民机低速风洞测力试验技术研究

民机低速风洞测力试验技术是中国航空工业空气动力研究院低速所新研制的一项试验技术,为了达到国际先进测量水平,该项技术先后成功研制了专用的应变天平,改进了模型支撑和稳风速控制系统,用CRJ民机模型进行了风洞试验验证。试验结果表明:FL 8风洞的测量精度已经达到了国际先进水平。     

边界条件对三维空腔流动振荡的影响

基于全隐式无分裂方法,数值求解三维非定常雷诺平均的N av ier-S tokes方程,紊流模型采用修正的B-L代数模型。运用此方法,本文数值模拟了三维开式空腔的超声速、跨声速、亚声速流动。研究了空腔口处剪切层的非定常运动现象,着重探讨了入口边界条件对三维空腔流自持性振荡的影响。数值计算结果表明,与层流速度型相比,入口条件为紊流速度型和特征边界型得到的结果能够吻合。     

多源传感监测线性退化设备数模联动的剩余寿命预测方法

随着先进传感与监测技术的快速发展,实时获取随机退化设备的多源传感监测数据已成为现实,如何有效融合多源传感监测数据以实现随机退化设备剩余寿命的精准预测成为剩余寿命预测领域的研究前沿。针对多源传感监测的线性随机退化设备,提出了一种考虑随机失效阈值的数模联动剩余寿命预测新方法。该方法在离线训练过程中,基于多源传感历史数据提取的复合健康指标及据此线性随机退化建模预测的寿命,构建综合寿命预测值与设备实际寿命的均方误差及寿命预测方差的优化目标函数,形成复合健康指标提取与随机退化建模的反馈闭环,对多源传感器融合系数和复合健康指标对应的随机失效阈值分布参数进行优化调整,以实现复合健康指标提取与随机退化建模的自动匹配,即数模联动。在线预测时,根据提出的数模联动方法,融合实际运行设备的多源传感监测数据以获取复合健康指标,然后采用随机模型对其演变过程进行建模。同时,为使模型实时反映设备当前状况,提出了一种退化模型参数的贝叶斯更新方法,在此基础上基于首达时间得到了考虑设备失效阈值随机性的剩余寿命概率分布。最后,基于航空发动机的多源传感监测数据,验证了所提方法在改善复合健康指标特性和提高剩余寿命预测准确性方面的...     

四轮起落架飞机地面滑跑转弯分析

现代飞机对其地面滑跑性能的要求日益提高,同时要求能够在条件更加苛刻的环境下运行.以四点式起落架布局飞机为研究对象,基于阿克曼转向几何原理,推导该飞机地面滑跑时两个前轮之间的转角关系.在Adams/Aircraft中建立四点式起落架飞机虚拟样机,并进行其地面滑跑仿真分析.探讨四点式起落架飞机不同前轮作为主动操纵轮时,对转弯半径的影响.结果表明:在相同滑跑条件下,当前轮操纵转弯时,四点式起落架飞机比常规的前三点式起落架飞机拥有更小的转弯半径;当主轮差动刹车转弯时,四点式起落架飞机的转弯半径略大于三点式起落架飞机;四点式起落架飞机的两前轮同时为主动操纵轮时,飞机的转弯半径最小.     

俄罗斯发射新一代光学遥感卫星资源-P1

2013年6月25日,俄罗斯在拜科努尔航天发射场利用联盟-2.1b(Soyuz-2.1b)火箭发射首颗新型对地光学遥感卫星资源-P1(Resurs-P1)。该卫星旨在替换之前已超期服役的资源-DK1卫星,继续提供对自然或人为灾害的精确监测数据,以满足俄罗斯在测绘、交通、渔业、气象预报以及国防安全等方面的需求。     

舰载机飞行员驾驶技术与飞行安全研究

针对无法将驾驶技术和飞行安全建立有效定量关联的现状,基于自适应飞机驾驶员最优控制模型,应用飞行员着舰多层次模糊综合评价方法,通过设定不同的飞行员模型参数,参照着舰技能评价体系,建立了飞行员着舰技能样本库.通过多元非线性回归方法,建立了飞行员技能的多元非线性回归模型,并通过剩余标准差和样本比对法证明了这一模型的准确性.可以通过测定上述飞行员参数,运用该飞行技能回归模型,为飞行员选拔提供参考.     

突发通信系统中的OFDM同步技术研究

在突发通信中,要求系统的同步能够达到快速准确,以便通信的顺利进行。文章针对应用于突发系统中的OFDM的同步问题做了深入研究,分析了系统中主要存在的三种同步:符号同步、样值同步以及载波同步的原理,并给出了具体实现算法。仿真结果表明,所给出的方案是可行的。     

廊坊市某多层钢结构住宅设计

介绍廊坊市某住宅小区S2号楼钢结构框架多层单体的结构体系、节点设计及其他技术指标,可供同类建筑结构设计时参考.     

人工智能在OODA 循环中的应用

当前人工智能(AI) 是商业和工业，甚至军事应用领域中最热门的流行语。军事国防领域也已经将人 工智能发展成为了一种技术，并应用到军事作战和决策系统中。最初OODA 循环是最知名的空战战术模型， 后来发展成为各国空军的作战方法。OODA 循环对于任务的定义和决策过程的理解起到了重要的作用。本文主 要研究了人工智能在OODA 循环决策中的应用。讨论了未来OODA 循环各阶段中所需的AI 作用和技术，包 括可解释的人工智能和基于学习的人工智能。