基于阈值的激光雷达K均值聚类算法

针对同一距离不同目标的激光雷达全波形回波数据聚类准确率低的问题，在分析K均值聚类算法原理的基础上，提出了一种基于阈值的K均值聚类算法。首先，利用强度信息对距离信息进行标定，使用强度信息作为特征进行聚类以区分同距离的不同目标。然后，利用阈值限定聚类中心间的最小距离，提高聚类准确率。最后，搭建了扫描验证平台进行平移和旋转成像，对算法有效性进行验证。通过不同颜色目标和模拟道路回波数据聚类实验表明，在不同阈值的情况下，提出的基于阈值的K均值聚类算法的聚类准确率均在90%以上，相比于无阈值的K均值聚类算法准确率提升10%以上，能够有效进行目标聚类和模拟道路提取。      

不同热解温度下酚醛树脂复合材料渗透率测试

为了获得不同热解温度下酚醛树脂复合材料渗透率,设计搭建了复合材料气体渗透过程实验测量装置,提出了一种测量复合材料渗透率的方法,基于达西定律获得了复合材料渗透率。以不同热解温度下酚醛树脂复合材料为研究对象,进行了气体渗透过程实验测量,获得了材料上下表面气体压力变化曲线,同时得到了渗透过材料的气体流量,进而通过达西定律得出材料的渗透率。结果表明,该实验装置能够实现复杂孔隙复合材料的渗透率的测量。整体上,热解温度越高,渗透率越大。热解温度为400℃,渗透率量级在10-13;600℃和800℃时,渗透率量级在10-11。材料渗透率K和热解温度T满足K=9.7×10-14T-4×10-11。该实验结果为该类材料的渗透和热质扩散性能分析提供了基础物性数据。      

过站航班地面保障过程动态预测

过站航班地面保障过程预测是机场协同决策系统的重要功能。针对目前无法实现过程精细化动态预测且精度较低的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的过站航班地面保障过程动态预测方法。建立了地面保障过程贝叶斯网络模型,设计了基于航班属性的初始样本空间生成算法,结合高斯核概率密度估计构建了地面保障过程动态预测方法。某枢纽机场实际数据的仿真结果表明:所提方法在充分考虑航班运行属性的基础上实现了各保障节点的动态预测,其平均绝对误差仅为2.224 1 min,均方根误差相比其他方法低近2 min,能够为机场运行短时战术组织提供客观的决策依据。      

基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术

不正常航班恢复问题研究通常基于固定航班中转时间，忽视了实际航班中转时间的改变对航班恢复带来的影响。对此，依据全国235个机场的全部运营航班数据抽取机场-航班特征，构建了基于LightGBM的航班中转时间预测模型，预测航班的有效中转时间，数值结果显示，航班中转时间预测模型预测的均方根误差为6.783 min。构造了基于有效中转时间的不正常航班恢复模型，并针对性地设计了求解该模型的列向量生成算法，构造的模型通过取消、改变计划时间、更换飞机等方式，分别在最小化航班延误时间、取消个数、换飞机个数的目标下，解决机场流量下降、机场关闭、飞机维修等不正常条件下的航班恢复问题。通过航空公司实际运行数据测试证明，基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术有效，在大规模航班恢复的情况下，可以将总延误时间减少34.2%。将列向量生成算法与时空网络算法的结果进行对比，所提出的恢复方法能降低航班恢复代价。      

一种新型路径共享真时延波束合成架构的设计

为满足宽带天线通信系统多输入多输出的要求,提出了一种新型路径共享真时延波束合成架构。通过真时延单元提供的一定延时差弥补信号到达天线的时间差,合成多路信号来提高输出能力。相比于传统的波束合成架构,该架构通过真时延单元共享,节省芯片面积。该架构具有中心对称性与可扩展性,可支持2M个输入和2K个输出。基于HHNEC 0.18 μm CMOS工艺设计四入四出波束合成器单元,对提出的架构加以验证。仿真结果表明,工作频带为0.5~1.5 GHz,延时分辨率为80 ps、最大延时为720 ps。在天线间距为10.5 cm的情况下,能够提供±43°和±13°四个扫描角度。输入输出回波损耗≤-10 dB,带内整体增益为约26 dB,增益平坦度≤3 dB。版图面积（包括I/O焊盘和ESD）为3.69 mm×3.62 mm。      

