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公开(公告)号：CN115503969B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202211207411.9
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明涉及无人机操控技术领域，尤其涉及一种无人机故障监控与报警装置。本发明提供一种具有防护措施的无人机故障监控与报警装置。一种无人机故障监控与报警装置，还包括有控制器、检测器和防坠机构，储电箱底部安装有控制器，控制器底部安装有用于检测电机的电流电压的检测器，储电箱顶部设有用于防止无人机坠落的防坠机构。本发明通过控制器控制检测器对本发明中的电器进行检测，能够方便人们对无人机进行故障监控，通过喇叭发出警示语音提示地面的人们无人机上的电机出现故障，从而起到报警的作用，且在防坠机构的作用下能在无人机出现故障时，让无人机安全降落，从而防止无人机坠机。
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公开(公告)号：CN116228680A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310049208.1
申请日：2023-02-01
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明涉及复合材料缺陷检测技术领域，具体公开了一种在役外场飞机蒙皮复合材料红外无损检测方法及系统，首先使用激励源组照射飞机蒙皮，被测飞机蒙皮复合材料被激励源组的照射后，被测蒙皮复合材料温度的改变呈梯度的突变；然后使用红外成像仪进行红外图像采集，然后利用训练过后的YOLOv5神经网络进行复合材料缺陷的分布特征可实现化定性定量检测，最后采用图像拼接技术实现复合材料缺陷大尺寸整体可视化。本发明通过红外检测技术的无接触和准确性，解决传统复合材料无损检测的局限性，为复合材料的缺陷检测提供新的思路。
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公开(公告)号：CN119762745A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411716380.9
申请日：2024-11-27
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/75 , G06V10/776 , G06V10/143 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明提出了一种基于双对抗学习可见光红外融合的目标检测方法，涉及计算机视觉目标检测技术领域。包括：红外‑可见光图像获取和预处理；双对抗学习的红外‑可见光融合方法；改进YOLOv5s和模型优化；红外‑可见光融合效果评估；与现有技术相比，其实现了双光模态的有效融合与目标检测，具有更好的目标检测精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115503969A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211207411.9
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明涉及无人机操控技术领域，尤其涉及一种无人机故障监控与报警装置。本发明提供一种具有防护措施的无人机故障监控与报警装置。一种无人机故障监控与报警装置，还包括有控制器、检测器和防坠机构，储电箱底部安装有控制器，控制器底部安装有用于检测电机的电流电压的检测器，储电箱顶部设有用于防止无人机坠落的防坠机构。本发明通过控制器控制检测器对本发明中的电器进行检测，能够方便人们对无人机进行故障监控，通过喇叭发出警示语音提示地面的人们无人机上的电机出现故障，从而起到报警的作用，且在防坠机构的作用下能在无人机出现故障时，让无人机安全降落，从而防止无人机坠机。
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公开(公告)号：CN119442803A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411817271.6
申请日：2024-12-11
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F30/23 , G06F30/15 , G16C60/00 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于有限元分析的飞机复合材料缺陷的仿真方法，涉及材料缺陷仿真技术领域。包括：步骤S1：设置分析系统，所述分析系统为静力学、动力学或热分析；步骤S2：建立几何模型；步骤S3：几何模型中引入复合材料的缺陷；步骤S4：定义材料参数，包括弹性模量，密度和杨氏模量；步骤S5：对几何模型进行网格划分，将结构分解成有限元；步骤S6：设置仿真几何模型的边界条件，包括约束和载荷；步骤S7：运行仿真，获取几何模型在给定加载条件下的响应；步骤S8：分析运行结果，检查结构中的缺陷影响；与现有技术相比，其能够精确模拟飞机结构中复合材料缺陷的影响，有助于改进飞机结构的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116395137A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310291914.7
申请日：2023-03-23
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: B64D1/12 , B64U20/87 , B64U101/69
