测控站点电磁兼容分析与预测技术研究

本文介绍了对测控站点内各测控设备的电磁干扰进行分析和预测的方法。系统采用干扰源与接收机逐对考虑的方式，极大简化了计算。并采用分阶段预测的方法，即分成：快速筛选、幅度筛选、频率筛选和详细预测四个阶段进行逐阶段分析和预测。     

遗传算法在飞机着陆调度问题上的应用

用遗传算法对飞机着陆调度问题的两个方面:队列顺序的确定和跑道指派进行了研究.队列顺序采用飞机编号的单一整数染色体编码方案,配合相应的变异、交叉算子,避免了后代非法解的问题.跑道指派则在适值函数计算中,基于对列最短的原则来加以确定,避免了对队列顺序和跑道指派进行分别编码.算例研究了单跑道与双跑道两种情况.计算结果表明,这种编码方案以及变异、交叉算子对这一问题具有很好的效果,可在普通PC机上实现雷达扫描周期内的实时计算要求.     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型

利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本，采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识，结果表明：这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。     

舰载机着舰减震新技术研究

 在航空母舰上引入降落区的概念，考虑航空母舰的运动模型，建立了舰载机在该降落区上降落时的简化分析模型；推导出了基于该分析模型的运动微分方程及相关参数的表达式，采用数值分析方法解出飞机垂直撞击舰面降落区这一过程的动态响应，给出机身载荷-时间历程曲线和舰面垂支反力-时间历程曲线等。与原模型分析结果相比，机身受载和舰面垂直反力峰值减小分别37.3％和37.2％，有效地减小了舰载机着舰的冲击载荷。     

燃气涡轮发动机人工智能实时诊断和预测

定义有感知的发动机状态监控（COEHM）系统采用的方法，采用这些建立在真实和模拟发动机数据基础上的方法可以精确地预测燃气涡轮发动机工作状况（总体完整性），性能变化（降低）和部件寿命（氏疲劳循环，高疲劳循环及蠕变）损耗，发展一套COEHM系统需要应用诸如数字滤波，多项式，模糊逻辑，专家系统，概率系统，神经网络这样的工具，这还不是全部，还需要应用一些新颖的方法使得系统具有精确预测被监控事件结果的能力，COEHM系统可以提供快速而精确的诊断和信息预测（以减少维修时间），无故障和周转时间，改进的临界寿命管理方法可以减少发动机的寿命周期费用，所以，COEHM系统的发展大大地减少发动机的使用费用，增强了工作能力，克服了由于人员减少而引起的技术经验损失。     

多变量非线性非定常气动力的模糊逻辑模型

应用模糊逻辑算法，建立了带升降舵偏角影响的非线性非定常气动力模型逻辑模型，并进行了验证，结果表明：所建立的非定常气动力模型逻辑模型有较强的预测能力，此方法为今后建立多变量、复杂运动的非线性非定常气动力学数学模型，提供很好的借鉴。     

多线程控制技术在面向对象实时仿真中的应用

随着实时仿真复杂性的提高,单个的处理器不足以完成所有的必需仿真计算任务。希望能在不同的处理器上完成实时仿真的不同任务,对称多处理器的机制需要软件支持,以使每个处理器通过共享内存进行信息交换。利用多线程控制技术,可以在非全进程开销或不使用共享内存的条件下,使用多处理器。其理由在于线程本身就蕴涵有共享地址的概念。一个多线程的实时程序,利用其中的主线程控制其它的辅助线程,每个处理器用于完成一个辅助的实时计算线程,主线程负责实时时钟的监控,当时钟到达时,启动相应的辅助线程,辅助线程利用图形用户界面(GUI)来监控仿真的进行。     

考虑微加工误差的微机械陀螺的健壮性优化

 为减小微加工误差对音叉振动式微机械陀螺设计性能的影响、提高其批量性能稳定性，以对其加工后性能变异影响最大的若干关键参数为设计变量，在分析了几何约束条件、模态性能约束条件、基于模态的加工灵敏度约束条件的基础上建立了微机械陀螺健壮性优化的数学模型。在无需事先知道微机械陀螺尺寸／性能的详尽统计信息的条件下，采用一阶摄动技术和遗传算法实现了微机械陀螺的健壮性优化设计。     

飞机穿越微下击暴流起飞特性实时仿真研究

以大型客机为例，对飞机穿越微下击暴流的起飞飞行特性进行了实时数字，实时混合仿真及人机半物仿真研究，分析不同风场和不同进风高度对有，无人操纵飞行的航迹特性及相应状态变量响应特性的影响，探讨了飞机起飞飞行的安全性及正确操纵策略，最后给出了一些结论。     

实时数据处理技术在稳定裕度试飞中的应用

介绍了稳定裕度试飞流程和稳定裕度实时数据处理软件的设计思路,讨论了稳定裕度实时数据处理系统的数据流程和如何建立飞行试验数据库,最后给出了系统经过试飞验证后的几点结论。