论文题目: 航天电连接器综合应力加速寿命试验优化设计的研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 机械设计及理论
作者: 连文志
导师: 陈文华,卢献彪,李立新
关键词: 电连接器,综合应力,加速寿命试验,优化设计
文献来源: 浙江大学
发表年度: 2005
论文摘要: 本文以Y11X-1419圆形电连接器为研究对象,在分析航天电连接器在环境温度和振动应力综合作用下失效机理的基础上,建立了航天电连接器的可靠性统计模型,提出并研究了航天电连接器综合加速寿命试验方案的优化设计方法和模拟评价方法,同时对试验方案进行了优化设计和模拟评价。 首先,介绍了国内外可靠性研究的发展历史和现状,对可靠性试验的方法及发展趋势,航天电连接器可靠性研究的现状和存在的问题,可靠性试验方案优化设计中存在的问题进行了回顾和评述。 其次,详细介绍了航天电连接器表面镀层工艺问题,探讨了航天电连接器在温度和振动应力综合作用下的失效机理,推断出失效物理方程,根据航天电连接器的结构和磨损腐蚀物的增长规律确立了航天电连接器的失效寿命分布,建立了可靠性统计模型,为加速寿命试验方案的制定奠定了基础。 第三,通过比较全面试验设计、正交设计和均匀设计各自的特点,针对可靠性加速寿命试验的实际要求,寻找了一组较优的应力水平搭配方案,使产品在正常应力水平时寿命估计值的精度较高,试验时间较短,同时减少样本数量。 第四,建立并研究了航天电连接器在环境温度和振动应力综合作用下的加速寿命试验方案的优化设计模型,并依据所提出的优化设计方法和均匀正交试验理论对航天电连接器综合应力加速寿命试验方案进行了优化。 第五,提出并研究了加速寿命试验方案的模拟评价方法。对均匀正交试验方案和全面试验方案进行模拟评价和比较,以证实均匀正交试验方案的可行性。并最终确定最优的加速寿命试验方案,为后期的试验工作做好准备。 最后,对全文的研究内容进行了总结,并指出了航天电连接器可靠性试验和数据统计分析研究中需要进一步研究的内容及本基金课题的下一步工作方向。
论文目录:
1.道路交通标志自动分割与识别算法及数学模型研究1.道路交通标志自动分割与识别算法及数学模型研究
1.概述
1.1 研究背景
1.2 交通标志识别中存在的问题
1.3 论文的组织结构
2.研究现状
2.1 国外的研究情况
2.2 国内的研究情况
2.3 交通标志识别研究的最新进展
3.基于颜色信息的候选交通标志分割
3.1 标志分割的研究背景
3.2 道路交通标志的知识
3.3 颜色分割
3.3.1 图象预处理
3.3.2 颜色分割算法
3.4 二值化
3.5 对连通区域进行标号
4.形状识别和尺寸归一化
4.1 形状识别的研究背景
4.2 定位候选区域的外围矩形
4.3 三角形类交通标志探测
4.4 矩形类交通标志探测
4.5 圆形类交通标志探测
4.6 内部分割和尺寸归一化
5.特征提取
5.1 图象特征简介
5.2 RSR系统中的特征计算
6.道路交通标志的统计识别方法
6.1 道路交通标志识别的研究背景
6.2 模式识别及相关问题
6.3 基于统计的模式识别
6.3.1 类概率分布函数的核估计方法
6.3.2 积核函数和Laplace积核函数
6.3.3 Laplace核估计中的平滑参数训练
6.3.3.1 平滑参数的最大似然估计
6.3.3.2 最大似然估计的期望最大化算法
7.系统实现
7.1 系统功能简介
7.2 系统框架和系统实现
7.2.1 部分重要的全局变量和函数
7.2.2 系统中几个重要算法
7.2.3 系统运行示例
8.实验结果
8.1 本系统的实验结果分析
8.2 和已有工作的比较
8.2.1 David Kelimeyar等的"道路警告标志的检测"
8.2.2 Lutz Priese等的"一个实时交通标志识别系统"
8.2.3 G. Piccioli等的"可靠的交通标志探测与识别方法"
9.结束语
9.1 论文完成的主要工作
9.2 展望
参考文献：
2.Research on Algorithms and Mathematic Model of Road sign Automatic Detection and Recognition
1.Introduction
1.1 Background
1.2 The problem
1.3 The skeleton of my thesis
2.Previous works
2.1 Works out of china
2.2 Some works be done in China
2.3 Present state of the Road Sign Recognition Research
3.Extracting road sign from a scene using color information
3.1 Previous works of road sign segmentation
3.2 Knowledge about road signs
3.3 Color Segmentation
3.4 Binarizing
3.5.Labeling segmented connective region
4.Shape recognition and size normalization
4.1 Previous works of shape recognition
4.2 Making boundary box
4.3 Detecting Triangle Signs
4.4 Detecting Rectangle Signs
4.5 Detection of Circle Type Signs
4.6 Internal Segmentation and Scale Normalization of Road Sign Area
5.Get Features from Image
5.1 Introduction of image feature
5.2 Feature computing of RSR system
6.Theoretical Background of road sign Recognition
