基于能量重心定位的水下防护薄板结构撞击识别方法

为弥补传统能量重心定位方法的不足,综合考虑薄板结构上孔的非对称分布,创造性地提出一种基于加权能量重心定位的撞击识别方法。通过有限元模拟验证该方法的有效性和准确性,结果表明,该方法能快速而准确地对非对称、非连续薄板结构的撞击位置和撞击应力进行识别判定。研究成果可为结构撞击识别方法的改进优化提供理论支持,为工程中复杂结构的撞击监测和识别提供技术支撑。

加筋复合材料结构撞击识别的关键技术

复合材料结构在外部撞击载荷作用下容易产生目不可检的损伤,进而导致结构承载能力降低。以复合材料加筋圆筒结构为对象,研究基于系统辨识模型的外部低速撞击识别实验的两个关键问题。首先,通过数据分析阐明和完善了系统辨识方法中传递函数的模型阶次选择原则;其次,针对压电传感器生产工艺和安装工艺难以保证各传感器均一性问题,提出了一种传感器信号修正方法,以提高载荷识别精度;最后,分析和讨论了加筋结构型式对撞击识别的影响。实验结果表明,本文所提方法能有效地提高识别和重构外部撞击载荷。

加筋复合材料圆筒结构的撞击识别

以加筋复合材料圆筒结构为对象,研究了复合材料结构的外部低速撞击识别问题。采用压电传感器获取发生低速撞击时在结构内产生的应力波信号。针对加筋复合材料结构的撞击位置识别,特别是监测区域边缘的位置识别问题,提出了基于传感器信号功率的两步法来估计撞击位置;撞击载荷的重构采用系统辨识方法,通过分析系统辨识方法中传递函数的模型阶次和相关性系数的关系,提出了模型阶次选择的原则以进一步完善该方法。结果表明:所提出的两步定位法可较好地估计所有监测区域的撞击位置,所改进的系统辨识方法可较好地识别非加筋区域上的撞击位置和撞击载荷时间历程;当撞击点为加筋区域时,由于筋条对应力波传播的复杂影响导致撞击识别误差偏大。

风扇叶片外物撞击监测识别试验

为开展基于非接触叶尖振动测量的风扇叶片外物撞击监测识别技术研究,设计搭建了风扇叶片外物撞击监测识别试验平台,开展了不同弹体质量、发射速度、风扇转速等工况下的外物撞击试验。利用高速摄像机对外物撞击识别结果进行了检验,初步给出了外物撞击判定准则。分析了不同弹体质量、转速条件下系统识别准确率的差异,以及不同撞击因素与叶尖振动之间的定性规律。分析得出:外物撞击监测识别系统能够准确识别出撞击事件以及撞击叶片编号;风扇转速在1800~4000 r/min范围内,当弹体质量大于2.90 g时,系统的识别准确率达到了100%,这为后续建立外物撞击智能监测识别方法提供了重要的试验数据和依据。

撞击坑识别方法综述

目前国内外有多种撞击坑识别方法,在一定程度上实现了对撞击坑的识别提取,但是其准确性以及对数据的适应性不尽相同。首先对撞击坑识别研究进展进行概述,再对撞击坑识别方法进行归纳总结,指出不同方法的优缺点和适用条件。最后,对撞击坑识别研究存在的问题进行分析,提出了研究撞击坑识别的重点及解决途径。

一种基于等高线的小型撞击坑识别方法

撞击坑自动识别是行星探测任务中重要的研究热点之一。由于数据精度和算法局限性等问题,以往的方法往往针对识别尺度较大的撞击坑。基于目前国际上精度最高、覆盖最全的嫦娥二号数字高程模型数据,提出一种基于等高线自动识别小型撞击坑的方法。首先,分析小型撞击坑模型的等高线特征,确定特征参数,建立指标体系;其次,提取实验区等高线信息,筛选出符合特征参数的等高线;最后,利用霍夫变换拟合撞击坑边界,提取撞击坑位置和大小信息。通过对实验区域的小型撞击坑识别结果分析表明,该方法可针对不同尺度的小型撞击坑设置不同的参数,分批次识别提取,综合识别正确率达90%以上,说明该方法对于自动识别小型撞击坑是有效的。该方法弥补现有自动识别方法针对尺度较大撞击坑的缺陷,识别结果补充月球撞击坑数据库中的小尺度撞击坑,为今后建立全月球撞击坑数据库打下基础。

