基于飞参数据的飞机起落架地面受载状态分析

起落架是飞机起飞和着陆过程中的关键部件，其结构强度的优劣直接影响着飞机的起飞和着陆安全。本文针对某飞机依据强度和刚度规范设计出的起落架在某次着陆阶段出现的损伤故障，利用飞机的飞参数据，从中提取飞机着陆时的姿态与运动信息，分析飞机起落架的地面载荷信息，从而为故障排查提供参考和输入。分析结果表明，在某些情况会出现的三向载荷复合作用是导致该起落架结构损伤的可能原因之一。     

基于改进ALO-RBF的高频地波雷达海杂波预测模型

高频地波雷达是海上动目标检测的重要手段，其中海杂波是影响海面目标检测性能的主要因素。为了提高海杂波的预测精度进而有效抑制海杂波，本文提出了一种基于改进蚁狮算法（Ant Lion Optimizer，ALO）优化RBF神经网络的海杂波预测模型（MGPALO-RBF，Multiple elites dynamic guidance Ant Lion Optimizer based on Gaussian difference variation-based learning with Perturbation factor-radial basis function）。由于标准蚁狮算法具有易陷入局部最优且收敛速度慢的缺点，本文在蚂蚁进行随机行走的过程中加入扰动因子以增加种群的活跃性和多样性，并提出多个精英动态引导机制，强化算法前期的探索能力和后期的开发能力，同时对种群中较差蚁狮进行高斯差分变异以提高算法的收敛速度。仿真结果表明：改进的蚁狮算法在对比算法中具有更高的收敛精度和收敛速度，MGPALO-RBF模型具有更好的海杂波预测性能。