基于放气控制的飞机轮胎自动充气装置设计

根据国内飞机轮胎充气工作的现状,设计了一种基于放气控制的飞机轮胎自动充气装置,介绍了基于此种方式的充气及检测控制过程,针对以往充气装置的不足,此控制方式能够提高轮胎充气及检测的精度。并通过实验证明系统设计合理,满足设计要求,且系统效率高、性能稳定、操作方便,具有较好的经济效益及社会效益。     

机场跑道运行仿真

分析了影响跑道运行的各种因素，通过建立气动、推力、道面等数学模型，结合运动学方法，采用面向对象的计算机语言实现了在最小空管间隔下跑道运行的仿真。并通过与实际数据的对比验证了该仿真模型的精确性，最后对起飞各项参数的变化及其影响因素进行了研究。     

基于情感的控制策略及其在移动机器人导航中的应用

提出了一种基于情感的移动机器人导航控制策略。根据机器人的导航任务设计了一个情感系统,并与基于行为的机器人系统相结合,构造了基于情感的行为协调控制策略。仿真和比较研究结果表明该控制策略能有效地提高机器人在未知环境中自主导航的能力。     

民机营运维修保障系统仿真

阐述了民机维修保障仿真系统，并讨论了它与民机可靠性，维修性和经济性仿真大系统的关系。文中重点介绍了民机营运阶段维修保障系统仿真建模及其应用软件ＣＡＲＭＥＳ的功能模块设计，最后以国内某航空公司营运的Ｙ－７飞机为例对其ＲＭＥ进行分析和评价。     

边缘计算在电机远程运维系统中的应用探讨

介绍了边缘计算的基本概念及与云计算的对比。针对电机远程运维需求,介绍了电机远程运维系统的架构及主要功能。在描述边缘侧设备与远程运维平台的数据交互过程的基础上,详细阐述了边缘计算在电机远程运维系统中的应用。     

软管-锥套式空中加油动态建模与性能分析

提出了一种基于凯恩方程的自主空中加油软管-锥套动态模型及性能分析方法。该方法将软管视为由有限段以铰链形式连接的刚性 杆组成，锥套为软管末端的一个质点。本文定义了描述系统状态的广义坐标及广义速率，导出了软管段位置多级递推公式和系统动态方程，估算了软管在加油机尾流、定常流和大气扰动下的气动载荷。通过数值仿真分析了平稳大气中锥套在加油机不同飞行条件下的稳态阻力和软管拖拽轨迹，验证了模型的正确性及系统稳定性。最后研究了大气扰动对锥套运动的影响及不同软管段的受扰运动。     

基于NFTET的高超声速飞行器鲁棒轨迹重构设计

考虑高超声速飞行器故障下安全再入飞行问题，针对飞行器发生较大故障的情况，提出了基于相邻可行轨迹存在定理(Neighboring feasible trajectory existence theorem,NFTET)的鲁棒在线轨迹重构算法。在标称情况下基于反馈线性化预测校正制导算法生成满足各种约束条件的再入轨迹；由于NFTET只适用于发生较小故障的情况，为保证较大故障下飞行器仍能以较高精度安全着陆，基于NFTET理论设计了鲁棒轨迹重构算法，得到了较高落点精度的飞行轨迹。仿真结果表明，本文所提出算法能有效解决飞行器较大故障下的安全再入轨迹重构问题，提高了飞行器的自主容错能力。     

基于多种运行成本最小的机队优化配置研究

为节省航空公司运行成本开支，通过以燃油成本最小、时间成本最小、机场起降费用成本最小为目标函数，以飞机最大航程限制、机场起降条件限制、航班频率限制、旅客座次限制、飞机可用时间限制等为约束条件，建立多目标规划模型。通过实例计算，确定机队优化配置方案，验证了模型的正确性，为航空公司机队规划提供了参考。     

首都机场地面运行容量仿真研究

合理有效地确定机场地面运行容量对于统筹8规划机场建设工程具有重要意义.选取北京首都国际机场作为研究对象,应用Simmod仿真软件对机场3条平行跑道构型下,现状运行条件、东跑道夜间正常降落、缩小尾流间隔3种不同运行情况进行了仿真建模,分析了首都机场的正常地面运行容量和跑道起降架次.仿真结果表明,现状运行条件下,首都机场可满足的年旅客吞吐量约为8820万人次,日起降容量约为1718架次.东跑道夜间正常降落时高峰时段降落架次可提升约8%,缩小尾流间隔有助于提升机场整体运行容量,可满足的年旅客吞吐量约为9000万人次,日起降容量约为1738架次,高峰小时起降容量可提升约3%.     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。