6.1 Previous works in road sign recognition
6.2 Pattern Recognition Problem
6.3 Statistical Pattern Recognition Problem
6.3.1 Kernel Method of Class Density Estimation
6.3.2 Product Kernel and Laplace Product Kernel
6.3.3 Training of Smoothing Parameters in Laplace Kernel Estimate
6.3.3.1 Maximum Likelihood Estimates of Smoothing Parameters
6.3.3.2 EM Algorithm for ML Estimates of Smoothing Parameters in Laplace Kernel Density Estimates
7.Implementing
7.1 Introduction of system function
7.2 The system implementation and system frame
7.2.1 Introduction of part important external variants and functions
7.2.2 The main algorithm of system
7.2.3 Demonstration of running system
8.Experimental results
8.1 Test Results
8.2 Comparison with Other Algorithms
8.2.1 Detection of Highway Warning Signs Using Neural Network by David Kelimeyar et. al
8.2.2 A Real-time Traffic Sign Recognition System by Lutz Priese et. al
8.2.3 Robust method for road sign detection and recognition by G. Piccioli et. al
9.Conclusion
9.1 The main results completed in our thesis
9.2 Future work
9.1The main results comPleted in our thesis
9.2 Future work
3.道路交通标志自动分割与识别关键技术综述
1 概述
1.1 智能交通系统(ITS)
1.1.1 智能交通系统含义、研究内容
1.1.2 智能交通系统现状
1.2 车牌识别
1.2.1 车牌识别的概念、研究内容
1.2.2 车牌自动识别系统研究现状
1.3 交通标志识别
1.3.1 交通标志识别的定义及研究内容
1.3.2 交通标志识别研究现状
1.3.3 交通标志识别中存在的问题
2 图像分割和目标提取
2.1 基于像素的图像分割算法
2.1.1 直接借助直方图的研究模式
2.1.2 变换直方图的研究模式
2.1.3 构建判决函数的研究模式
2.1.4 简单代数运算的研究模式
2.2 基于边缘的图像分割算法
2.2.1 常见的微分算子
2.2.2 拉普拉斯高斯(LOG)算子
2.2.3 Canny边缘检测算子
2.3 基于区域的图像分割算法
2.3.1 区域生长
2.3.2 区域的分裂合并
2.3.3 其它特殊的图像分割算法
3 形状分析
3.1 形状分析简介
3.2 形状描述
3.2.1 链码
3.2.2 样条
3.2.3 多边形逼近
3.2.4 基于尺度空间特征点提取技术
3.3 基于各种不变量的形状匹配方法
3.3.1 基于全局性几何特征的形状匹配
3.3.2 基于变换域特征
3.3.2.1 矩
3.3.2.2 Fourier描述子
3.3.2.3 小波描述子
3.3.2.4 形态描述子
3.4 基于局部特性的形状匹配方法
3.4.1 广义Hough变换(GHT)
3.4.2 基于神经网络和遗传算法匹配方法
3.4.3 变形模板
3.4.3.1 自由式变形模板
3.4.3.2 参数化变形模板
3.4.4 基于形状凹凸结构的匹配方法
3.4.5 动态规划
3.4.6 基于自回归模型和隐Markov模型
4 模式识别的现状和相关问题
4.1 模式识别的概念与系统构成
4.1.1 特征提取与选择
4.1.2 学习和训练
4.1.3 分类识别
4.2 模式识别的分类
4.3 模式识别的主要方法
4.3.1 线性映射
4.3.1.1 多重判别矢量法
4.3.1.2 主成分分析法
4.3.2 判别分析法
4.3.2.1 Bayes判别法
4.3.2.2 Fisher判别矢量法
4.3.3 SIMCA法
4.3.4 聚类分析
4.3.4.1 系统聚类法
4.3.4.2 动态聚类法
4.3.5 非线性映射
4.3.6 神经网络
参考文献：
4.Survey on Key Technology of Road Sign Automatic Detection and Recognition
1 Introduction
1.1 Intelligence transportation system (ITS)
1.1.1 Definition and content of research on intelligence transportation system
1.1.2 The present state of intelligence transportation system
1.2 license Plate Recognition
1.2.1 Concepttion and research contents of plate license recognition
1.2.2 The present research state of plate license automatic recognition system
