关于角度量分类的探讨

常用的“角度”是指国际单位制中的“平面角”,因此分类的出发点应是 “平面角”的平面特性,平面分为几何面与物理面,因此,角度可分为几何角与物理角两类。几何角分为：任意角（圆分度角）,定角,小角;物理角分为：水平面投影角,铅垂面投影角,特定面投影角。这种新的分类方法作为一项建议提供讨论。     

面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计

随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。      

空管基础数据分类标准研究

从当前国际、国内军民航各方面,对航空数据标准应用现状进行资料汇集和整理,分析现有技术和标准的局限性,参考国际数据交互标准AIXM,提出我国空管基础数据分类标准和编码规则,为实现全球范围内的航空数据交换奠定基础。     

一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法

部分隐藏的随机化回答方法是基于关联规则数据挖掘的隐私保护算法,针对该算法在重构频繁项集支持度上的指数级时间复杂度导致算法执行效率下降的不足,采用分治策略和集合运算方法对该算法进行改进,消除重构数据的指数级运算。改进算法降低了算法的时间复杂度并有效提高了执行效率。仿真实验与分析表明了改进算法的有效性。     

基于强化学习的航空器机场智能静态路径规划

随着人工智能迅速发展以及“智慧机场”的提出,研究人工智能在机场如何有效地辅助机场管制人员,驾驶员指挥航空器在地面滑行具有重要意义。本文提出一种基于强化学习的滑行路径规划方法,构建航空器机场地面强化学习移动模型,并以海口美兰机场为案例采用 Python 内置工具包 Tkinter 进行场面仿真;在此基础上,考虑机场航空器滑行规则,采用 Off-Policy 中 Q-Learning 算法求解贝尔曼方程,实现航空器在 Model-based 环境中进行静态路径规划。结果表明：本文所提方法能够实现停机位到跑道出口智能静态路径规划     

A two-step robust adaptive filtering algorithm for GNSS kinematic precise point positioning

In kinematic navigation and positioning, abnormal observations and kinematic model disturbances are one of the key factors affecting the stability and reliability of positioning performance. Generally, robust adaptive filtering algorithm is used to reduce the influence of them on positioning results. However, it is difficult to accurately identify and separate the influence of abnormal observations and kinematic model disturbances on positioning results, especially in the application of kinematic Precise Point Positioning (PPP). This has always been a key factor limiting the performance of conventional robust adaptive filtering algorithms. To address this problem, this paper proposes a two-step robust adaptive filtering algorithm, which includes two filtering steps: without considering the kinematic model information, the first step of filtering only detects the abnormal observations. Based on the filtering results of the first step, the second step makes further detection on the kinematic model disturbances and conducts adaptive processing. Theoretical analysis and experiment results indicate that the two-step robust adaptive filtering algorithm can further enhance the robustness of the filtering against the influence of abnormal observations and kinematic model disturbances on the positioning results. Ultimately, improvement of the stability and reliability of kinematic PPP is significant.     

面向航空发动机的质量数据及管理体系结构的分析研究

航空发动机质量的好坏直接影响飞机飞行的可靠性,本文研究了航空发动机全寿命周期过程中产生的各种质量数据;为了有效集成和共享数据信息,以发动机的组成要素为依据,对数据信息进行分类分析,并将质量信息分为产品类、组件类、零件类;最后建立了质量数据信息系统体系结构,实现了航空发动机质量数据从采集、分类、传递到共享达到集成化的管理。     

航天器材料空间环境适应性评价与认定准则研究

航天器材料空间环境适应性是指航天器材料适应空间环境的能力,同时又是航天器系统级空间环境适应性的基础。确保航天器材料空间环境适应性是航天器研制初期重要环节。文章首先介绍了航天器材料的空间环境适应性类型;其次列举了材料空间环境适应性评价试验标准体系;然后分析了空间环境适应性评价手段与认定准则,包括选材阶段的评价试验、采购和使用阶段的验收试验以及空间环境适应性的认定。文章对我国航天器材料空间环境适应性评价与认定工作提出若干建议,为航天器材料选择和空间环境适应性控制提供参考。     

密集编队中飞机发动机的疲劳损伤差异

选取典型密集编队飞行任务,利用实测飞行数据,研究了在飞行动作几乎完全相同的条件下飞机发动机疲劳损伤的差异.经过二次雨流法统计循环次数和线性累积损伤理论折合到标准循环,得出了密集编队中长、僚机因位置不同而造成的发动机疲劳损伤的差异及其统计规律,发现疲劳损伤差异分布为威布尔分布,单机差异一般为2～4倍,最大可以达到9～10倍.进一步揭示了发动机疲劳载荷/损伤的分散性和单机疲劳寿命监控的必要性.      

基于神经网络规则提取的航空发动机磨损故障诊断知识获取

针对神经网络智能诊断与专家系统中知识难于理解和诊断解释能力差等问题,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络规则提取方法,介绍了方法流程及关键算法.并用UCI(加利福尼亚大学埃尔文分校)机器学习数据对方法进行了分析和验证.最后,将方法应用于实际航空发动机磨损故障诊断中,采集了某型航空发动机实测油样光谱数据237个样本,利用神经网络规则提取方法提取了发动机磨损故障诊断知识规则,并对其进行了解释,结果表明了方法的正确有效性.