管制员工作负荷评估的回归分析法

空中交通管制员是保证空中交通安全和高效的最重要的因素,管制员工作负荷的合理评估对保障空中交通系统安全运转具有重要作用。本文采用回归分析法并以特定空域为例,介绍了管制员工作负荷评估方法、原始数据处理方式、参数提取和工作负荷评估模型形成。通过评估模型在实例中的应用,说明了管制员工作负荷评估的回归分析法在空域容量评估上的可行性和正确性。     

轴向喷注端面燃烧固液火箭发动机数值仿真

针对一种轴向喷注端面燃烧固液火箭发动机开展了研究,分析了该类发动机的燃烧机理,建立了考虑气-固边界耦合及燃料热解的发动机燃烧流动仿真模型,对发动机内流场进行了数值仿真.分析认为:发动机内存在端面燃烧和侧面燃烧两种燃烧状态,燃烧状态主要受氧化剂流速的影响.当氧化剂流速跨越转变速度后,燃烧状态发生改变.发动机流场数值仿真结果同样表明:不同氧化剂流速下发动机内存在上述两种燃烧状态,仿真得到的转变速度区间与文献试验结果吻合较好.      

麻花钻钻削碳纤维复合材料/铝合金叠层材料的轴向力研究

工艺参数和刀具参数对碳纤维复合材料/铝合金叠层材料的钻削轴向力及制孔质量具有重要的影响.使用普通硬质合金麻花钻对该叠层材料进行钻削试验,分析主轴转速、进给量、麻花钻顶角和螺旋角对钻削轴向力的影响规律,并对试验结果进行回归分析和方差分析,得到了关于工艺参数和刀具参数的初步优化结论.     

基于流-固耦合的混合火箭发动机固体燃料表面退移速率计算

基于流-固耦合的方法,在充分考虑混合火箭发动机工作过程中诸多复杂物理过程的基础上,建立了一个可适用于不同工作状况下混合火箭发动机固体燃料表面退移速率预示的计算模型。计算结果与实验数据的对比验证了所建立计算模型的准确性。对模型发动机进行模拟的结果表明,混合火箭发动机中的燃烧、流动及固体燃料表面的退移速率具有明显的不均匀性,发动机中的固体燃料表面的退移速率沿轴向近似地呈“W”形状的曲线变化;在混合发动机中,突扩形状的预燃室和补燃室有利于燃料热解气体和氧化剂气体的扩散混合,可以强化对固体燃料表面的换热,提高固体燃为表面的退移速率。     

运用线性回归进行制导精度折合

同一仪表的工具误差,对不同弹道的影响(如落点偏差)是不同的。本文避开传统的分离误差系数方法,而运用线性回归方法,依据试验弹道的遥、外测参数直接折合出仪表误差造成的正常弹道落点偏差,以提供对型号弹进行精度鉴定的可靠验前信息。在折合方法中利用AIC(Akaike Information Criterion)准则选择自变元及消去变换法实施运算。给出了对典型弹的数字仿真结果、数例说明该方法有较高的折合精度。     

基于互信息的输入变量选择算法综述

空间环境是空间态势感知的重要组成部分，在空间科学领域，受限于对日地系统物理规律的全面认知，现有的基于物理机制的空间环境预测模型目前还难以实用化，通常采用的多是基于数据的经验类模型。基于互信息的输入变量选择算法为空间环境要素预测模型的输入确定了思路。由于能充分考虑不同输入、输入与输出之间的潜在关系，基于互信息的输入变量选择算法近年来在回归及分类问题上得到了广泛的应用和发展。本文以输入变量选择算法的3个关键环节，即评价标准、搜索策略和停止准则为线索，从不同角度对基于互信息的过滤式变量选择算法进行了系统的分析与梳理，重点对不同变量评价标准依赖的假设条件进行了数学上的推导和说明。最后总结了其发展规律，可为后续研究尤其是建立空间环境预测模型提供借鉴。     

舰载机飞行员驾驶技术与飞行安全研究

针对无法将驾驶技术和飞行安全建立有效定量关联的现状,基于自适应飞机驾驶员最优控制模型,应用飞行员着舰多层次模糊综合评价方法,通过设定不同的飞行员模型参数,参照着舰技能评价体系,建立了飞行员着舰技能样本库.通过多元非线性回归方法,建立了飞行员技能的多元非线性回归模型,并通过剩余标准差和样本比对法证明了这一模型的准确性.可以通过测定上述飞行员参数,运用该飞行技能回归模型,为飞行员选拔提供参考.     

河南省产业集群与城市经济的关系研究

随着产业集群的不断发展，其对城市经济的影响越来越显著，对两者之间关系的研究势在必行。文章运用回归分析法对城市经济与产业集群之间的关系进行定量研究，认为二者的关系主要体现在以下几个方面：（1）产业集群可以有效促进城市经济发展；（2）产业集群内组织间联系紧密程度决定其对城市经济发展的潜在贡献；（3）产业集群对城市经济的促进依赖于政府的支持程度；（4）产业集群对城市经济的促进依赖于城市人文环境。文章的研究为河南省制定城市经济发展战略、促进产业集群发展提供了量化依据。     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法，首先回顾了图像分类技术的发展历程，接着介绍了图像识别技术中的分类器，并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用，详细阐述了多种图像分类技术，具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时，对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后，从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。