空空导弹研制风险分析中的模糊数学方法

 从软、硬件的成熟度、复杂度和依赖度对空空导弹研制的失败概率进行了评价，对研制失败在技术、进度和费用3方面造成的影响进行了分析。在以上分析的基础上给出了空空导弹研制风险评价的方法，以及用模糊数学的方法对评价结果进行处理的过程。最后给出空空导弹研制风险评价的实例。     

专家-模糊PID在低速风洞风速控制系统中的应用

介绍北京航空航天大学D-4低速风洞风速控制系统的结构、控制原理和性能特点.为了解决低速风洞风速控制系统建模困难、控制系统复杂、易受外界影响,且自身参数时变不确定、控制难度大的特点,采用了模糊PID调节算法结合专家判断组成专家-模糊智能控制器的方法控制风速.现场调试运行结果表明:这种方法解决了常规PID不能在线进行参数自整定的问题,不仅具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速性、稳定性、鲁棒性高的特点,并且具有良好的动、稳态特性,可满足低速风洞风速控制要求.      

环境模拟舱体的建模仿真及控制方法

环境试验时需要精确控制环境模拟舱体内的温度以满足军标要求,同时为了解决环境模拟舱体内加热过程中升温速率与控制精度之间的矛盾,在对其温度变化进行动态特性分析与建模的基础上,提出采用专家控制策略控制环境模拟舱内的温度,并对其控制效果进行了仿真研究.仿真结果与现场运行调试结果均表明:专家控制方法具有无超调、响应速度快、稳态精度高、加温效率明显的优点,是可行和有效的;与试验数据相比,建立的传热模型和控制系统模型具有较高的准确性,符合实际情况.这种建模仿真及控制方法为实际过程中研究控制规律提供了有力的参考和帮助,对研究类似问题具有深远意义.      

第二代小波包构造及发动机微弱损伤识别

针对航空发动机滚动轴承微弱损伤识别问题,设计了一种识别滚动轴承早期损伤的第二代小波包方法.构造了第二代小波包分解重构算法和第二代小波包算子计算方法;将滚动轴承振动信号进行第二代小波包分解,然后各个频带分解信号分别进行重构;利用希尔伯特变换解调分析各频带信号,得到对应频带信号的包络谱;计算各个频带中滚动轴承故障特征频率对应包络谱幅值的分贝值,提取各频带中故障特征频率对应分贝值的最大值,对滚动轴承早期损伤情况做出定量识别.仿真信号和试验信号分析表明,该识别方法结果可靠,能准确识别出滚动轴承早期损伤.      

激活Telephonics的备份DP

Telephonics雷达显示终端系统是美国Telephonics公司研发、生产的，目前已经在国内20多个民航机场的空管部门安装、使用，成为主用的雷达显示系统。该系统是近年来引入国内空管比较成功的系统，各地的反响也比较好。     

论知识经济时代企业财务管理的变革

21世纪是知识经济迅速发展的经济时代，知识经济的发展一方面表现为知识对传统产业的高度渗透另一方面表现为高新技术产业的迅速发展。为此，人们传统的工作方式、管理方式以及生活方式将逐渐被打破。这给传统的财务管理理论和方法带来了机遇和挑战，一个新的财务管理时代正在到来。     

“8位×8位”二进制数快速乘法器

一、前言为扩展M6800八位微型计算机在某些控制系统中的应用,因系统要求其乘法运算量相当大,且要求计算机的运算速度也相当快(如在每ms内,要做百次以上的“16位×16位”的乘法和“24位 24位”的加法),而M6800机的主频为1MC,它是采用“相加”和“移位”的软件方法做乘法运算,这就不可能满足系统的要求。为解决此问题,我们采取一个辅助措施,即在八位专用微型机中增加一个专用快速乘法器。大量的乘法由乘法器硬件直接实现,就可大大缩短数据相乘所占用的时间,而提高运算速度。     

基于动态四叉树搜索的民航行李车码放算法

民航行李智能化码放是未来行李处理的重要发展方向。为解决当前运输过程中劳动密集、效率低下等问题,提出了基于动态四叉树搜索的民航行李车码放算法。基于行李构型沿竖直方向动态规划组合成复合条,针对根节点空码放方案构造四叉树,设计动态最低利用率公式,在四叉树的每层生成复合层,4个分支为4种复合层放入后的新码放方案。设计了一种优化剩余空间的动态选择算法,在每层选择并保留n个最优码放方案继续搜索,当无法生成新码放方案时算法结束,取搜索过程中填充率最高者为最终码放方案。在现实算例的测试中,码放方案的平均空间利用率为91.63%,相对于选取的同类算法提升了16.83%,且算法稳定性更强,可多行李一次装载,并使用现实机械手码放平台验证码放结果。      

发动机转子系统早期故障智能诊断

在对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,针对其故障诊断中存在的故障样本不足和早期微弱故障不易识别的问题,提出将随机共振、小波包分析与支持向量机相结合的发动机转子系统早期故障诊断与智能自愈监控方法。该方法首先利用随机共振原理对早期微弱故障信号进行特征细化,使故障特征放大;然后利用小波包多分辨率分析特性进行故障特征提取;再将提取的特征向量输入由支持向量机构造的分类器中进行故障识别,并利用智能自愈方法对故障进行监控。对智能诊断系统结构、故障特征提取方法、多故障分类器构造、故障自愈监控等进行了分析和研究。结果表明,该方法在故障样本不足情况下,能有效识别发动机转子系统的早期故障,且算法简单、故障分类识别效果好,并能对故障进行自愈监控。