基于深度学习的离场航空器滑行时间预测（英文）

随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision-making,A-CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A-CDM计算离场航空器起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model,STEDL)来提高滑行时间预测的准确性。该模型由时间-流量变量(机场实际容量,场面航空器数量,时间段)、空间变量(滑行距离)、外部环境变量(天气,流控信息,跑道运行模式,机型)3部分组成。使用STEDL模型对香港机场离场航空器滑行时间进行预测验证。实验结果显示,STEDL模型预测准确率为95.4%,预测精度明显优于其他机器学习算法。     

基于免疫克隆选择算法的繁忙时刻场面航空器调度优化(英文)

为减少大型枢纽机场拥堵和航空器地面等待,以总调度时间最小为目标,提出了航空器地面滑行调度模型并应用于首都机场航班调度。模型参考经典的车间调度思想,将滑行过程中的3类特殊的场面冲突作为约束条件。针对模型NP难解的特征,设计了免疫克隆选择优化算法求解模型。通过北京国际机场仿真实验表明,相比先到先服务(First-come-first-served,FCFS)策略,本模型将一个高峰时段的航班调度时间减少了13.6min,平均每架航空器的总滑行调度时间减少45.3s,提高了跑道容量和机场运行效率。     

分层网络模型在场面滑行规划中的应用研究

复杂的场面结构是制约算法运行效率和冲突调配的重要因素。该文介绍了分层网络的描述模型,同时引入了一种社团识别方法——Louvain算法对网络进行分割,并根据机场的场面运行特点提出了面向机场滑行网络的层次划分及修正方法。设计了基于分层网络的动态规划算法。根据实例建立了机场分层网络模型并对算法进行了实现。仿宾结果表明该算法处理速度较快,并且能够在避免滑行冲突的同时有效减少滑行时间。     

基于SIMMOD仿真的机场拥挤时段推出率控制策略研究

当机场地面产生拥挤或将要产生拥挤时,持续的航班推出滑行势必会造成拥挤程度的恶化,进而延长离场航班在滑行过程中的滑行等待时间。滑行中航空器的发动机是不停歇的,滑行等待时间的增加意味着燃油消耗增多以及排放物的增加。针对这个问题,本文提出通过对离场航班的推出率控制来缓解机场拥挤,减少离场航班的滑行等待时间。本文首先对北京首都机场历史运行数据进行统计分析,探讨了当前离场航班滑行量与未来15分钟进场航班量以及未来15分钟起飞率三者之间的规律,提出推出率控制策略及实现方法;然后,设计了推出率的辅助计算程序;最后,使用SIMMOD仿真工具对北京首都机场进行建模,并对繁忙时段实施推出率控制。仿真结果显示:通过对离场航班实施推出率控制,选取时段中场面推出滑行量被控制在一个相对较低水平。该段时间内408架次航班平均每架次仅等待了3.3分钟,但总的滑行等待时间减少了63.2小时。     

模糊聚类在特征选取中的应用

提出了一种基于模糊聚类算法的高维特征选取方法。首先,利用Bhattacharyya距离过滤样本类别无关的特征;然后,基于递归特征剔除过程,提出了基于模糊迭代自组织数据分析技术(Interactive self-organizing dataanalysis technique,ISODATA)聚类方法,以样本与聚类中心的加权距离作为可分性指标,产生候选特征子集;最后,以候选特征子集分类和聚类的接受者操作特征曲线下面积(Area under the receiver operating characteristiccurve,AUC)值和正确率作为目标函数,确定最佳特征子集。将该方法用于选取5个基因表达谱数据集的特征基因,结果显示该方法所选特征具有较好的分类和聚类能力,说明了提出的特征选取方法的有效性。     

基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别

视频行人重识别是一项应用非常广的计算机视觉任务。目前的视频行人重识别方法通常是基于监督学习的，该方法需要手工标记大量的数据，代价非常高且并不适用于现实场景。本文提出了一种从底向上的基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别方法。该方法首先将每个样本当作是一个不同的类，然后结合类内间离散度进行从底向上的分层聚类，类间和类内离散度都小的类别将被优先合并，同时在聚类准则中加入一项多样性约束来平衡每类中的样本数量，最后，利用线性变化的特征存储器动态更新模型。在Mars和DukeMTMC-VideoReID两个大型视频数据集上的实验结果表明，相比于目前先进的无监督视频行人重识别方法，本文方法在性能上有一定的提升。     

