“行李系统产学研一体化基地”在首都机场落成

12月5日,民航系统全国首家行李系统产学研一体化基地在京举行了揭幕仪式并正式投入使用。首都机场集团公司总经理董志毅为模拟环境设备按下了启动按钮,首都机场集团公司党组书记刘彦斌、新加坡驻华大使馆参赞陈如海为基地的落成揭幕。在致辞中,刘彦斌强调了首都机场在国际交流合作方面的努力与平台优势。首都机场行李系统产学研一体化基地实现了复合人才的培     

倾力合作,助力成功

在任何一种竞争环境中,效率都至关重要,航空业也不例外,航空公司需要充分利用高密集型资产。每天,全球有包括亚洲最大的航空公司——中国南方航空在内的300多家航空公司利用汉莎系统公司开发的解决方案,以取得竞争优势。2013年5月,中国南方航空公司与汉莎系统公司就技术先进的航班飞行计划解决方案Lido/Flight签署了一份合同,扩大了双方的合作范畴。中国南方航空运行总监田晓东表示:"多年来,通过我们对市场的了解,汉莎系统公司所提供的Lido/Flight解决方案在多家的航空公司运行中发挥了重要作用,并且满足了航空公司的能效需求。这也使得我们最终决定我们的飞行计划项目选择汉莎系统公司     

欧空局OPSNET通信网新进展

为了支持我国航天测控通信网的IP(互联网协议)化以及未来发展,对欧空局的航天任务操作通信网OPSNET(操作支持通信网)的新进展进行了研究。首先回顾了OPSNET网络发展历程中的里程碑事件(完成网络IP化,调整网络拓扑结构,通过载荷分担模式超越网络链路的带宽极限),之后介绍了该网络面临的高数据速率挑战及多个备选解决方案,详细介绍了最终选用的基于MPLS(多协议标签交换)技术的网络设计。OPSNET网络向MPLS迁移的方案经实验室环境验证后分步实施,经多个层面的验证及实际运行证明,采用MPLS技术后,以较低的成本实现了很好的网络性能。未来OPSNET将以此为基础部署更多的MPLS链路,并可能增加加密业务。OPSNET通信网的新进展值得我们关注和借鉴。     

FAA与个业共同投资绿色航空技术

6月24日，美国联邦航空局（FAA）与波音、GE、普惠、霍尼韦尔和罗罗北美公司分别签订了价值125亿美元的环保项目资助协议。这5份协议属于FAA CLEEN计划的一部分。本次协议要求每家供应商必须拿出与FAA额度相同或者更高的资金支持，因此投入该环保项目的总资金额度将超过2.5亿美元。     

国内民航维修企业及航空公司维修能力一览

编者的话:两年一度的国内民航维修能力调查结果终于出炉!自从1999年首次启动维修能力调查以来,这个调查就成为了《航空维修与工程》杂志着力要打造的栏目:因为我们愿意成为维修业界的信息平台和交流园地.在此,我们要感谢所有支持调查活动的维修企业和航空公司,并期待尚未参与调查的企业能够从2009年开始,成为调查活动的主角.     

体育校本课程实施与课外体育支持体系构建

文章在结合课外体育支持体系特点即：将体育课程教学与课外体育锻炼看成是一个整体，强调体育课程教学与课外体育锻炼的有机结合；体育教学特色与课外体育活动内容的广泛联系；终身体育理念与行为的有效统一的基础上，从政策与制度支持；组织与管理支持；体育环境支持；活动内容与形式支持；监测与考评支持等方面对大学生健康教育的课外体育支持体系构建进行了论述。     

智能逻辑分析仪显示部分的硬件与软件支持

阐述我们研制的智能逻辑分析仪的显示部分的硬件与软件支持。该部分主要采用大规模集成电路M6845P(即CRTC)芯片,使得仪器电路简单,功能丰富,可以控制显示波形及数据,并用二进制、八进制、十六进制显示数据,同时还可用汉字显示工作清单。当在微机部分控制下数据采集结束后,通过编程将显示方式置入M6845P内部的寄存器中,然后CRTC即可脱机运行,以各种方式显示采集的数据及波形。此外,还介绍了该部分的软件的主程序及中断处理子程序。     

基于目标分解和SVM的极化SAR图像分类方法

极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究中的一类基础前沿问题。文章提出了一种基于目标分解及支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)的极化SAR图像分类方法。首先根据Cloude分解和Freeman分解两种方法提取极化SAR图像的多类散射特征,从而构造出图像各像素的特征向量。接着利用样本区域像素的特征向量对SVM进行训练,获得经训练的SVM。最后,以各待分类像素的特征向量为输入,利用经训练的SVM即可完成极化SAR图像的分类。对两幅AIRSAR实测极化SAR图像数据分类的结果表明,文章方法能够有效地利用多类散射特征的互补信息,具有较高的分类精度。     

基于小波包能量谱的航天器在轨泄漏漏孔形状辨识方法

为了实现对航天器在轨泄漏漏孔形状的准确辨识,提出基于小波包能量谱和支持向量机的航天器在轨泄漏辨识方法。首先分析圆形、长方形、正三角形3种典型形状漏孔之泄漏信号的频域特点,之后运用小波包能量谱提取不同形状漏孔泄漏信号的特征值,最后运用提取的特征值配合支持向量机建立辨识模型,实现对漏孔具体形状的辨识。对该辨识方法进行试验验证,将3种形状的漏孔分为A、B两组,利用A组漏孔进行泄漏信号特征值提取与辨识模型的训练,再对B组漏孔进行辨识准确率测试;结果表明该方法可以实现对不同形状漏孔的辨识,在合适的小波包分解层数下,总体辨识准确率可达95.9%。     

基于支持向量机的航空发动机性能衰退指标预测

针对航空发动机性能衰退状态的趋势预测问题,基于非线性支持向量机回归建立了发动机性能衰退指标的预测模型,给出了反映其性能衰退的综合指标。利用该模型对发动机的性能衰退指标进行了预测分析,并与神经网络模型预测结果进行了比较。结果表明:支持向量机回归预测模型能更准确地对发动机的未来状况进行预测。