一种高效的正常类飞机全机疲劳试验方法

目前国内飞机结构疲劳耐久性评定通常采用规范谱和飞机典型设计任务剖面相结合来编制疲劳试验载荷谱,对全机完整结构进行考核,这将耗费巨大的成本和周期,也因此全机疲劳试验成为型号机体结构设计验证最后以及最复杂的一环。对于以经济性为主要研制要求的正常类飞机,为了推进型号研制工作和取证进度,需要缩减全机疲劳试验的成本和周期。在CA42型飞机适航取证的全机疲劳试验工作中,依据FAA认可的规范谱编制了疲劳试验谱,将疲劳考核目标由整机结构调整为机体主要承力结构,并相应简化了全机疲劳试验载荷加载方式,形成了一种高效的全机疲劳试验方法。通过该方法,CA42飞机全机疲劳试验仅耗时两月,试验成本主要为工时,有效的推进了适航取证工作,并缩减了研制成本。     

时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法

在预警监视系统中，利用数据挖掘技术可以从海量的目标时空轨迹数据中挖掘出目标的行为规律，实现态势信息的智能感知。目前大部分行为规律挖掘方法仅考虑目标轨迹的空间位置信息，忽略了航向和速度信息，因此难以区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。除此之外，轨迹聚类算法普遍存在参数设置复杂的问题，而且容易受到轨迹行为分布密度的影响。针对上述问题，首先，通过构造时间滑窗定义了时空Hausdorff距离，可度量时空轨迹多维特征差异；其次，结合k最近邻和密度峰值聚类中决策图的思想，提出了时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法；最后，使用仿真飞行器轨迹和实测雷达轨迹数据进行实验分析和验证，结果表明在典型应用场景下本文算法可以准确地挖掘出目标所有行为规律，在智能监视任务中具有较好的应用前景。     

大数据技术在应用型本科高校数字图书馆建设中的作用

针对应用型本科高校图书馆建设,讨论了运用大数据挖掘技术建设数字图书馆的一些关键问题。从科研动向、信息服务质量和馆员数字素质培养等方面加以探讨,并提出了相应解决方案。最后就如何运用数据挖掘技术建设高校数字图书馆进行了阐述,从读者记录、浏览内容、浏览行为和保持读者等方面,论证了大数据挖掘技术在数字图书馆建设中的重要作用。     

复杂曲面零件散乱点云特征点提取

复杂曲面零件的几何特征提取对加工质量的检测及逆向重构具有重要意义。提出了一种复杂曲面零件散乱点云特征点提取方法。首先,提出了基于高斯权重的邻域主成分分析的方法,通过估计每一点邻域的局部变化程度对点云模型进行初始标记;然后,采用基于标记的自动识别法实现特征点的提取;最后,通过特征点聚类的方式去除了特征点集中的异常点,完善了提取的点云特征。该方法直接操作于散乱点云,无需任何的拓扑连接信息。试验结果表明:该方法简单、有效,不需要过多地人为调节参数,特征点提取完整。     

神秘的海中神石——菊石

在距今大约2亿年前的海洋中生活着一种叫做菊石的动物。这是一类什么样子的生物呢?好吧,现在就让我带你到中生代的海洋里去看看。鱼龙在海水中自由穿梭,凶猛的海洋长口鳄追赶着逃窜的鱼群,蛇颈龙则在近海海域寻找着食物——它们是当时海洋的统治阶级,因为它们有着庞大     

基于改进的模糊C-Means航迹聚类方法研究

为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算法得到航迹相似性矩阵,利用矩阵得到航迹簇,最后形成中心航迹,算例仿真验证了新算法的有效性.     

数字化工程基础数据库设计与集成模式探讨

基础数据库是飞机数字化研制基本体系的重要组成部分之一,是数字化工程支撑环境的基础.基础数据库设计和应用开发模式的统一和规范是实现基础数据库集成和共享的技术保障.在分析了我国飞机制造业基础数据库应用的现状基础上,提出了在飞机制造业数字化工程中基础数据库设计和应用开发应采用的统一模式和规范,以及基础数据库集成的初步设想.对基础数据库的集中管理和共享使用也提出了一些建议,可供基础数据库类项目参考.     

全新ARINC 429总线控制器IP内核与芯片的设计

欧比特(珠海)软件工程有限公司是一家专业从事高性能嵌入式产品研发的高科技公司,产品主要应用于航空航天、工业自动化控制、消费电子类和嵌入式系统等领域.     

河南省工商管理类人才培养构想

本文对河南省目前工商管理类人才培养中存在的问题进行分析,并提出了改进的有关思路。     

由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。