基于LOFC时间窗分割算法的航迹聚类研究

针对传统聚类算法在聚类过程中缺乏时间信息而仅考虑三维坐标点的聚类,同时未考虑航空器运行速度和航向变化对聚类结果的影响,以及由于二次雷达机载设备、地面设备和信号遮挡等原因造成的实测数据源中存在离群点异常数据,离群点很难被有效识别出来从而使得非正常航迹点的影响放大,得不到理想的聚类效果等问题。本文提出LOFC算法,引入时间窗分割概念,将航空器进场平均速度值和航向变化值作为确定聚类簇大小的影响因子对进场航空器航迹点数量进行分割,引入离群点检测以及离群点剔除率等概念对离群点进行识别和剔除。对进场二次雷达数据仿真分析,从仿真结果中可以看出,新算法能有效地对离群点进行识别和剔除,当影响因子α取值为0.7时,航迹的曲率最小,得到的中心航迹的平滑程度最佳,验证了新算法对于聚类和离群点识别与剔除具有可行性和优越性。     

A SMGCS滑行道冲突预测与避免控制

针对先进机场场面引导与控制系统(Advanced surface movement guidance and control system,A-SMGCS)滑行道冲突预测与避免控制,提出基于事件反馈的闭环控制框架,并重点解决对头冲突预测与避免控制问题。建立滑行道受控着色Petri网模型。提出航空器可控滑行路段概念,并给出其对应子模型的生成规则。利用子模型中环路和环路链,给出无对头冲突的充分必要条件。提出对头冲突避免控制策略,以及适合实时控制的对头冲突预测与避免控制算法。算例表明本文能根据场面状态及时识别对头冲突并实现冲突避免。     

一种基于语义相似度的文本聚类算法

文本聚类在很多文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用。现有的聚类算法大多数都是基于向量空间模型,文档集合中出现的单词词频作为特征项。这些算法都存在数据维数过高、聚簇难以描述的问题,而且忽略了单词间的语义联系。本文提出了一种基于语义相似度的文本聚类算法——TCU SS(Text clustering usingsem an ticsim ilarity)算法。TCU SS算法将文档表示成概念列表,有效地解决了数据维数高和聚簇描述难的问题,并给出如何利用概念列表进行聚簇描述的方法。TCU SS算法利用两个概念列表中单词间的语义相似度作为文档间相近程度的度量,并以图为基础进行聚类分析,避免有些聚类算法对聚簇形状的限制。实验证明,TCU SS算法提高了聚类质量。     

基于机型等级的航线市场细分方法研究

提出了一种基于机型型别等级的航线市场细分方法。该方法先将飞机按座级划分为四个等级,然后根据各航线上每种座位等级的航班比例,利用设计的基于组间组内距离(BWP)指标、以极大极小算法确定初始聚类中心的K-Means集成聚类算法,对选取的35条高客流航线进行精细聚类。聚类结果显示35条航线可以很好地划分为3类航线市场。聚类结果合理且与现实基本吻合,可为飞机制造商设计合适机型、准确预测飞机需求量等活动提供重要的决策依据。     

航天器视场遮挡分析方法研究

敏感器视场遮挡分析是航天器构型布局设计的重要组成部分，针对大型在轨变构型航天器敏感器视场遮挡分析工作量大、出错率高、遮挡率无法量化等特点，本文提出一种基于敏感器第一视角的视场遮挡快速分析方法。该方法通过设置第一视角图像蒙版及图像映射，模拟方锥形、圆锥形、球形等各类敏感器视场，通过逐个像素比对，计算视场遮挡率和遮挡方位。使用此方法建立了空间站敏感器视场遮挡分析系统，结果表明新方法能够显著提高视场遮挡分析效率和准确率，并且为机构类部件运动过程对敏感器视场遮挡的分析提供了有效工具。     

