商务英语模糊语语境顺应性研究

商务英语是国际商务活动的重要语言载体。模糊语在商务英语中有着不可替代的语用功能。以商务活动中的内部沟通语境和对外沟通语境为视角,对在这两种语境下商务英语模糊语的应用规律进行分析研究,应用顺应性理论对其进行解释,阐明在实际应用中应遵循这些规律,做到＂内外有别＂。对准确使用商务英语,提高商务沟通效率以及促进商务英语的教学等方面都有重要的意义。     

基于改进FCM的北斗三频组合观测值选取

以北斗卫星导航系统三频双差为基础探讨了组合观测值及误差,针对以往采用聚类方法在研究GPS三频组合数据过程中的不足,提出了基于距离修正的增量模糊C均值算法.通过调节因子有效地修正了样本中心与聚类中心的距离,获得合理的隶属度,从而得到正确的分类;构造了基于距离修正的聚类有效性指标,自动获取最佳聚类数,避免了人为确定聚类数的不合理性;在此基础上引入增量的思想,数据增加时以原有的数据集为基础,根据阈值进行归类,不需要重新进行初始计算.通过矩阵变换法及实例验证了该方法的可行性和可靠性.     

基于Kriging代理模型的失效机会测度算法

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。     

变体辅助的无人机栖落机动模糊控制设计

无人机（Unmanned aerial vehicle， UAV）的栖落机动是一种大幅度的俯仰运动，易引起升降舵操纵力矩饱和。本文以变体方式增强无人机的俯仰操纵能力，并研究其对应的控制设计方法。首先对栖落机动建立了纵向动力学模型，并通过采用轨迹线性化和张量积变换方法转换得到T-S模糊模型。基于Lyapunov稳定理论和平方和方法，设计了满足控制输入约束的栖落机动多项式模糊控制器。对非变体与变体下的栖落机动控制过程进行了仿真，结果验证了控制律的有效性，并且表明变体辅助的无人机具有更强的操纵性能，能提高栖落机动中升降舵的抗饱和能力。     

直升机飞行力学线性变参数建模方法研究

针对直升机飞行力学建模问题,分别基于模型缝合及模糊逼近提出了两种线性变参数(LPV)建模方法。在模型缝合方法中,基于经过滤波加权的飞行速度进行气动导数和操纵导数的插值,完成气动力的实时计算,结合非线性欧拉运动方程完成LPV模型的建立。在模型逼近方法中,建立了基于T-S模糊模型的非线性状态空间逼近模型,采用anfis结构完成了模糊模型训练。利用UH-60直升机非线性模型生成了不同飞行速度的线性状态空间模型,并分别通过两种方法建立了两套LPV模型。最后,基于频率响应和泰尔不等系数对典型LPV建模参数对模型精度的影响特性进行了分析。     

基于模糊层次分析的航材仓库保障效能评估

通过分析航材仓库保障工作具体情况,查找相关国军标规定,构建了航材仓库保障效能评估指标体系;通过层次分析法确定指标权重和隶属函数,进而建立了基于模糊层次分析法的评估模型。结合实例分析,验证了该方法的有效性,为进一步提高航材仓库保障效能提供了帮助。     

自适应渐消Kalman滤波算法在RTK中的应用研究

在动态载波相位差分定位(RTK)中,由于观测环境复杂,会经常发生周跳、卫星信号失锁等情况,严重影响基线解算的连续性和可靠性。针对动态应用环境,提出了一种Kalman滤波算法在RTK技术中的应用方法。该方法可以实时估计模糊度浮点解及其协方差矩阵,在需要重新固定模糊度时可直接用于搜索,起到了周跳修复的作用。此外,采用了自适应渐消Kalman滤波算法提高算法的动态适应性,并引入独立的滑动窗进行新息的收集和处理,解决了由于参考星变化或卫星信号失锁造成观测量中断而无法准确计算新息协方差的难题。仿真结果表明,该算法能够在模糊度发生变化时快速收敛,并且相对于一般Kalman滤波算法在高动态下提高了模糊度浮点解的精度,提高了后续模糊度搜索的效率和固定成功率。     

民用飞机健康诊断大数据应用研究

该文对面向飞机健康诊断的几种大数据技术进行了综述。并行聚类分析方法可以抽取飞机维护系统并行计算机的基本特征,形成飞机各系统历史数据的抽象计算模型;而针对全机状态监控参数中如何从大量飞机参数中挖掘出有价值的信息问题,参数场域挖掘技术发挥了很大的作用;然而在实际应用过程中,经常会遇到多种复杂的故障,这些故障通常具有复杂的非线性关系,而要确定这些非线性相关规则,需要依托大数据技术确定相关的关系;而对于由某一部件失效形成飞机级联故障的链式效应,可利用可视化数据挖掘技术,描述故障数据,结合人类视觉感知能力,加强数据结果处理。     

基于加权鉴别函数的二进制偏移载波信号跟踪方法

在移除二进制偏移载波（Binary Offset Carrier,BOC）信号跟踪模糊的同时,为了保持BOC信号高的码跟踪精度,提出基于加权鉴别函数（Weighted Discriminator Function,WDF）的BOC信号无模糊跟踪方法。WDF使用非相干超前减滞后功率（Noncoherent Early Minus Late Power,NELP）鉴别器和子载波相位消除（Sub Carrier Phase Cancellation technique,SCPC）鉴别器,生成无误锁点的鉴别函数实现BOC信号跟踪。针对BOC(10,5)信号,仿真结果表明,相比于SCPC、基于伪相关函数的无模糊延迟锁定环（Pseudo correlation function based Unambiguous Delay Lock Loop,PUDLL）方法和对称脉冲模糊移除（Symmetrical Pulse Ambiguity Removing,SPAR）方法,所提WDF方法在码跟踪误差方面分别改善了2.5dB、5.5dB与8.3dB,多径误差分别降为60.4%、32.8%与38.0%。因此,WDF是一种有效的、高性能的BOC信号无模糊跟踪方法。     

基于FQFD的太阳能无人机设计指标排序方法

为解决太阳能无人机（UAV）总体设计中任务需求表达模糊、技术指标重要度排序决策困难的问题,提出了基于模糊质量功能展开（FQFD）的太阳能无人机总体设计指标排序方法。该方法在传统质量功能展开（QFD）质量屋的基础上,引入三角模糊数,表征任务需求的不确定性和模糊性;在模糊隶属度函数未知的情况下,采用α加权修正水平截集去模糊化方法计算技术指标重要度,获得技术指标重要度排序,为总体设计优化决策提供依据。最后以长航时太阳能无人机的总体设计为例,对任务需求—工程特性—技术指标的两级质量屋模型进行计算分析,得到续航能力、巡航高度、动力系统效率、巡航速度和气动效率是太阳能无人机最重要的5个技术指标的结果。此方法客观性较强,可处理复杂的系统不确定性,为太阳能无人机总体方案设计及决策应用提供参考依据。