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基于改进扩展关联模型的飞机组件测试性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
多信号流图模型是一种简单而有效的系统建模方法,已广泛地应用于测试性分析和故障诊断领域;为了减少飞机维修过程中组件的不必要更换,提高维修效率,对多信号流图模型的建模方法进行研究,以飞机音频管理组件(AMU)为例,建立多信号流图模型,构建故障一测试关联矩阵和故障一故障关联矩阵;为与实际出现的组件故障信息相匹配,对故障一故障矩阵进行改进,构建了实际故障信息一故障关联矩阵,对组件模型进行测试性分析;由实际维修经验可知,该信号模型可快速地定位故障,给出相应的维修措施,减少通常维修中采取的不必要措施,降低了人为因素的影响,大大地缩短了维修时间. 相似文献
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基于2DPCA和EBFNN的指纹识别方法 总被引:1,自引:2,他引:1
结合小波变换(WT)、二维主元分析(2DPCA)和椭球基函数(EBF)特点,提出了一种基于WT、2DPCA和EBF神经网络指纹识别方法.利用小波变换将原始图像分解为高频分量和低频分量,并忽略水平高频与垂直高频分量,获得原始图像的基本特征.再通过2DPCA算法对该图像进行降维,获取降维特征;最后结合椭球基函数神经网络(EBFNN)完成指纹识别.本算法将2DPCA优化的特征提取与EBFNN的自适应性相结合,在FVC2000(国际指纹竞赛数据库)上做了测试,总的正确识别率可达91.4%,具有一定的实用价值.与WT-PNN算法和WT-2DPCA-RBF算法进行比较,结果表明,本文提出的算法在平移、旋转及光照变化的指纹数据库上的识别效果优于WT-PNN算法和WT-2DPCA-RBF算法. 相似文献
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针对静止状态下飞机蒙皮表面残冰检测问题,提出一种超声导波检测技术,通过提取时域和频域的特征参数变化,实现板状结构表面的透明冰、混合冰、霜冰3种类型区分和积冰厚度判断。首先通过ABAQUS仿真软件采集超声Lamb波S0模态信号,在时域内观察随厚度和类型变化引起的S0模态幅值衰减程度,同时在频域内引入积冰系数,最终实现了关于厚度和类型的非线性映射。其次,对使用Lamb波分辨3种不同类型积冰的厚度进行了实验验证,对比仿真结果表明该方法存在一定可行性。最后,总结了判断积冰种类和厚度的方法。 相似文献
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椭球基函数(Ellipsoidal Basis Function,EBF)使网络划分输入空间成为封闭有界的局部作用的空间,与径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的高斯函数相比,它对空间的划分更明确。因此,它的模式识别能力将有所提高。提出了一种基于EBF神经网络的指纹识别方法。首先,利用小波变换(Wavelet Transform,WT)直接从二值化指纹图像中提取细节特征,简化了复杂的预处理步骤,极大地减少了计算量,提高了识别的速度。同时利用EBF神经网络进行分类识别,有效提高了识别精度。该算法在FVC2000(国际指纹竞赛数据库)上作了测试。并与文献[9]中的WT-RBF算法进行比较。实验结果表明,提出的算法获取了较高的识别率,并且缩短了识别时间。 相似文献
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利用超声相控阵检测系统对含有裂纹、夹杂、分层三种缺陷的碳纤维复合材料实验板进行检测。对采集到的缺陷信号,在计算机中利用小波包变换进行分析。提出基于距离可分性测度的小波基评估准则,以确定最优小波基。对三种缺陷信号用sym8小波进行小波包的分解和重构,用"频率-能量"的方法提取各类缺陷信号的能量特征;结果表明,该方法对碳纤维复合材料的缺陷类型的区分具有较好的效果,从而为缺陷自动识别奠定了基础。 相似文献
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本文采用具有电子偏转及电子聚焦特性的超声相控阵技术对大口径长输管道环焊缝进行缺陷检测,克服传统无损检测由于焦点固定引起检测过程复杂的不足.相控阵换能器的声场特性决定探伤灵敏度,是换能器设计的主要依据.所以需要对超声相控阵换能器进行优化设计,其目的是研究阵元参数与声场特性之间的关系,尽可能地使主瓣尖锐,抑制栅瓣的产生,减弱旁瓣的幅度.本文首先采用数值分析方法,研究并仿真线阵参数对超声束聚焦性能的影响.然后介绍用超声相控阵换能器进行环焊缝检测的试验平台.在此基础上,选取优化后的超声相控阵探头与一个同频的常规超声探头进行对比试验.试验结果表明了该方法的有效性,能提高相控阵换能器的性能. 相似文献
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