启发式民用飞机机队规划

从一般形式的整形机队规划模型出发，指出其中整型飞机架数的实质含义，进而提出一种新的机队规划模型，它由“航班频率计划”和“机队－航班系统调整”两个子模型构成，反映我国国情并能处理大规模问题，得到整数型机队和相应的整型航班数计划，着重介绍了目标函数的构造，隐枚举模型求解和系统调整的启发式方法等。     

一种混合粒度奇偶校验故障注入检测方法

为了实现高效的抗故障注入攻击,提出了一种混合粒度奇偶校验故障注入检测方法。传统奇偶校验检测方法为每n比特设置一个奇偶位,表示该n比特的奇偶性。随着n的减小,奇偶位个数增加,资源消耗增加,检测率提高。为了实现故障检测率和资源消耗的折中,对电路故障注入敏感部分或关键部分处理的数据采用细粒度奇偶校验（即n值较小）,对其他部分采用粗粒度奇偶校验。以RC5加密算法为例,阐述了混合粒度奇偶校验故障检测方法的原理和应用,并对不同粒度奇偶校验方法的故障检测率及资源使用进行了理论分析。实验结果表明,与整个RC5电路都采用字（n=32 bit）奇偶校验相比,混合粒度奇偶校验故障注入检测方法可以提高故障检测率29.44%,仅增加资源消耗2.48%。      

流动应力计算对铝合金板材充液热成形性能影响

为研究流动应力计算对铝合金板材充液热成形性能的影响,进行了板材热态胀形试验,得到了不同直径的胀形高度-压力曲线。结合三坐标测量仪测得的胀形零件轮廓数据,拟合出了最小二乘圆（LSCF）半径,发现在高径比（h/a）范围（0.18 < h/a≤0.68）内,对应的曲率半径与圆形半径之间的圆形度误差为5%。为获取更为精确的应力-应变曲线,通过对现有曲率半径和厚度理论模型进行比较,结合流动应力计算,发现Hill及Panknin曲率半径模型的平均值及Kruglov-Hill厚度模型最符合试验数据。利用组合模型计算胀形试验所得到的胀形高度-压力曲线,得到了不同温度、不同压力率下的应力-应变曲线。结果表明,210℃时方向异性（轧制方向及垂直方向）对铝合金7075-O胀形件曲率半径的影响很小;同时,压力率可影响其应力-应变曲线。      

含内热源的多孔方腔流热耦合非正交 MRT-LBM数值模拟

针对含内热源的多孔方腔内自然对流现象问题,采用非正交多弛豫时间（MRT）格子Boltzmann方法进行了研究。分析了Rayleigh数（104 ≤ Ra ≤ 106）、内热源布局方式（水平、垂直及对角布局）、内热源几何尺寸大小（A=1/16,1/8,3/16,1/4）及两内热源间的间距（S=5/64,13/64,21/64）对流动传热的影响。结果表明:在Ra=104,105和S=5/64的情况下,任意内热源几何尺寸,内热源采用对角布局方式可获得更好的对流换热效果;在Ra=105,106和S=13/64,21/64的情况下,水平布局方式更优;在内热源采用水平布局,Ra=104的情况下,任意内热源几何尺寸,对流换热效果均随着内热源间距的增大而增强;而随着Ra增大,内热源几何尺寸减小,对流换热效果随着内热源间距的增大先增大后减小,而后随着内热源间距增大其对流换热效果减弱;对角布局也有相似规律,在其他条件一致的情况下,随着内热源几何尺寸的增加,其对流换热效果增强。      

非均质壁面对液滴俘获能力的数值模拟研究

为研究不同非均质壁面对液滴的俘获能力,采用界面追踪法（FTM）结合广义滑移边界建立了接触角模型,对液滴在非均匀润湿的非均质壁面上的运动过程进行了数值模拟研究。液滴在倾斜壁面上受到重力作用由均匀润湿部分下滑至非均匀润湿部分,通过改变Bo数、Oh数、非均匀润湿程度研究了液滴在非均匀润湿区域的运动规律。研究表明:Bo数越大,液滴运动受壁面阻力影响越小,液滴下滑的速度越快,液滴越难以被俘获;Oh数越大,液滴运动受壁面阻力影响越小,液滴越难以被俘获;非均匀润湿程度越大,非均质壁面对液滴的阻力越大,液滴越易被俘获。      

