大尺寸复杂精冲零件智能测量系统的研究

对于传统精冲零件检测工艺普遍存在的人工抽检数量少、大尺寸检测困难、手工误差、复杂专用检具成本高且实时性差等所导致的综合效率低的问题,此文通过应用机器视觉、激光测距、精密数控、数据分析等技术开发了大尺寸复杂精冲零件智能测量系统,用于解决传统所检测面临的以上问题。此系统通过伺服运动控制一套由高分辨率工业相机、激光位置传感器和大理石载物台构成的三坐标检测平台,实现对大尺寸复杂精冲零件进行X-Y平面的尺寸精密测量和Z方向的高度或粗糙度精密测量。通过解析DXF图纸文件并应用改进的贪心算法来获取并优化检测路径,结合精密运动反馈拼接局部采样图像以提高机器视觉的检测精度。初步运行结果表明,系统测量600*600*8mm范围内复杂精冲件精度可达到±0.010mm。     

旋翼叶片回波建模与闪烁现象机理分析

对旋翼叶片回波建模与闪烁现象进行了综合研究.基于散射点散射系数和分布情况,构建了旋翼叶片回波的散射点模型,并分析了散射点分布对回波的影响;在此基础上研究了回波时域闪烁现象的物理散射机理,并结合时频分析和横向分辨率分析了微多普勒特征及时频域闪烁现象;对两类不同分布间隔的散射点模型进行了仿真,并与积分模型进行对比性实验,结果验证了闪烁现象物理分析的合理性.该研究成果在旋翼目标的探测识别领域具有一定的理论与应用价值.     

全音节汉语语音识别系统的声学模型研究

本文在分析了汉语单音节发音的音节结构的基础上，定义了基于声韵母类的语音识别单元，从声学角度确定了用于汉语全音节识别系统的声学单元，并研究了这些声学单元的检测一致性及基于这些单元的识别系统的鲁棒性。文中还对大量的发音人的声母类发音的长度作了统计，给出了基于本文给出的分割算法和本文定义的声母单元下的声母长度预分类方法。通过在非特定人全音节汉语语音识别系统上的应用表明，本文定义的语音识别单元具有很高的检测一致性，建立在其上的识别，系统也具有很高的鲁棒性；文中给出的预选方法在最好的情况下，可以减少一半以上的运算量，而预选精度几乎达到１００％。     

基于ARMA模型的汉语讲话者识别

实现了一个仅用鼻音声母且与文本无关的汉语讲话者识别系统，根据讲话者在讲话时鼻腔相对固定、发鼻音时咽腔稳定，以及汉语鼻音声母（只有m-和n-两种）少（全部音节分别只有53和48个）的特点，使用极零（ARMA）模型获得所有汉语鼻声母音节的极点和零点系数的谱参数。系统在对20个讲话者识别时，其性能为：各个人所有单个声母测试时，总正识率为87．92％；分别随机地选用各人的人3、4、5个声母平均后测试时，则平均正识率可达91．67％、95．00％、96．67％、99．97％。     

非特定人四声识别

本文提出一个性能可靠的非特定人汉语普通话四声识别方法.该方法采用中心削波的无偏自相关法作基音周期检测,通过对基音周期进行数据选取、误差修正、平滑、拟合等处理过程,获取两维的判决矢量供四声判决.普通话单音节发音的四声识别率达98％以上.     

一种用鼻音声母识别讲话者的方法

本文提出一种新的讲话者识别方法，该方法仅对带鼻辅音音节的鼻声母段及声韵过渡段用极零模型来表示其语音特征，并采用该模型参数的加权组合距离进行判决，实验表明，这个新方法降低了运算量，同时首选正识率达到了８６％以上。     

跨音速自然层流翼型多目标优化设计

应用多目标优化方法在推迟翼型转捩位置的同时,优化激波控制鼓包的位置和外形来减小波阻.经过优化得到多目标问题的Pareto阵面解,通过对其上翼型的气动性能分析发现:优化后翼型的层流区域及激波强度较初始翼型均有改善.结果表明本文方法可以有效地解决层流翼型设计过程中转捩位置和激波强度之间的矛盾.