考虑外包的货运航空公司货流分配问题

针对货运航空公司大量、纷繁交错的航空货运需求,制定合理的路径规划和配流方案可以降低运输成本、提高运输效率。考虑货机运输和外包运输2种运输方式,建立了运力配置和货流分配一体化的混合整数规划模型。以中国国际货运航空有限公司为例进行算例求解,根据不同运输距离对货流进行预分配,根据OD对机场所在集合预先规定货流可以中转的机场,不仅缩小了搜索空间,比两者均不处理时节省了85.12%的计算时间,而且中转货流运输路径总长度和中转货流周转量与不处理相比也分别降低了17.19%和28.99%,减少了大量绕路。得到的结果与不考虑外包的模型相比节省了4.87%的成本。引入外包价格系数进行灵敏度分析,随着外包价格系数从1.2到0.8不断减小,货运航空公司通过外包运输的货物量增加,同时小型货机执飞的航段不断减少,而大型货机执飞的航段没有变化。对不同运输方式的单位运输成本随运输量变化的曲线进行分析,当货运航空公司在面临新增局部货运需求时,可以不改变全局方案,而根据曲线及剩余运力情况做出较优的决策。      

调压铸造过程液态铝合金氢含量变化规律

针对铸造铝合金的吸氢问题,对调压铸造过程中液态铝合金含氢量的变化进行了研究,论述了真空除气有显著的精炼作用,在干燥空气的条件下,液态铝合金含氢量低,可以铸造高气密性的精密铸件。     

弹道导弹突防中的电子防护效能研究

分析了弹道导弹突防中的电子战威胁环境。针对弹道导弹突防阶段可能遭受的电子攻击模式,提出了相应的电子防护措施,并对防护措施的可行性和有效性进行分析和讨论。提出了弹道导弹突防阶段电子防护效能的概念,建立了电子防护效能评估指标体系,在此基础上建立了一系列电子防护效能评估模型。     

单相流体回路辐射器性能优化方法

文章以“神舟”飞船辐射器为例,对管肋式单相流体回路辐射器的肋宽进行了优化分析。采用理论分析与数值求解相结合的方法,分析了管肋式辐射器常用性能评价方法--能质比及微元能质比（单位质量散热能力）随肋片宽度的变化规律;而后以提高辐射器能质比为优化目的,对辐射器肋宽进行了优化,得出了辐射器的最佳能质比对应的肋宽表达式;最后给出了“神舟”飞船辐射器优化前后的参数对比。文章对管肋式辐射器的优化设计具有很好的参考价值。     

I-DEAS软件在单相流体回路辐射器热分析中的应用

以神舟飞船单相流体回路辐射器为例,介绍了采用I-DEAS软件进行辐射器热分析研究的方法,包括建模、划分网格、计算及后处理等,并将仿真分析结果与热试验结果进行了对比。结果表明：采用I-DEAS软件对单相流体回路辐射器热分析具有很好的实用性和计算精度,显著降低了辐射器热分析的难度,并在一定程度上简化了前期设计中热试验验证的需求。     

基于遗传退火算法的数字阵列稀疏布阵

应用遗传退火算法对32个数字阵列天线单元在64个位置进行了稀疏布阵,将单元间距和激励作为优化变量,在控制主瓣形状的同时,改善了阵列的副瓣电平,提供了更多的自由度来控制稀疏阵列的性能。结果表明,全局优化峰值旁瓣可低至-26dB,遗传退火算法能够避开遗传算法在搜索过程中的早熟收敛。     

超临界压力RP-3在竖直细圆管内混合对流研究

研究了超临界压力下碳氢燃料航空煤油RP-3在竖直细圆管内混合对流,分析了浮升力及热物性对碳氢燃料在垂直管中对流换热的影响。实验中控制热流密度从200~500 kW/m2变化,进口压力变化范围为3~5 MPa,进口雷诺数从5 000~10 500范围内变化。研究表明:在向上流动情况中进口段存在较为明显的入口效应,换热出现恶化现象,而在向下流动中未出现;对于向上和向下流动,由于热物性的综合影响,换热系数沿流动方向增大;在较低进口雷诺数(Re=5 700)时,对于向下流动,随着浮升力影响的增大,浮升力改变了流体径向速度分布,出现了换热强化;在较高进口雷诺数(Re=10 500)时,浮升力对换热的影响依然显著;判别式Bo*数小于5.6×10-7未能预测浮升力对碳氢燃料换热影响。      

加速度计自动测试系统

简要介绍了一种自动化程度较高的加速度计自动测试系统,着重讲述了系统主要部件的测量与控制方法,并对系统的数据采集与数据处理做了分析。     

联合特征子空间下Wasserstein距离对齐的胃CT图像识别

为提高小样本下胃肿瘤的辅助诊断性能,结合临床实践,研究联合特征子空间下Wasserstein距离对齐的胃CT图像识别方法。首先,为减少源域特征和目标域特征之间的差异,进行有效迁移,利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)法寻找子空间的线性变换基向量,构建联合特征子空间,实现数据全局均值和协方差的对齐;然后,采用基于最优传输理论的Wasserstein距离算法进一步衡量子空间内正负标签数据特征之间的分布距离,增加正负标签数据特征之间的区分度,实现细粒度迁移;最后,针对传统极限学习机算法容易过拟合且稳定性差的问题,使用L₁范数正则化对输出权重矩阵进行稀疏约束,提高模型鲁棒性,实现迁移特征的有效分类。实验结果表明,该方法在内部测试集的AUC为0.891,外部测试集的AUC为0.897,一定程度上可为医生提供较好的诊断参考,具有现实意义。     

密集杂波背景下的水下多目标跟踪方法

水下多目标跟踪是水声信号处理领域研究的热点和难点问题。高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器以其高效的计算效率为解决水下多目标跟踪问题提供了保证。然而,GM-PHD滤波器在跟踪目标时需要先验已知新生目标的强度,否则其性能会出现严重退化。针对该问题,提出一种滑动窗两步初始化高斯混合概率假设密度(sliding window two step initialization GM-PHD, SWTSI-GMPHD)滤波器。将提出的滑动窗两步初始化方法嵌入GM-PHD滤波器,利用滑动窗两步初始化方法估计新生目标强度,减少杂波干扰导致跟踪结果中出现的虚假目标。仿真实验表明,在杂波密集环境下,相较于其他跟踪方法,提出方法将跟踪精度提高69.84%,52.62%和41.05%。