天府悠闲之源

千里岷江从雪山奔腾而下，润泽着成都平原丰饶的土地，也带给了成都人数千年的悠闲生活和从骨子里透出的自足，形成了独特的城市风景。当然，这一切的闲适都离不开都江堰水利工程所带来的丰富物产和青城山道教传播追求自然的思想。     

跨声速风扇转子叶尖间隙效应的数值研究

对某三级跨声速风扇第一级转子带叶尖间隙的三维流动进行了数值模拟,分析了6种不同叶尖间隙下转子的性能和失速裕度,发现转子在无间隙时总压比和等熵效率最高。随着叶尖间隙的增加,峰值等熵效率一直降低。当间隙很小时,叶尖间隙的变化对效率的影响并不是很明显。而转子的失速裕度与叶尖间隙的大小并不存在单调的关系,在0.434%叶尖间隙弦长比时达到最大值,此时的等熵效率和压比均很高,说明存在着最佳间隙。     

马克思精神生产发展的异化

所谓"真正物质生产领域的彼岸"即马克思精神生产理论中的精神生产。随着经济全球化的不断深入以及知识大爆炸时代的到来,人们将越来越多的关注投向马克思的精神生产理论,也正是在这样的背景下,当代精神生产及其理论的发展得到了强化。然而在现实精神生产领域,精神生产及其理论的发展并不是那么的如意,在现代社会中出现了精神生产发展的"异化"现象,所以,我们在享受因精神生产发展而日益丰富的社会生活同时,也不能忽视其中的"异化"问题。     

英语修辞中常见“喻”的中文译称刍议

英语修辞中有明喻、暗喻、转喻、提喻这四种常见的"喻"。它们和汉语中的明喻、暗喻、借喻、借代之间存在着相互交错的对应关系,这是导致修辞学习者时常混淆英语中"喻"的原因所在。从英语的几种常见"喻"的词源和辞格构成中可以发现,有的"喻"译称涵义偏窄,有些"喻"并非真正的比喻,其中文译称应该不含"喻"字更为合理。     

Kevlar缝线捻度对缝合复合材料力学性能的影响

缝合技术作为整体成型低成本制造技术已在航空领域得到广泛应用。缝合过程中使用的缝线需要加捻提高使用性能。缝线捻度对缝线自身的性能和缝合织物增强复合材料的力学性能均产生影响。本文以缝合中应用最多的Kevlar缝线为研究对象，通过实验研究不同捻度Kevlar缝线的渗透率和断裂强度， 同时研究不同捻度缝线在链式和锁式两种不同缝合方式中对缝合复合材料拉伸性能、弯曲性能和层间剪切性能的影响。通过实验结果来确定缝合中使用的Kevlar缝线的最佳捻度。     

一类逆风ENO线方法的构造及其对Euler方程的应用

本文利用ENO(essentially-non-oscillatory)插值思想,对非线性双曲型守恒律=0提出了一类逆风ENO线方法,使用这种格式其计算量比C.Shu在文[6]中提出的通量分裂方法明显减少,进而同Runge-kutta时间离散相结合,提出了时空高精度差分格式。本文还把这类方法推广到方程组并用于计算Euler方程组的黎曼问题和拟一维喷管问题,得到了比较满意的数值结果。     

某型涡轴发动机起动电磁活门检测仪设计

为了在不试车、不试飞的条件下,检测某型涡轴发动机起动电磁活门的工作性能,设计了某型涡轴发动机起动电磁活门检测仪,给出了主要功能、组成和工作原理。试验结果表明,该检测仪性能稳定、可靠性高、维护方便。     

汽车气动力计算

用Ｆａｖｒｅ平均ＮＳ方程和Ｂ／Ｌ代数湍流模型对Ｓａａｂ９００汽车绕流流场进行了数值模拟,给出了汽车绕流流场的基本特征,探讨了车速对绕流流场,如车尾流动分离点,尾涡及汽车的阻力特性的影响,并建立了尾涡长度与汽车阻力系数之间的关系。