高温热结构复合材料的连接技术

综述了高温热结构复合材料之间的连接技术.主要包括C/C复合材料之间采用热压炭素、反应生成SiC的连接;C/SiC复合材料的液相硅渗透连接;SiC基复合材料的钎焊连接;SiC/SiC复合材料与钨板的扩散连接等.并简介了高温热结构复合材料连接在航天及核工业上的应用.     

碳纤维生产过程稳定性评价指标体系设计与应用

正随着我国经济与科技水平的不断提高,国内碳纤维制备行业取得了长足的进展,但是,如果不考虑军工关键原材料国产化保障这一战略因素,仅从市场现状来看,国内碳纤维制备行业总体上呈现出产业化技术成熟度较低、理论产能过剩、实际产出低下、产品质量与成本竞争性差、行业经营整体亏损等态势,国内碳纤维制备行业进入了一个相对困难的发展时期。因此,实现从数量规模型向质量效益型的     

基于BEMD的水下声影区地貌及纹理特征提取

提出了一种基于二维经验模态分解(The Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)的水声图像声影区地貌及纹理特征提取方法.为了解决声影区的存在对水声图像特征提取的干扰问题,先对水声图像进行二维模态分解,采用Canny边缘检测器对其中的模态1或几个模态的叠加进行特征提取.实验结果表明,该方法增强了声影区内目标的特征信息,弱化了声影区的阴影边缘,是一种实用的水声图像特征提取新方法.     

基于BEMD的水下声影区地貌及纹理特征提取

提出了一种基于二维经验模态分解（The Bidimensional Empirical Mode Decomposition，BEMD）的水声图像声影区地貌及纹理特征提取方法．为了解决声影区的存在对水声图像特征提取的干扰问题，先对水声图像进行二维模态分解，采用Canny边缘检测器对其中的模态1或几个模态的叠加进行特征提取．实验结果表明，该方法增强了声影区内目标的特征信息，弱化了声影区的阴影边缘，是一种实用的水声图像特征提取新方法．     

一种新的BEMD筛分停止准则

为优化二维经验模态分解(Bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法,提出了根据空间位置信息的稳定性制定BEMD筛分停止准则的思想;明确了一维经验模态分解和二维经验模态分解在筛分停止需求上的本质区别.均值曲面的物理状态预示了待筛分曲面极值点数量和分布变化规律,基于此制定出一种BEMD筛分停止准则.实验表明,该准则较传统的停止准则有明显优势.     

基于机器视觉的大米粘连米粒图像分割算法

本文提出了一种新的基于机器视觉的大米粘连米粒图像的分割算法。由于在利用机器视觉方法检测抽样米粒的各种外观指标时,米粒是随意放置在载样台或传送带上的,有些米粒会不可避免地互相碰触,由此造成在图像预处理时获取的米粒轮廓线互相粘连在一起,从而在后续的检测中被误判为是一颗米粒,致使大米外观指标如碎米率,垩白米率,黄米粒率的检测都出现错误。本文根据粘连米粒的内轮廓及外轮廓线上的粘连点的特征,提出了一种新的能快速并精确检测粘连米粒的内轮廓及外轮廓线上的粘连点的算法,根据各粘连点之间的距离及曲率方向,准确地判断出互相配对的最佳粘连点对,从而实现了粘连米粒的精确分割,试验结果表明该方法的准确性和高效性。     

一种聚丙烯腈基碳纤维原丝水洗装置的研究

聚丙烯腈基碳纤维原丝水洗段是影响原丝质量的重要环节，水洗效果的好坏直接影响着碳纤维的强度。水洗的形式有多种，一般采用多级水洗槽水平串联结构形式。提出了一种水洗装置的新形式，采用此水洗装置，可以缩短水洗工序的距离，节约生产空间和成本，节约水和蒸汽的消耗，降低纤维中的残余溶剂含量，提高碳纤维的强度及均一性。     

一种BEMD第一余量图像压缩的方法

提出一种针对二维经验模态分解第一余量图像的压缩方法。解释了第一模态、第一余量和第一均值等概念,将可以利用网格特征点表示的各个均值曲面分别进行压缩。根据第一余量曲面和其各个均值曲面的加和关系,将各个均值曲面分别重建后再相加得到第一余量曲面(图像)高质量的还原结果。实验结果表明,该方法在图像低频信息压缩方面与传统的压缩方法相比具有明显优势。     

形态小波域声纳图像去噪算法

为解决声纳图像易受噪声污染、对比度降低的问题,提出一种形态小波域图像去噪算法.首先构造了可以用于灰度图像处理的形态中值小波,并在实现完备重构的基础上对中值小波进行了提升;然后利用提升后的形态小波,以移位抽取的方式对声纳图像进行完整的形态多分辨率分析;经阈值处理后,最终通过各重构图像的加权平均得到理想的去噪效果.仿真实验表明,形态小波域去噪算法在去除噪声的同时能完好保留图像边缘等重要细节,与传统的小波阈值去噪方法比较,对比度有所提高,图像更加清晰.     

二维经验模态可分离度及其量化计算

解释和分析了二维信号可分离度的概念.基于二维模态分解理论和二维信号解析相位理论提出了二维模态信号的加性可分离度计算式和乘性可分离度计算式,并分别利用完全加性信号和完全乘性信号对两种计算式的实际效果进行了验证.二维经验模态可分离度的应用意义体现在:它可以鉴定二维模态分解算法分解质量的优劣,可以用来确定模态分解客观分解终止条件,还可以在进行单方向特征信息提取时为预处理方法的选择提供有效依据.