基于撞击坑自动识别的月球雨海北部地区(LQ-4)月海玄武岩定年研究

月球表面定年研究对于理解和重建月球地质演化历史具有关键作用,撞击坑尺寸-频率分布法(CS-FD)是通过统计区域内不同尺寸撞击坑密度得到特定地质单元的绝对地质年龄。雨海北部地区(LQ-4)包括雨海北部、冷海西部地区以及风暴洋东北部等月海,位于雨海西北边缘的虹湾是中国嫦娥三号卫星预选软着落区,文中综合使用3种方法从影像和地形数据中自动提取了该区内的撞击坑。利用Clementine光谱数据对雨海北部和风暴洋东北部内玄武岩进行了分区,利用撞击坑尺寸-频度法(CSFD)法得到每个玄武岩分区内的定年结果。对比该地区之前的定年数据后发现,使用自动识别结果得到的各分区定年结果新老整体趋势上与之前研究结果基本一致,但存在一定偏差。根据自动识别定年结果,认为该地区玄武岩新老顺序大致为:雨海东部(3.56Ga)—虹湾(3.38Ga)—风暴洋东北部(2.74Ga)—雨海西部(2.63Ga)—柏拉图坑(2.37Ga)。结合撞击坑自动识别技术和CSFD法,形成了一条利用影像和地形遥感数据快速得到月球表面地质年龄的方法,为月球年代学研究提供一种新途径。

基于卷积神经网络的月球南极-艾特肯盆地撞击坑自动识别及中型撞击坑绝对模式年龄估算

月球南极-艾特肯盆地是太阳系最大的撞击盆地之一,也是月球上最大、最古老的撞击盆地.南极-艾特肯盆地是研究早期大型撞击事件的重要窗口,而小型撞击坑的识别与计数定年是研究南极-艾特肯盆地演化史的基础.由于撞击坑直径和数量符合幂次定律,数量众多的小型撞击坑难以单纯依靠人力进行识别.近年来,计算机算力的提升使得训练复杂的卷积神经网络成为可能.采用已有的专家标注训练神经网络,进而实现图像特征的自动提取,能够在保证准确率的同时极大地提高识别效率.采用基于卷积神经网络算法的You Only Look Once Version5(YOLO V5)目标探测系统来自动识别月球南极-艾特肯盆地直径为2~15 km的小型撞击坑.在训练神经网络时,使用融合了SELENE和LRO数据的数字高程模型SLDEM2015和最新的专家标记撞击坑数据库.训练好的网络在测试集上的结果与专家标记的撞击坑数据库相比,识别结果的准确率(Precision)为0.96,召回率(Recall)为0.95,F1值为0.95.通过对与专家标注不符的识别结果进行可视化,识别出至少十个专家误标记的撞击坑,证明撞击坑自动识别方法可以用于检验专家标注的可靠性.基于南极-艾特肯盆地的撞击坑自动识别结果,确定了南极-艾特肯盆地四个典型中型撞击坑的绝对模式年龄,并与已有的定年结果对比,进一步验证了自动识别结果的可靠性,也显示了提出的方法在利用自动识别的撞击坑进行中型撞击坑定年方面的潜力.提出的撞击坑自动识别方法有望进一步拓展到更小撞击坑的识别,并迁移到月球其他地质单元乃至其他行星的研究中.

撞击坑识别方法研究综述

撞击坑是宇宙中小天体以超高速度撞击固态天体表面形成的构造结构,撞击作用是天体演化最重要的驱动力,撞击坑为固态天体形成、演化和撞击历史等方面研究提供了重要线索.本文对撞击坑对象、撞击坑数据、撞击坑识别算法和撞击坑应用等维度进行了综述.全面描述了遥感观测数据中撞击坑所呈现出的几何纹理、光照和形貌特征.重点总结了月球、火星、水星、金星四颗“类地行星”和小行星-谷神星撞击坑遥感数据和矢量编目数据库.详细探究了传统方法、机器学习方法和深度学习方法在撞击坑分类、分割和识别方面的研究进展.在此基础之上,着重分析了撞击坑识别中存在的问题,并给出相应的解决方案.最后,在撞击坑算法应用方面进行了探讨与展望.

全月球撞击坑识别、分类及空间分布

撞击坑是月球表面分布广泛的地貌单元,是研究月球的最直接窗口。本文以嫦娥一号卫星获取的遥感影像和DEM,以及国际天文学联合会(IAU)公布的撞击坑名录为基础数据源,以全月球表面撞击坑为研究对象,采用遥感图像处理与专家知识融合的目视解译法确定撞击坑的边界,识别出全月球表面直径大于500 m的撞击坑共计106030个,采用累积频率和与IAU公布撞击坑对比两种方法对目视解译的撞击坑进行精度评价,其识别的总体误差率为10.97%;按照形态特征指标,将全月球撞击坑分为六大类,对比分析了不同类的撞击坑影像及形貌差异性;对全月球撞击坑分类进行统计分析,得出了不同类型撞击坑在月球表面的数量与密度特征及空间分布情况。