带对象特征的结构元素(“探针”)收集图像的信息。正因结构元素有着无可比拟的优势,使得形态学图像处理已成为计算机数字图像处理的一个主要研究领域。因此数学形态学的基本理论和方法在医学成像,生物学,机器人视觉,地质学,遥感技术等诸多领域都取得了非常成功的应用。 本文选择以数学形态学的分割技术作为研究课题,从最基本的理论入手,对数学形态学在图像处理中的理论基础进行了详尽的分析与讨论,阐述了数学形态学结构元素的分类,选择的原则和方法。对传统边缘检测算法进行研究,提出用迭代算法求图像分割最佳阈值和运用数学形态学的腐蚀算法实现轮廓提取相结合的边缘检测算法,从理论上分析了该方法具有较强抗噪声能力,并用实验与传统的Laplace算子和Sobel算子等梯度边缘检测算子的检测结果进行了比较。由于该检测方法受噪声影响相对较小,即使图像物体的边缘比较模糊,也能可靠的定位并提取边缘。
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