复杂空间载流管道系统流固耦合动力学模型及其验证

 针对飞机复杂管路系统振动分析,提出了一种复杂空间管道系统流固耦合动力学模型,在模型中用梁单元对管道进行了离散,每个节点考虑了x、y、z这3个方向的平动以及绕x、y、z这3个方向的转动,共计6个自由度;在单元中考虑了流固耦合效应,计及了流体流速对管道振动的影响;建立了管道与基础、管道与管道间的弹性连接,以适应多个管道之间的耦合振动分析;模型采用Newmark-β数值积分法获取系统响应。针对实际液压试验台的空间管路系统,利用锤击法进行实验模态分析,将本文模型的仿真结果与实验结果和商用有限元软件ANSYS Workbench的计算结果进行了分析比较,验证了本文模型的正确性。最后,仿真计算了流固耦合作用下流速对管道系统固有频率的影响规律。     

机场停机位再分配问题

分析了航班延误原因及影响,根据提高机场运营效率与效益和旅客满意度的优化原则,确定出3个优化目标函数(分配到远机住的航班数量最少分配方式扰动性最小以及相关旅客转移距离最小为优化目标),建立机场停机位实时再分配问题优化模型.并设计混合算法优化求解该模型:首先采用启发式算法得出初始优化解,然后采用禁忌搜索算法进行进一步优化求解.实际数据的仿真结果证明了模型的正确性和算法的有效性.     

基于ACARS的飞机航迹实时安全监控技术

首先简述TACARS系统的定义和特点,然后通过试验找到一种合适的航迹数据预测方法,接着用该方法预测航迹数据,最后提出一种符合实时安全监控要求的航迹数据预测算法.试验结果表明基于三次样条的航迹预测方法具有很高的精度和较强的工程实用价值.     

散点状分布危险天气区域下的航班改航路径规划

针对沿航线散点状分布的危险天气区域影响下的航班改航问题,提出了基于多目标遗传算法(MOGA)的航班改航路径规划方法。首先建立了基于网格的改航环境模型,并给出散点状分布危险天气区域的描述方法。然后以改航航段的航段距离、平均偏离距离和转弯点个数为目标,应用带精英保留策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对改航路径规划进行研究,提出了适用于改航路径规划的编码方法,同时引入了删除算子。最后,以昆明—广州航线为例,研究了散点状分布危险天气区域下的改航路径规划,并与基于多边形的改航路径规划算法作了比较。仿真结果表明：采用本文方法运行一次即可得到多条安全、可行的改航路径,且无需先验知识,为决策者选择改航路径提供了充足的依据。     

基于模拟退火算法的防空作战布局优化

在防空导弹武器系统的作战布局优化中使用模拟退火算法,选取适当的 Ｂｏｌｔｚｍ ａｎｎ 常数, 结合基于随机服务系统理论的作战效能分析数学模型,得到了较为快捷的定量优化武器系统作战布局的方法。     

飞行间隔安全评估研究

 首先概述了飞行间隔安全评估研究中常用的概念,然后从REICH模型、交叉航路模型、概率论模型、随机分析模型、EVENT模型和RASRAM模型6种常用碰撞风险模型的角度,分析了各个模型的优缺点和各自的适用范围,分析结果表明飞行间隔安全评估中的关键问题为：模型的限制、管制意图和安全评价,并在此基础上分析了飞行间隔安全评估未来的研究方向。     

基于改进支持向量机的油液在线监测系统

搭建油液在线监测实验平台进行磨粒分类识别实验,运用支持向量机和最近邻法相结合的方法对飞机发动机油液中的磨粒进行分类识别;其中基于支持向量机的磨粒分类器的输入为磨粒的主轴长度、纹理相关性、圆度等特征参数,输出为磨粒的分类结果;实验结果表明,基于支持向量机的磨粒分类器的分类准确率高达94％,并且由于最近邻法的使用,分类器的处理速度也提高了30％。     

飞机机轮摆振的数字仿真

采用液压减摆器的流体力学模型代替摆振分析中常用的线性或二次阻尼系数,模型中考虑了油液压缩性的影响,采用变化的油液体积弹性模量。采用仿真方法研究飞机机轮的摆振问题。应用快速富氏变换从时域响应获取摆振频率信息。仿真结果与0批K8飞机的滑行实测结果进行了考核对比,仿真所得摆振幅度、频率和含气率等因素对摆振的影响均与实测吻合。     

含浮环式挤压油膜阻尼器的转子系统响应分析

针对浮环式挤压油膜阻尼器,研究了阻尼器特性;建立了含浮环式挤压油膜阻尼器转子系统的动力学模型,模型考虑了转子与浮环式挤压油膜阻尼器两层油膜之间的相互耦合作用.利用数值仿真分析了系统的动力特性及其他影响因素,仿真结果表明:浮环式挤压油膜阻尼器能有效抑制系统双稳态响应,选择一个质量适当的浮动环,有利于转子高速运转的稳定.利用含浮环式挤压油膜阻尼器的转子动力学试验台,验证了仿真结果的正确性.      

基于改进Faster-RCNN的机场场面小目标物体检测算法

针对目前应用于机场视频监控中的卷积神经网络方法存在小目标物体识别准确率较低的问题,本文提出了一种基于Faster-RCNN并结合多尺度特征融合与在线难例挖掘的机场场面小目标检测算法。该算法采用ResNet-101作为特征提取网络,并在该网络基础上建立了一个带有上采样的"自顶向下"的特征融合模块,以生成语义信息更加丰富的高分辨率特征图。并在网络训练过程中,采用在线难例挖掘的训练策略使模型更加鲁棒地对小目标样本进行定位。最后,手工构建了一个包含5 982张图片的机场数据集,用于检测模型的训练和测试。结果表明,本文所提出算法显著提升了机场场面小目标物体检测的准确率,且使整体平均检测准确率达到了80.8%,该结果高于其他先进的目标检测模型。