空中交通拥挤的识别与预测方法研究

随着航空运输业的迅猛发展,空中交通拥挤现象日益严重,空中交通拥挤研究已经成为国际民航界的一个研究热点。其中,空中交通拥挤的识别与预测是空中交通拥挤研究的主要内容之一,在此基础上综述了国内外有关空中交通拥挤识别与预测方法的研究状况。首先概述了基于不同拥挤形成因素和拥挤后果的空中交通拥挤概念的研究状况;接着依据所用交通数据时间尺度的不同,分别针对基于短期数据的阈值判别方法、基于长期数据的聚类识别方法以及基于混合数据的综合评价方法综述了空中交通拥挤的主要识别方法;然后分别基于数理算法(统计算法、交通流模型算法和智能算法)和计算机仿真模拟技术综述了空中交通拥挤的主要预测方法;最后指出了空中交通拥挤识别与预测问题的近年研究热点和未来的研究方向。     

翼伞系统纵向飞行性能分析

翼伞系统的飞行性能不仅取决于翼伞本身的气动特性,而且与安装角、伞绳长度、回收物阻力特征、翼载荷等系统参数密切相关。文章应用拉格朗日方程建立翼伞系统的纵向飞行力学模型,对翼伞系统进行飞行力学数值仿真,深入分析了系统参数以及开伞状态对翼伞系统纵向飞行性能的影响规律。结果表明：只有安装角在0°～20°时,翼伞系统才能达到稳定的滑翔状态,且安装角在4°～6°时对应两个稳定的滑翔状态,具体由开伞姿态和速度决定;伞绳特征长度的增加使系统的静稳定性增加;回收物的阻力特征增加6m2,翼伞系统的稳定滑翔角增加15°左右,而迎角减小不到1°;翼伞飞行速度随着翼载荷的增加而增加,其平方与回收物质量成正比。上述结论可为翼伞系统的工程实际应用提供参考。     

三角形机翼参数化有限元网格划分与调整方法

为缩短有限元建模周期,提高三角形机翼结构分析、设计与优化的效率疲,首先,以其满足预定气动性能的几何外形为输入,定义了易用的有限元节点与单元的编号规则;基于可设计的机翼内部构型参数及可变的有限元尺寸参数的设置,引入了翼肋贯穿截止准则以满足任意输入的内部构型的初步判断;借助自定义形状矩阵完成了节点布置与单元生成,进一步通过有限元网格细化完成了开口设置、翼肋贯穿位置修正及桁条建模.然后,基于已建立的有限元网格实现了内外侧副翼翼肋位置的小幅调整及旋转舵面的角度调整,以满足不同飞行状态下结构分析需求.最后,应用PCL语言开发了参数化建模模块,实例表明了方法的有效性和模块可靠性.      

复杂网络的灰点及灰度分析(英文)

依据对复杂网络和灰色系统理论的相关分析,提出了复杂网络中的灰点问题,认为灰点分为存在而未知的灰点和演化灰点两类,并给出了相关定义。进一步给出复杂网络灰度问题的相关描述,将网络灰度分为相对灰度和绝对灰度,并分别进行了证明。     

弹性高超声速飞行器建模及精细姿态控制

为保证超燃冲压发动机的良好进气,需要对高超声速飞行器进行精细姿态控制,但弹性振动问题极大影响其精细姿态控制精度。以高超声速飞行器的纵向通道为例,分析弹性振动问题对飞行控制系统的影响,建立面向控制的弹性高超声速飞行器数学模型,考虑气动参数和模态参数的大范围摄动,采用主动控制策略,基于鲁棒H∞理论和LQR理论设计精细姿态控制系统。大量仿真表明：在考虑测量噪声、舵机非线性、参数大范围摄动的情况下,控制系统能够很好地跟踪刚体攻角,抑制弹性攻角,并保证进气口当地攻角±0.4度的控制精度,满足高超声速飞行器精细姿态控制的要求。     

基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测

提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实验结果表明:针对户外场景中的行人目标,与通过整幅图像的视觉注意计算来实现目标检测的传统方法相比较,该检测方法可使检测时间缩短30%,同时还能使检测准确率提高9%.      

PREDICTION OF SURFACE ROUGHNESS FOR END MILLING TITANIUM ALLOY USING MODIFIED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION LS-SVM

It is difficult to construct the prediction model for titanium alloy through analyzing the formation mecha- nism of surface roughness due to the complicated relation between influential factors and surface roughness. A no- vel algorithm based on the modified particle swarm optimization （PSO） least square support vector machine （LS- SVM） is proposed to predict the roughness of the end milling titanium alloys. According to Taguchi method and features in milling titanium alloys, the influences of cutting speed, feed rate and axial depth of cut on surface roughness are investigated with the analysis of variance （ANOVA） of the experimental data. The research results show that the construction speed of the modified PSO LS-SVM model is two orders of magnitude faster than that of back propagation（BP） model. Moreover, the prediction accuracy is about one order of magnitude higher than that of BP model. The modified PSO LS-SVM prediction model can explain the influences of cutting speed, feed rate and axial depth of cut on the surface roughness of titanium alloys. Either a higher cutting speed, a lower feed rate or a smaller axial depth of cut can lead to the decrease of surface roughness.     

大型导弹车工作模态识别研究及应用

针对大型导弹车在运输状态下的动态特性识别问题,设计制作了能够反映大型导弹车主要动力学特征的简化模型,使用最小二乘复指数法（LSCE）对简化模型进行了动态特性识别,对识别结果进行了分析和评估,并将最小二乘复指数法应用到真实大型导弹车运输状态的模态识别中。可为大型导弹车运输状态下的动力学特性分析提供参考。     

临近空间飞行器多物理场耦合建模的网格映射方法

临近空间飞行器的研制面临许多复杂的问题和挑战,涉及总体、气动、结构、控制、防热、动力等多个学科和专业领域的相互作用、高度耦合的子系统。全系统、全流程的仿真验证与性能评估能够为设计工作提供重要依据,缩短研制周期。而气动、结构、防热等专业的仿真建模和模型解算基于有限体积法或有限元方法,依赖于不同的工具软件,且网格的划分方法不同。本文研究了临近空间高超声速飞行器多物理场耦合建模方法,研究并实现了异构网格耦合界面之间与耦合域之间的信息传递方法,从而实现了临近空间高超声速飞行器的多物理场耦合建模与仿真。     

Aerodynamic Modeling and Parameter Estimation from QAR Data of an Airplane Approaching a High-altitude Airport

Aerodynamic modeling and parameter estimation from quick accesses recorder (QAR) data is an important technical way to analyze the effects of highland weather conditions upon aerodynamic characteristics of airplane. It is also an essential content of flight accident analysis. The related techniques are developed in the present paper, including the geometric method for angle of attack and sideslip angle estimation, the extended Kalman filter associated with modified Bryson-Frazier smoother (EKF-MBF) method for aerodynamic coefficient identification, the radial basis function (RBF) neural network method for aerodynamic modeling, and the Delta method for stability/control derivative estimation. As an application example, the QAR data of a civil airplane approaching a high-altitude airport are processed and the aerodynamic coefficient and derivative estimates are obtained. The estimation results are reasonable, which shows that the developed techniques are feasible. The causes for the distribution of aerodynamic derivative estimates are analyzed. Accordingly, several measures to improve estimation accuracy are put forward.