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突出专业特色 建设飞行学生公寓文化 总被引:1,自引:0,他引:1
张洪 《中国民航飞行学院学报》2011,22(4):60-62
准军事化管理是民航院校根据民航飞行这一职业特点,对飞行技术专业大学生所实施的管理模式。公寓文化既是准军事化管理的重要载体,也是民航院校校园文化建设的重要内容。为培育高素质的民航飞行人才,加强飞行学生公寓文化建设具有重要的现实意义。本文主要分析了飞行学生公寓文化建设的总体目标、具体要求、实施途径,并且介绍了在工作中取得的初步实践成果。 相似文献
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航空公司运行控制中心是航空公司的核心,而飞行签派员又是运行控制中心的核心,运行控制中心的 效率直接影响到航空公司的运行安全与效益。根据航空公司飞行签派员的特点和管理现状,对效率量化和效 率评估进行分析研究,采用改进层次分析法(AHP)和物元可拓模型相结合的方法,建立适合我国航空公司飞 行签派员运行效率评估模型;针对评价指标在实际情况下更具有针对性和可操作性,提出4项准则和16项指 标组成的基于签派员航空公司运行效率评价指标体系,并进行算例分析。结果表明:所构建的评价指标体系合 理有效,能够真实反映出航空公司的运行效率与飞行签派员、运控设备、AOC组织结构与工作环境和航空公司 管理规定有着密切联系,为公司运行效率的提升提出理论依据。 相似文献
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跨声压气机内确定应力耦合问题研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于三维定常Denton程序发展了二维定常、二维非定常、三维非定常计算程序,以二维跨声压气机叶栅、三维跨声单级压气机近失速点为算例,进行确定应力耦合问题的研究.结果表明:在确定应力应用到时均方程的耦合处理中存在一些因素导致时均方程的解和非定常解的时均值有一定偏差,它们分别是空间差分离散引入的误差、黏性相关项引入的误差、掺混面处理引入的误差.在多排耦合问题中掺混面的处理方式至关重要,对耦合计算结果有较大的影响,简单的掺混面处理并不能获得理想的效果. 相似文献
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将ARLEQUIN方法应用于螺栓连接件的挤压失效模拟中,将连接件层合板分为孔边局部损伤区、无损伤区和过渡区。局部损伤区精细化划分网格,无损伤区采用粗网格划分,过渡区通用ARLEQUIN方法将损伤区和无损伤区进行耦合。采用用户自定义单元在ABAQUS中引入ARLEQUIN方法,实现了基于ARLEQUIN方法的复合材料螺栓连接的三维有限元失效模拟。建立了传统有限元模型和ARLEQUIN模型,并与试验结果进行了对比,表明在保证与传统有限元模型相同计算精度的情况下,采用ARLEQUIN方法进行复合材料螺栓连接失效模拟大大降低了计算资源,具有更高的效率。 相似文献
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为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化(PSO)陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。 相似文献
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陈淑仙 《中国民航飞行学院学报》2011,22(2):33-35
结合机务专业"航空发动机构造"课的教学实践,阐述了针对课程特点激发学生学习兴趣、丰富教学手段、优化教学方法、改革作业形式、开展现场教学的重要性及其具体实施办法.首次应用三维虚拟发动机辅助教学、并引入机务维修工作中发动机结构图作为课程作业用图.本研究成果为提高"航空发动机构造"课的教学效果探索出了一套行之有效的方法. 相似文献
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面对日益严峻的雾霾天气对民航业的影响,在雾霾天气下的机场场面监视方面,文章提出了一种基于MRF模型的去雾霾算法,并利用CNC去雾霾效果评价体系与Retinex、He等传统去雾霾算法的去雾效果进行了对比,可以看出,MRF模型去雾霾算法对场面监视的雾霾图像具有较好的效果性和鲁棒性。 相似文献
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为降低航空公司维修成本,增强送修等级决策科学性,保障飞行安全,提出基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策算法.首先利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数进行寻优,并提出将交叉验证(Cross Validation,CV)的平均分类精度作为PSO的适应度值.对某型发动机送修等级的真实数据进行了决策对比研究,研究数据表明:与传统的Grid和GA算法相比,PSO的参数寻优效果要更优;在小样本分类时,PSO-SVM的分类精度要远高于常用的神经网络分类模型径向基函数(Radial Basis Function,RBF)模型和学习向量量化(Learning Vector Quantization)模型. 相似文献