基于离散系数改进的VWKNN位置指纹定位算法

位置指纹算法是研究室内定位技术的主要方法,其中在线阶段的匹配算法是影响室内定位精度的主要因素之一。目前,在线阶段的匹配算法有最近邻算法、K近邻算法以及加权K近邻算法。其中,最近邻算法和K近邻算法都没有考虑到不同参考点和待定位点之间的欧氏距离对定位精度的影响,而加权K近邻算法虽然考虑到了欧氏距离对定位精度的影响,对最终的定位结果采用欧氏距离归一化处理进行加权,却没有考虑到AP信号的波动性对定位结果也会产生很大的影响。因此,针对在线阶段的匹配算法作出改进,提出了基于离散系数改进的加权K近邻算法。在离线阶段建立位置指纹数据库,在在线阶段使用离散系数来反映各AP信号的稳定性,进而对待定位点与参考点之间的欧氏距离进行加权,计算出所有的加权欧氏距离后,从中选取距离最近的k个参考点,估算出待定位点的物理位置。实验结果表明:基于离散系数改进的加权K近邻算法可以实现平均定位精度比K近邻算法提高15%~17%,较加权K近邻算法提高了11%~13%的定位效果。      

高空风对大型客机航线性能的量化影响

高空风会影响大型客机航线飞行的油耗和飞行时间。本文提出了一种计算高空风对航线性能量化影响的方法,并分析了高空风对航线性能的量化影响。建立了有风条件下飞机的飞行仿真模型,提出了针对飞机航线飞行的驾驶员建模方法,基于"驾驶员-飞机"闭环数字虚拟飞行仿真方法,提出了一种计算高空风条件下飞机航线性能的方法。对算例飞机在典型航线下的油耗、飞行距离、飞行时间进行了计算与分析。结果表明:在飞行距离相同时,顺风可以减少飞机的航线飞行时间并降低油耗,逆风会增加飞机的航线飞行时间并增加油耗;由于高空风的影响,部分航线往返飞行时,油耗和飞行时间相差较大;对于部分远程航线,由于高空风的影响,为满足最大起飞重量限制,飞机需要减小商载以装载更多燃油,确保能够飞抵目的机场。     

结合光球磁场特征物理量的质子事件短期预报

利用描述太阳活动区光球磁场复杂性和非势性特征的三个物理量(纵向磁场最大水平梯度|▽_hB_z |_m, 强梯度中性线长度L, 孤立奇点数目η)建立了质子事件短期预报模型, 验证了磁场特征物理量对质子事件短期预报的有效性. 目前已建立或使用的太阳质子事件短期预报模型中仍然没有正式将磁场特征物理量作为预报因子. 由于太阳质子事件是小概率事件, 其物理产生机制尚不完全清楚, 这些预报模型往往存在虚报率偏高或报准率偏低的问题. 本文试图将原有质子事件模型所用的传统因子与磁场特征物理量结合起来, 利用神经网络方法建立一个更为有效的质子事件短期预报模型. 利用1997--2001年的训练数据集1871个样本建立了输入层为传统预报因子的模型A以及输入层为传统预报因子和磁场特征物理量的模型B. 通过对2002--2003年973个样本的测试数据集进行模拟预报发现, 模型A与B在具有相同质子事件报准率的情况下, 模型B的虚报率明显降低. 这进一步验证了磁场特征物理量在质子事件短期预报中的作用, 进而可以加强对太阳质子事件的实际预报能力.      

基于“时间-特征”协同注意力的机场快轨客流预测

机场快轨客流的准确预测是实现机场轨道交通系统智能化、精细化、高效化管控的基础，对提升机场服务水平和运行效率有着重要意义。由于影响因素众多、相互耦合，且因素对客流时序影响机理复杂，机场快轨客流的准确预测极具挑战。提出了一种基于“时间-特征”协同注意力机制的机场快轨客流预测模型，实现了精准捕捉多维因素在不同时序上对机场快轨客流的影响。基于北京首都国际机场快轨实际客流数据进行实验，结果表明了所提方法的有效性。      