1.3 Traffic sign recognition
1.3.1 Definition and research contents of traffic sign recognition
1.3.2 Present state of traffic sign recognition
1.3.3 Existent problems of traffic signs recognition
2 Image segmentation
2.1 Image segmentation algorithm according to pixel
2.1.1 Histogram research mode
2.1.2 Transform histogram research mode
2.1.3 The research mode of construct decision function
2.1.4 Simple algebraic operate mode
2.2 Image segmentation algorithm according to the edge
2.2.1 Common differential operators
2.2.2 LOG operator
2.2.3 Canny edge detection operator
2.3 Image segmentation algorithm based on region
2.3.1 Region growing
2.3.2 Region splitting and merging
2.3.3 The other special image splitting algorithms
3 Shape analysis
3.1 Shape analysis introduction
3.2 Shape description
3.2.1 Chain code
3.2.2 Spline
3.2.3 Polygon approach
3.2.4 Characteristic point extraction technique based on scale space
3.3 Shape matching method based on various shape invariant
3.3.1 Shape matching based on general geometry characters
3.3.2 Area characteristic based on transformation
3.3.2.1 Moment
3.3.2.2 Fourier descriptor
3.3.2.3 Wavelet descriptor
3.3.2.4 Shape descriptor
3.4 Shape matching method based on local characteristic
3.4.1 General Hough transformation (GHT)
3.4.2 Matching method based on neural network and generic algorithm
3.4.3 Transform template
3.4.3.1 Free transform template
3.4.3.2 Parameters transform template
3.4.4 Structure matching method based on shape concave and convex hull
3.4.5 Dynamic programming
3.4.6 Method based on regression model and of Hidden-Markov model
4 Pattern recognition and related problems
4.1 The concept of pattern recognition and system structure
4.1.1 Feature extraction and choice
4.1.2 Learning and training
4.1.3 Classification
4.2 Classification of pattern recognition
4.3 Main methods of pattern recognition
4.3.1 Linear mapping
4.3.1.1 Multiple classification vector
4.3.1.2 Main component analyze
4.3.2 Decision analysis method
4.3.2.1 Bayes decision method
4.3.2.2 Fisher decision vector method
4.3.3 SIMCA method
4.3.4 Clustering analysis
4.3.4.1 System clustering method
4.3.4.2 Dynamic clustering method
4.3.5 Nonlinear mapping
4.3.6 Neural network
发布时间: 2005-10-08
参考文献
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- [7].面向电连接器制造过程的质量问题管理系统的研发[D]. 张晖.浙江大学2013
- [8].航空电连接器玻璃粉末压机设计[D]. 徐健丰.浙江工业大学2009
- [9].环境综合应力作用下航天电连接器可靠性分析与建模[D]. 靳哲峰.浙江大学2003
- [10].宇航用微矩形电连接器激光软钎焊工艺研究[D]. 刘鸿亮.北华航天工业学院2015
相关论文
- [1].加速寿命试验数据管理与解析系统研究[D]. 唐元天.哈尔滨理工大学2007
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