Abstract: 本发明涉及一种基于齿轮齿条的新型无人机投放装置及其投放控制方法，该投放装置包括安装座、舵机、主动齿轮、齿条、挡板、相机和单片机，安装座顶部中心设有中心轴，舵机设于中心轴下方的安装座上，主动齿轮设于舵机的输出轴上，齿条设于中心轴和舵机之间并与主动齿轮啮合，中心轴两侧的底座上沿齿条长度方向均设有多个等间距排列的挡板，与中心轴相邻的两个挡板关于中心轴对称，齿条穿过所有挡板，相邻两个挡板之间为一个安装位，挂载物安装在安装位处的齿条上，相机设于中心轴正下方的安装座上，单片机设于安装座上，舵机和相机均与单片机电性连接。本发明的优点在于：可实现至少两种不同种类的物资挂载，并可针对不同的应用场景进行区分投放。
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公开(公告)号：CN116228680B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202310049208.1
申请日：2023-02-01
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06T3/4038 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及复合材料缺陷检测技术领域，具体公开了一种在役外场飞机蒙皮复合材料红外无损检测方法及系统，首先使用激励源组照射飞机蒙皮，被测飞机蒙皮复合材料被激励源组的照射后，被测蒙皮复合材料温度的改变呈梯度的突变；然后使用红外成像仪进行红外图像采集，然后利用训练过后的YOLOv5神经网络进行复合材料缺陷的分布特征可实现化定性定量检测，最后采用图像拼接技术实现复合材料缺陷大尺寸整体可视化。本发明通过红外检测技术的无接触和准确性，解决传统复合材料无损检测的局限性，为复合材料的缺陷检测提供新的思路。
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公开(公告)号：CN118153405B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410582457.1
申请日：2024-05-11
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F30/23 , G01N25/72 , G06F30/28 , G06F30/15 , G06T17/20 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/08 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F113/28
Abstract: 本发明涉及红外无损检测技术领域，提供一种用于机翼的红外无损检测建模与仿真方法，包括：S1：设置分析系统，分析系统选择稳态热，进行热分析；S2：设置工程数据；S3：进行几何结构的建模与仿真；S4：将结构进行网格划分；S5：设置边界条件，S6：运行仿真；S7：设置新的分析系统，将新的分析系统与旧的分析系统结果相连；S8：设置新的边界条件，在原有边界条件的基础上，在新的分析系统内设置新的边界条件约束新的分析；S9：运行新的仿真；S10：分析运行结果。本发明能较佳地进行机翼的红外无损检测建模与仿真。
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公开(公告)号：CN118153405A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410582457.1
申请日：2024-05-11
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F30/23 , G01N25/72 , G06F30/28 , G06F30/15 , G06T17/20 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/08 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F113/28
Abstract: 本发明涉及红外无损检测技术领域，提供一种用于机翼的红外无损检测建模与仿真方法，包括：S1：设置分析系统，分析系统选择稳态热，进行热分析；S2：设置工程数据；S3：进行几何结构的建模与仿真；S4：将结构进行网格划分；S5：设置边界条件，S6：运行仿真；S7：设置新的分析系统，将新的分析系统与旧的分析系统结果相连；S8：设置新的边界条件，在原有边界条件的基础上，在新的分析系统内设置新的边界条件约束新的分析；S9：运行新的仿真；S10：分析运行结果。本发明能较佳地进行机翼的红外无损检测建模与仿真。
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公开(公告)号：CN116228679A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310049203.9
申请日：2023-02-01
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及材料内部缺陷检测技术领域，公开了一种基于U‑Net神经网络的复合材料缺陷红外无损探伤方法及系统，包括如下步骤：对复合材料包含不同类型缺陷的原始红外图像进行采集、预处理；将每张预处理图像通过Labelme进行标注生成对应的标注文件；通过预处理红外图像集和标注文件集训练U‑Net神经网络，训练完成U‑Net神经网络构成处理网络；将采集后待处理的红外图像输入处理网络后输出特征图，对特征图进行分割处理得到二值图像，再通过矩形框定位算法在二值图像中定位缺陷具体的位置；将二值图像已定位缺陷具体的位置和待处理红外图像融合，在待处理红外图像中定位缺陷具体位置。本发明通过U‑Net神经网络学习红外特征图像的快捷性和高准确性，解决传统算法的局限性，为复合材料的内部缺陷检测提供新的思路。
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