防空导弹任务规划与协同控制技术研究

针对防空导弹拦截群目标的任务需求，提出了多弹协同作战框架。考虑到实际拦截过程中弹目相对速度和角度较大的问题，建立了导弹拦截目标的能力预测模型，以确保分配结果处于导弹攻击能力范围内，并采用了改进的粒子群优化算法进行任务分配。然后为了兼顾协同制导和命中精度的要求，基于弹道成型和偏置比例导引的思想，结合一致性理论，设计了多弹时间/角度协同制导律。最后通过4枚导弹拦截3个目标的典型场景仿真，证明了方案的有效性。     

基于改进型BP神经网络模型的飞行事故预测研究

飞行事故预测是预防飞行事故的有效途径.对飞行事故进行准确、可靠的预测,定量描述出安全形势的演变情况,可以为上级机关正确决策提供可靠的分析基础,直接为空军安全管理和决策提供服务. 飞行事故与导致其原因之间呈现多因素、复杂的非线性关系,难以用传统的预测函数模型描述.     

神经网络宽度对燃烧室排放预测的影响

为研究神经网络宽度对航空发动机燃烧室排放预测的影响，基于录取的全环燃烧室排放试验数据，构建了以燃烧室进口空气温度、进口空气压力、供油流量和油气比为输入，CO和NOx排放指数为输出的神经网络预测模型，确定了最优网络宽度。结果表明，存在一个最优的网络宽度值，使得神经网络预测模型的拟合优度和预测精度达到最佳，本文最优的网络宽度为24。通过拟合优度、误差分析和敏感性分析验证了构建的神经网络模型的准确性和泛化性。基于最优网络宽度的神经网络预测模型能够很好地挖掘输入参数与排放指数之间的映射关系，可作为给定工况参数下燃烧室排放预测工具。最后，基于敏感性分析，结合燃烧物理机理和试验现象对构建的神经网络可解释性进行了探讨。     

时序分析在航空发动机故障诊断中的应用

通过对航空发动机滑油光谱的数据分析，认为滑油中铁等物质的含量适合平稳随机序列，并选择波克斯—詹金斯的方法对航空发动机航发滑油铁的含量建模和预测，并根据实际预测结果对基本模型进行了优化：将模型系数加权，通过多次拟合使残差的离差更小，获得了更好的预测精度。实际数据表明预测的结果是可信的。     

局部进气涡轮研究进展综述

涡轮是工业领域的重要部件之一,随着应用需求的多样化,涡轮的运行范围更广,而局部进气技术是实现多工况条件高效运行的关键手段之一。但局部进气会带来强烈的流场不均匀性和受力非定常性,增加了涡轮的设计和加工难度。本文首先对局部进气涡轮在不同领域的应用特征进行总结,其次对局部进气涡轮损失机理和性能影响因素开展分析,对比不同局部进气损失预测模型的精度,归纳局部进气涡轮的优化设计方法及性能提升效果,分析局部进气涡轮目前研究的不足,最终对局部进气涡轮发展趋势进行展望,为下一步局部进气涡轮性能改进提供方向。     

格型滤波器和ARMA模型的格型辨识法

本文介绍了ARMA模型,总结了格型滤波器的三种算法及格型滤波器的特性,然后把格型滤波器应用到ARA模型的辨识中去,详细推导了ARMA模型的格型迭代辨识法。     

F-22战斗机红外特征预测模型及飞行测试验证

战斗机的低可探测性技术一直是美国关注的重点。洛克希德·马丁公司按照F-22战斗机红外特征规范项目验证合同的要求,在飞行中测试了该机的红外辐射特征,并验证了其红外特征的预测模型。     

基于ITU—R模型的降雨衰减特性研究与仿真

根据ITU-R雨衰预测模型，给出了静止轨道卫星降雨衰减顸测模型和非静止轨道卫星降雨衰减长期统计值计算方法。结合我国典型地面站的降雨率数据进行的仿真结果表明：所用模型和方法正确。研究对我国卫星通信系统的研究与设计有一定的参考价值。     

基于RBF神经网络的货运量预测模型

利用RBF神经网络进行了货运量预测.经过对预测结果的检验和分析,证明了RBF神经网络在货运量预测中效果较好,而且就具体网络训练而言,RBF神经网络的预测精度和训练速度均较BP神经网路优越,具有较大的计算优势.     

航天器电线电缆寿命预测模型研究

随着航天器复杂大系统的高速发展，以及器上电子产品的广泛应用，使得电线电缆大量应用于复杂系统之间的功率输送和信号控制。在航天器运行过程中，电线电缆由于受到空间布局限制，交叉重叠；同时受振动、温度、空间辐射等外部环境影响，致使电缆老化进而引发其他电气故障。介绍了基于可测特征参数的寿命模型建立方法，得出电缆剩余寿命的预计模型，开展航天器电线电缆老化机制以及寿命预测模型研究，最终实现航天装备电缆寿命预测的能力。