舰载武器系统局部故障分析方法与研究

针对舰载电子与武器装备结构复杂、设备数量庞大、分布舱室多、检测点分散不集中等问题,在充分调研论证基础上,以系统局部故障分析研究为切入点,提出适用于舰船武器装备特点的局部故障的分析方法;对系统的局部故障我们采用故障树的方法进行界定,并通过核心路径跟踪技术来确定检测点;采用核心路径在线故障检测方法,有效地节省测试资源,提高测试效率。     

叶轮零件磨粒流抛光机理与数值模拟的研究

目的 解决增材制造TC4钛合金（Ti6Al4V）叶轮零件表面粗糙度过大的问题。方法 采用磨粒流抛光技术对增材制造TC4钛合金叶轮零件进行抛光,研究磨粒粒径、工作压力与抛光时间等因素对叶轮零件表面粗糙度和形貌的影响规律。同时利用Fluent软件对磨粒流抛光过程进行仿真,建立三维叶轮模型,以实际加工条件为仿真参数,探究磨粒对近壁面静压、动压、湍动能、湍流强度的作用机理。结果 当磨粒流抛光的磨粒粒径为0.425 mm、加工压力为9 MPa、抛光时间为20 min时,获得了表面粗糙度Ra<2.5μm的增材制造叶轮零件。磨粒流抛光后表面摩擦系数从0.428 1降低为0.385 3,磨损机制由粘着磨损和剥落磨损变为磨粒磨损。仿真结果表明,随着磨粒流体自上而下运动,叶片间距逐渐增大,叶轮表面所受动压、湍流强度及湍动能逐渐减弱,因与约束装置的作用,底部的动压、湍流强度和湍动能又增大,因此叶轮叶片上端抛光较好,中间部位抛光效果一般,下端抛光效果也较明显。结论 磨粒流抛光过程中,试样表面因塑性变形产生了加工硬化,晶粒得以细化,从而有效提高了其耐磨性能。通过数值模拟与试验分析验证了复杂曲面磨粒流抛光技...     

基于NSPT域PCNN-SC的图像超分辨率重建

结合多尺度变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的 优点,将空域的稀疏编码(SC)算法通过非 下采样金字塔变换(NSPT)转换应用到频率域进行重建,并结合改进的PCNN对SC算法中的 最优系数 采用一种新的方法进行获取,进而提出一种新的超分辨率重建(SRR)模型与算法。首先将 图像进行三次B 样条 放大处理,然后采用NSPT对图像进行多尺度分解得到高低频子带系数。对于低频子带,运 用PCNN-SC 完成重建;对高频子带,将其与预测高分辨(HR)图像的特征图像运用改进的PCNN经图像融合 完成重建。最后 通过逆NSPT得到HR图像。实验表明,本文算法在主观视觉效果和客观数据都获 得了较好的效果。     

小型农田水利建设管理工作的实践与思考

文章对邵阳市目前小型农田水利建设管理工作存在的问题及原因进行了分析,并从管理机制建立、资金筹措资金整合等方面提出了具体办法。     

邵阳市水环境承载力现状及对策

文章从邵阳市实际出发,分析了水环境承载力日趋减弱的成因,提出了保护水资源,改善水环境,提高水环境承载力的对策.     

基于非下采样双树复轮廓波变换和稀疏表示的红外和可见光图像融合

提出了一种基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)和稀疏表示的红外和可见光图像融合方法,以改善传统的基于小波变换的图像融合方法的不足。该方法首先利用形态学变换处理源图像,利用NSDTCT变换进行图像分解得到低频子带系数和高频子带系数。根据高低频系数的不同特点,提出改进的稀疏表示(ISR)的融合规则用于低频子带;然后将改进的空间频率作为脉冲耦合神经网络的外部输入,提出基于自适应双通道脉冲耦合神经网络(2APCNN)的融合策略用于高频子带。最后通过NSDTCT逆变换获得融合后的图像。实验结果表明:本文方法在客观指标和视觉效果方面均优于传统图像融合的方法。与传统的NSCT-SR方法相比,实验的两组图像中4个客观指标:互信息(MI)、边缘信息保留量QAB/F,平均梯度(AG)和标准差(SD)分别提高了9.89%、6.39%、104.64%、55.09%和9.53%、17.77%、95.66%、52.89%。     

基于多信号模型的武器装备故障诊断系统设计

本文介绍了基于多信号模型方法的舰载武器装备故障诊断系统的设计,介绍了其硬件组成及主要故障诊断算法。多信号模型故障诊断平台的核心是武器装备的相关性矩阵。通过多信号模型故障诊断方法,实现了快速而准确的故障诊断与定位,提高了武器装备综合诊断能力。     

结合NSCT与插值的图像超分辨率重建

针对传统超分辨率重建算法中存在的不足,提出一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)和插值的单幅图像超分辨率重建算法。首先对低分辨率图像进行NSCT变换处理,将得到的低频子带及高频子带系数分别进行软判决自适应插值和三次样条插值,再对三次样条插值后的高频系数进行形态学增强。对插值后的低频子带进行稀疏表示,通过香农熵取大的融合规则进行融合;对于高频子带,采用一种运用子带系数的空间频率、梯度指标信息,并与高斯隶属函数相结合的自适应融合规则进行融合。最后对融合后的系数进行NSCT逆变换得到重建图像。实验结果表明,该算法无论在主观视觉效果和峰值信噪比、结构相似性等客观指标上均优于其他经典的重建算法,进而验证了该算法的有效性。     

非下采样四元数剪切波变换域的图像融合

目的 由于一些光学镜头聚焦范围的有限性,很难对同一场景中所有物体都清晰地成像在一幅图像中,而将同一场景中的多幅源图像进行融合可以得到一幅全景更加清晰的图像,为了增强融合图像的质量,提出了一种新的非下采样四元数剪切波变换（NSQST）的图像融合算法。方法 首先将源图像经过NSQST分解得到低频子带系数和高频子带系数;其次,对低频子带,提出了一种改进的稀疏表示（ISR）的融合规则;对于高频子带,提出一种改进的空间频率、边缘能量和局部区域相似匹配度相结合的融合规则;最后通过NSQST逆变换得到融合图像。结果 与其他5种融合方法进行对比,本文方法获得了较好的客观指标和视觉效果,其中与NSCT-SR算法相比,本文方法获得的4个客观指标分别提高了3.6%、2.9%、1.5%、5.2%,3.7%、3.2%、3.2%、3.0%和6.2%、3.8%、3.4%、8.6%。结论 通过多聚焦图像进行融合实验,实验结果表明该方法可进一步应用于目标识别、医学诊断等领域。