基于数字孪生技术的准确度检测平台开发及应用

面向飞机结构件高精密和智能化准确度检测的需求,采用数字孪生方法及关键技术,以Unity 3D作为平台开发环境,通过搭建数字化模型,结合传感技术和物联网技术,开发了基于数字孪生技术的飞机结构件准确度检测平台,即DT-MEAS数字孪生平台。为数字孪生技术在航空制造业的应用提供了新的模式与方法。     

神经网络在广义经典分配问题中的应用

在两节点分布式多传感器系统中,一些航迹关联算法可以化为广义经典分配问题。广义经典分配问题是一个组合优化问题。当目标数目较多时,很难得到问题的最优解,而且其计算量容易呈现指数爆炸现象。文章提出了用Hopfield神经网络和平均场网络解决此问题的方法。仿真结果表明,采用文章提出的人工神经网络模型求解广义经典分配问题,不仅使航迹关联具有较高的关联正确率,而且计算时间不会出现指数爆炸现象。仿真结果还表明,平均场网络相比Hopfield神经网络更易于得到问题的最优解。     

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。     

液氧/液甲烷姿控发动机点火技术研究

液氧/液甲烷推进剂组合具有高比冲性能以及其他优异的综合使用性能,已经成为未来空间化学推进的重要发展方向之一。点火技术作为液氧/液甲烷姿控发动机的重大关键技术,对发动机可靠启动、响应特性、脉冲一致性等关键指标具有重要影响。欧美国家已经开展系统以及相关组件的预先研究,其中美国已经完成了系统级的地面自由飞行试验。国内也已开展了低温推进系统技术论证,并开展了主发动机、姿控发动机以及点火器、低温贮箱、低温阀门等关键组件的研发。针对液氧/液甲烷低温推进剂组合进行了点火技术分析筛选和试验研究,验证了电火花点火与激光诱导等离子点火两种方案的原理可行性。试验表明在入口条件从气态到液态的宽广范围内两种方案均能实现可靠、可重复点火,两种点火方式对于LO_x/LCH_4发动机均原理可行。试验得出可靠点火的火花能量边界特性、混合比边界特性、响应特性以及脉冲特性,为后续液氧甲烷发动机设计提供依据。     

柔性转子逆回旋振动特性的研究

论述了具有陀螺效应的柔性转子在各向异性支承条件下回旋振动的特性，推导出了转子在正回旋激励作用下产生逆回旋振动的条件，提出转子振动存在逆回旋带的概念，并举例说明了转子在整个转速范围和振动频率范围内回旋振动的特点，作出了逆回旋带的曲线图。     

维护消费者权益创造和谐乘机环境

民用航空运输作为社会公共交通的重要组成部分,是社会公共领域的窗口,是创建和谐社会的重要环节。作为航空运输企业,应该做到诚信为本、细致服务;作为旅客,应该做到文明乘机、理性维权,航空公司和旅客之间要建立一种和谐的消费关系。作为维护民用航空运输秩序的行政主管部门,要在兼顾公平与效率的前提下,维护承运人与消费者双方的合法权益,这是民航行政主管部门履行公共管理职能能力的具体体现,也是和谐乘机环境的前提和基础。一、当前我国民航乘机环境不和谐的表现(一)航班延误成为影响和谐乘机关系的首要因素根据民航总局消费者事务中心公…     

SHIPDES ＊ EDI──基于OSI模式的EDI应用系统

论述了ＥＤＩ的构造原理以及应用发展前景，并介绍了一种基于ＯＳＩ模式、建立在Ｃｈｉｎａｐａｃ公共数据交换网基础上，用于船舶货运单证电子数据交换的可进行发送、存贮和接收电子数据的ＥＤＩ应用系统ＳＨＩＰＤＥＳ＊ＥＤＩ。     

飞机线束分布式网络测试的应用设计

通过对飞机线束网络测试技术的研究,在充分调研和进行需求分析的基础上确定了以测试控制器为核心,采用二维关系模型实现线束网络建模,使用CAN总线构成分布式测试系统,满足了部队在外场进行飞机线束测试的使用需求。     

惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位

目标定位技术广泛应用于航空领域的侦察机、无人机等各类侦察打击任务中,目标定位精度的高低及效率对作战效果具有重要影响。针对仿射尺度不变的特征变换(ASIFT)算法对远距离大视角目标定位精度较低、速度较慢的问题,提出了一种基于惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位方法。该方法首先对目标实测序列图像构造尺度空间,结合FAST特征检测与FREAK特征描述的方式进行匹配,实现对待定位目标的快速提取;然后利用机载惯性信息求解目标实测图与参考图之间的透视变换矩阵,利用该矩阵对实测图进行变换以减小图像间视角差异,克服了ASIFT算法盲目匹配计算的弊端,并通过FAST特征检测与FREAK特征描述相结合的方式提升了大视角图像的匹配速度;最后通过单应性矩阵映射关系实现对目标的精确定位。实验结果表明,大视角目标快速精确定位方法匹配耗时比ASIFT算法的减小了1个数量级,定位精度比目标平均值定位算法精度提高了1个数量级,有效提高了图像匹配定位在航空领域的应用效率。