基于小扰动理论的桨叶叶素气动载荷计算方法

针对直升机飞行仿真应用,采用小扰动理论建立了桨叶叶素气动载荷计算方法。该计算方法集成了弹性桨叶挥舞-摆振-扭转模态,耦合了旋翼动态入流、非定常动态失速气动模型和旋翼配平模型。整个算法采用标准的状态空间格式。为验证算法,以UH-60A直升机为例,在低速和高速2种定常飞行情况下,研究了偏航流效应对旋翼气功性能的影响,结果表明高速飞行时偏航流效应对旋翼气功性能影响较大。模拟了桨盘平面诱导速度分布以及桨叶叶素气动载荷,将仿真结果与飞行试验结果进行对比验证,本文建立的方法可以准确地求解定常飞行时桨叶的非定常气动载荷,捕捉其沿方位角的变化特征,对于大速度前飞仍能适用。      

不确定容量下时隙分配问题两阶段规划模型

恶劣天气等不确定环境下,传统时隙分配方法易造成航班大量延误现象,为解决这一问题,分析了时隙分配过程,基于不确定理论,从权衡"请求时隙-计划时隙差"和"计划时隙-运行时隙差"的角度,提出了不确定容量下的时隙分配两阶段规划模型,分别构建了单机场模型和多机场模型。根据模型特点,设计了基于人工蜂群（ABC）算法的渐进二元启发式方法,提升了求解效率。通过算例分析,验证了所提模型和方法的有效性,同时对模型参数设置进行了分析。      

基于保障活动流程的装备群保障规模预测模型

为解决研制阶段装备群保障规模预测的问题,建立了基于保障活动流程的装备群保障规模预测模型.模型从装备群的使用任务入手,以研制阶段保障性分析和保障系统建模数据为输入,通过分析资源在保障活动中被占用或被消耗的定量关系,从占用型资源和消耗型资源两方面分别提供了由功能分析框图中各层保障活动的流程汇总保障活动资源需求的方法,对保障资源数量进行计算,进而依据这些资源的重量与体积参数预测装备群的保障规模.给出了某型机群保障规模预测的算例,验证了模型的合理性与工程适用性,能够为研制阶段装备保障的改进、系统部署性分析提供理论指导与技术支持.      

基于朴素贝叶斯K近邻的快速图像分类算法

朴素贝叶斯最近邻(NBNN)分类算法具有非特征量化和图像-类别度量方式的优点,但算法运行速度较慢,分类正确率较低.针对此问题,提出一种朴素贝叶斯K近邻分类算法,基于快速近似最近邻(FLANN)搜索特征的K近邻用于分类决策并去除背景信息对分类性能的影响;为了进一步提高算法的运行速度及减少算法的内存开销,采用特征选择的方式分别减少测试图像和训练图像集的特征数目,并尝试同时减少测试图像和训练图像集中的特征数目平衡分类正确率与分类时间之间的矛盾.该算法保留了原始NBNN算法的优点,无需参数学习的过程,实验结果验证了算法的正确性和有效性.     

LSTM神经网络在太阳F10.7射电流量中期预报中的应用

F_10.7指数作为大气密度经验模型的重要输入参量，其预报精度直接影响航天器轨道预报精度.研究发现，太阳活动表现出长时间尺度上平均11年和中短时间尺度平均27天的周期性变化特征.依据这一观测事实，基于长短期记忆单元（Long Short-term Memory，LSTM）递归神经网络方法进行F_10.7指数未来27天的中期预报.利用一个连续长时段F_10.7数据作为训练数据，构建LSTM神经网络训练和预测模型，分别预测太阳活动高低年未来27天的F_10.7指数.结果表明，太阳活动高年的第27天F_10.7指数预报平均相对误差最优可达10%以内，低年最优可达2%以内.      

基于小波变换和GM-ARMA的导弹备件消耗预测

针对导弹备件消耗呈现"小样本、非平稳"的特点, 为了克服传统预测方法依靠大样本数据进行建模的不足,提出了把基于小波变换和改进GM-ARMA的组合预测方法应用于导弹备件消耗预测的构想.在利用小波分解和其他模型建立组合模型的过程中,提出了先对小波基方程和分解层数2个特征进行参数化,再定量地对所有子模型的特征参数进行统一、综合的评估,以达到建立最佳组合模型的目的;然后对具有平稳特性的高频信息用阻尼最小二乘法优化的ARMA(Autoregressive and Moving Average)模型进行预测,对反映整体趋势体现非平稳的低频信息用背景值优化和数据变换技术改进的GM(1,1)模型进行预测.实例结果表明所提出的组合预测方法大大降低了预测误差,说明了该方法的有效性、可行性和实用性.