腹支撑对具有大展弦比机翼和船尾形机身的飞机模型的于扰与修正

一种适用于具有大展弦比机翼和船尾形机身的飞机模型的腹部支撑方式、腹支装置的设计要求和试验方法、以及腹支撑干扰的机理在此作了介绍，并给出了一些实验结果和对实验数据的修正方法．     

风洞干扰对YF16模型实验数据的影响

本文研究了风洞干扰对ＹＦ１６模型实验数据的影响，特别着重于阻塞效应。结论是：提高大攻角实验数据准确度的关键在于减少和修正由于阻塞效应引起的系统误差。     

假目标诱骗对抗反辐射导弹作战效能分析

研究多个假目标保护一个真目标(雷达)对抗反辐射导弹(ARM)的作战效能.在确定ARM瞄准方向的基础上,给出导引头在分辨目标时刻对真假目标截获概率的计算方法;推导出计算真目标受到ARM多次攻击时被杀伤概率的通用公式.研究结果表明:在评估假目标诱骗对抗ARM的效能时,必须考虑目标损失积累的影响;为提高诱骗效能,在增加假目标数量的同时,应降低其易损性,提高发射功率,并采用合理的布局方案.     

JTIDS信号对抗技术研究

JTIDS是一种旨在各种指挥、控制平台及武器平台间交换监视与指挥、控制信息以提高各兵种作战能力的通讯、领航、识别系统。在分析JTIDS通信信号特点的基础上探讨了JTIDS对抗中使用的侦察干扰技术     

应用自适应滤波抑制星载接收机带内干扰的探索

为抑制卫星内对星载接收机的带内电磁干扰,文章分析了星载接收机在卫星上的电磁环境,提出将自适应滤波器应用到星载接收机上降噪,设计了自适应滤波器及其算法,分析了噪声的多径效应对自适应滤波的影响,明确了接收机天线、信道增益设计要求。对自适应滤波器在抑制星载接收机带内电磁干扰的效果进行了仿真和分析。仿真结果表明:自适应滤波提高了星载接收机抑制卫星带内电磁干扰信号的能力,为星载接收机的电磁兼容设计提供了一种主动适应卫星平台电磁环境的新思路。     

数值模拟方法对NASA CRM模型阻力预测的影响

在复杂工程外形的数值模拟中，网格类型、规模和分布、湍流模型、数值格式等都会不同程度影响模拟结果。如何评估这些模拟方法对模拟结果的影响，并识别对模拟结果影响较显著的因素，对于CFD的发展方向有积极的借鉴指导意义。为了综合研究不同因素对商用运输机外形阻力预测的影响，以AIAA第六届阻力预测会议外形NASA CRM为研究对象，同时考虑了网格、湍流模型、无黏通量格式和体心梯度求解方法等因素对阻力预测的影响。分析中采用枚举法和正交试验设计两种方法，并使用了基于聚类分析的定性敏感性分析方法和基于Mckay主影响分析的定量方法，识别出对阻力预测影响较大的因素，这为数值模拟方法的发展指明了方向。     

高阶谐波控制对旋翼桨-涡干扰载荷和噪声的影响

直升机小速度平飞和斜下降飞行时会产生严重的桨-涡干扰(BVI)噪声。基于修正Beddoes尾迹/桨叶动力学耦合方法和Farassat 1A公式,建立了一个新的能够计入高阶谐波控制(HHC)影响的旋翼桨-涡干扰气动载荷和噪声计算模型。在该模型中,高阶谐波控制引起的桨尖涡附加位移通过对高阶入流进行时间积分推导得出,而单一阶次的谐波输入引起的各阶谐波响应通过传递函数来确定,传递函数则由桨叶的动力学特性计算。首先对HARTⅡ旋翼斜下降飞行状态的桨-涡干扰气动载荷进行了计算模拟,验证了所建立方法的可靠性。然后,着重研究了在典型的三阶谐波桨根激励下,不同输入相位对HARTⅡ旋翼桨-涡干扰气动载荷和噪声特性的影响。结果表明:桨叶的动力学特性尤其是扭转特性对高阶谐波控制效果影响显著,且高阶谐波输入的相位选择对桨-涡干扰噪声的控制至关重要,若控制相位选择不当,反而会增大旋翼噪声。     

一种线运动扰动环境下基于惯性凝固系抗干扰自对准优化算法研究

传统惯性凝固性对准技术可有效隔离角运动干扰环境对捷联惯导自对准精度的影响,但对线运动环境下的抗干扰能力不足.据此,在深入分析线运动干扰对捷联惯导惯性凝固系下自对准精度影响途径之上,对线运动干扰环境划分为速度周期波动、突跳以及速度短期线性漂移.提出采用积分降噪、载体惯性系速度递推拟合与基于带遗忘因子递推最小二乘的速度慢漂提取技术相结合的抗干扰自对准优化算法,并进行了试验验证.试验结果表明,本算法可在5min内实现1.3mil的抗干扰自对准精度.     

天气因素导致的航班延误问题研究

针对天气干扰下的分季节的航班过站衔接时间优化问题,在对各个航班的潜在延误风险等级评价的基础上,通过历史数据研究天气因素导致的航班延误概率分布,求得各航班波及延误的期望,以优化前后总的波及延误之差最大化为目标函数,分别建立分季节优化松约束模型和紧约束模型,对航班衔接过站时间进行优化.最后以国内某航空公司的航班数据为算例,进行验证并比较.研究结果表明,分季节的松约束模型和紧约束模型均比原计划减少了波及延误的时间,且松约束模型的优化效果更明显.