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。     

建投成功签约10个分布式光伏发电示范项目

2015年3月12日,由中航工业非航空产业部主办、中航工业建投承办、中航工业动控所协办的中航工业分布式光伏发电示范项目推介会暨集中签约活动在江苏无锡举办。     

新型座舱压力调节器动态特性研究

为保证飞机在飞行时能够自动调节座舱压力并限制座舱压力变化速率，提供更舒适的压力环境，要对飞机的压力调节器进行研究、改进和创新。新型座舱压力调节器的原理被论述，对其动态特性进行了分析，建立了数学模型和压力微分方程，开发了各子系统的仿真模块，并通过实验进行了验证，为进行新型座舱压力调节器的开发提供了一定的技术储备。     

有机硅泡沫材料的制备与性能

介绍了有机硅泡沫材料的国内外发展历史及现状，讨论了采用固体法和液体法制备有机硅泡沫材料时原材料的筛选、制备过程中的化学反应及制备工艺，进行了对比分析；并对有机硅泡沫材料的性能及用途进行了评述，指出具有突出耐高低温性、减震阻尼性、憎水性和生理惰性等特性的有机硅泡沫材料将在航空航天领域中有着重要的应用前景。     

焊接及热处理对T250马氏体时效钢薄壁旋压圆筒性能的影响北大核心CSCD

采用脉冲TIG焊对T250马氏体时效钢薄壁旋压圆筒进行焊接,通过优化焊接工艺参数,得到了外观成形良好,内部缺陷达到QJ175—93 0级标准要求的焊缝。在焊前和焊后对T250马氏体时效钢薄壁旋压圆筒进行了热处理,研究了热处理对焊接接头金相组织、显微硬度、角变形和力学性能的影响。结果表明:时效处理后,焊缝金属枝晶晶界中存在逆转变奥氏体组织,显微硬度低于母材;熔合线附近焊接热影响区晶粒长大,最大处晶粒约为基材的6倍;焊前时效处理大幅度减小了焊接接头角变形;在焊后对试样进行500℃时效处理的情况下,焊前时效处理使焊接接头抗拉强度和弯曲角都有所提高;焊前对旋压圆筒进行500℃时效处理,焊后进行500℃时效处理,得到了最佳焊缝强韧性匹配。     

大连机场一次罕见的连续四天大雾低云过程分析

本文利用常规天气图、探空图和三维中尺度模式,对大连机场2011年6月29日到7月3日出现的连续4天的大雾低云天气进行分析,发现此次大雾低云过程发生同副热带高压的位置和强度变化密不可分:副热带高压中高层的下沉逆温对大雾低云天气的低层稳定层的产生和维持起到重要作用;同时它的西进北抬和东撤南退直接导致大连机场上游天气系统三次槽线东移,进而影响本场。近地面层的水汽辐合和弱冷暖气流交汇为大雾低云天气得以维持提供良好的水汽条件。     

传输型光学遥感器超模式斜采样新方法研究

文章简要介绍了超模式和斜模式采样的概念，结合超模式采样技术和斜模式采样技术，提出了一种新的传输型光学遥感器的采样方法，即超模式斜采样，该方法充分发挥了超模式和斜模式采样的优占、，在图像信噪比保持不变的情况下，地面采样间距大大缩短，遥感图像的空间分辨率可以大大提高。     

空气助力改善液滴雾化质量的研究

对一种新型的内混式空气雾化喷嘴进行了测量和研究,其目的是探索新型内混式喷嘴在添加空气助力下增强混合改善雾化质量的应用性能。试验采用4组不同几何结构参数的内混式空气雾化扇形喷嘴,通过马尔文激光粒度分析仪测量不同气压、不同水流量等工况参数下雾化液滴索特平均直径（SMD）D32和喷雾锥角等雾化性能参数,并对试验结果作对比分析。结果表明,水流量为定值时,SMD随着气压的增加明显减小,在0．8MPa到达极小值后趋于稳定,喷雾锥角随气压的增大先变大后减小;气压为定值时,SMD随着水流量的减小逐渐减小,喷雾锥角随着水流量的增加逐渐增大;比较不同几何结构参数,#1-2内混式空气雾化扇形喷嘴在4组喷嘴中具有最好的雾化效果,当气压为0．8MPa,水流量为20L／h时,SMD极小值为16μm。     

基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策研究

为降低航空公司维修成本,增强送修等级决策科学性,保障飞行安全,提出基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策算法.首先利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数进行寻优,并提出将交叉验证(Cross Validation,CV)的平均分类精度作为PSO的适应度值.对某型发动机送修等级的真实数据进行了决策对比研究,研究数据表明:与传统的Grid和GA算法相比,PSO的参数寻优效果要更优;在小样本分类时,PSO-SVM的分类精度要远高于常用的神经网络分类模型径向基函数(Radial Basis Function,RBF)模型和学习向量量化(Learning Vector Quantization)模型.