大型飞机风洞试验的三维视频动态变形测量方法和实验研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    50975219
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    35.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0503.机械动力学
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

大型飞机模型在风洞试验时变形很大,需要精确测量其三维变形数据。本项目采用三维视频动态变形测量方法,在风洞试验时采用多组相机(两个相机为一组)高速拍摄模型多个部位的视频图像,计算飞机模型关键点各个时刻的三维坐标,从而计算出模型关键点的位移变化和变形数据。本项目通过风洞现场试验和分析,获取风洞试验对测量精度的影响规律,建立测量误差模型。研究风洞变形测量的光束平差捆绑调整的模型和算法,实现多相机多时刻的三维变形测量,大大提高风洞试验的变形测量精度。针对风洞试验现场环境,研究新的大幅面双相机自标定技术,实现2米测量空间的相机高精度标定方法。研究风洞动态变形测量的标志点识别算法、标志点的三维重建算法、标志点动态跟踪算法、多组相机测量数据的统一。该项目不但是中国大型飞机风洞试验必须的变形测量手段,还可代替传统应变片和高精度位移传感器,广泛用于各种机械设备三维动态变形分析。

结项摘要

项目组完成了该项目规定的研究任务和各项目标。本项目通过风洞现场试验,分析了风洞环境对测量精度的影响规律,建立了风洞实验变形测量误差模型,实现了测量结果的捆绑调整优化,并进一步提出耦合相机模型进行相机动态定位,消除或减小了风洞试验中冲击振动、高压高速气流、激波折射等因素对变形测量精度的影响。针对风洞试验现场环境,研究出一种基于十字型标定架和10参数相机畸变模型的大幅面多相机自标定技术,并完成了2米和4米范围测量空间的试验验证,该技术灵活、高效,且具有较高的标定精度。通过开展风洞动态变形测量核心算法研究,提出并实现了风洞动态变形测量的标志点分块快速识别算法、密集标志点多极线匹配三维重建算法、基于约束搜索球的标志点快速动态跟踪算法、多相机全局定向的测量数据融合算法以及海量数据分包快速处理算法。项目完成后,已成功应用于中国空气动力研究所与发展中心大型飞机风洞试验现场的变形测量,完成了多个国家重点型号飞机的风洞实验,为变形测量提供了有效手段,且与传统方法相比优势明显。本项目取得大量研究成果,超额完成项目规定的预期成果目标。共发表高水平论文35篇,其中SCI收录论文15篇,EI收录论文20篇;申报国家发明专利5项,其中4项已获授权;获得校级优秀博士论文1篇,省部级科技成果一等奖1项,科技成果鉴定1项。项目执行期间,培养在读博士研究生9人,毕业博士研究生4人,在读硕士研究生13人,毕业硕士研究生12人。

项目成果

期刊论文数量(28)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(7)
专利数量(0)
锻压制件及其模具的三维光学测量系统精度评价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    光学精密工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张德海;梁晋;郭成
  • 通讯作者:
    郭成
An accurate stereo vision system using cross-shaped target self-calibration method based on photogrammetry
基于摄影测量的十字形目标自标定法精确立体视觉系统
  • DOI:
    10.1016/j.optlaseng.2010.06.006
  • 发表时间:
    2010-12-01
  • 期刊:
    OPTICS AND LASERS IN ENGINEERING
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Xiao, Zhenzhong;Liang, Jin;Asundi, Anand
  • 通讯作者:
    Asundi, Anand
Circular grid pattern based surface strain measurement system for sheet metal forming
基于圆形网格图案的金属板材成形表面应变测量系统
  • DOI:
    10.1016/j.optlaseng.2012.04.007
  • 发表时间:
    2012-09
  • 期刊:
    Optics and Lasers in Engineering
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Shi, Bao-Quan;Liang, Jin
  • 通讯作者:
    Liang, Jin
Large field-of-view deformation measurement for transmission tower based on close-range photogrammetry
基于近景摄影测量的输电铁塔大视场变形测量
  • DOI:
    10.1016/j.measurement.2011.07.009
  • 发表时间:
    2011-11
  • 期刊:
    Measurement
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Xiao, Zhenzhong;Liang, Jin;Yu, Dehong;Asundi, An
  • 通讯作者:
    Asundi, An
Large deformation measurement scheme for 3D digital image correlation method
3D数字图像相关法大变形测量方案
  • DOI:
    10.1016/j.optlaseng.2011.09.018
  • 发表时间:
    2012-02
  • 期刊:
    Optics and Lasers in Engineering
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Tang, Zhengzong;Liang, Jin;Xiao, Zhenzhong;Guo, Cheng
  • 通讯作者:
    Guo, Cheng

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其他文献

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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    任茂栋
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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