基于室内无线模型的穿墙损耗校正

K-M（Keenan-Motley）模型将单墙固定损耗值相加来计算室内无线信号穿透多墙的总损耗值，存在较大误差。针对该问题选取多种室内场景分别进行连续波（Continuous Wave，CW）测试，对无线信号穿墙损耗的影响因素和变化规律进行分析，提出了一种基于人工神经网络的室内无线模型穿墙损耗校正方法，对预处理后的测试数据进行训练并建立预测模型。经验证该预测模型符合校正判别准则，在实际场景下具有良好的预测准确度。     

共轴刚性双旋翼/机身干扰流场数值模拟

采用滑移网格技术求解Navier-Stokes (RANS)方程的方法,研究了共轴刚性双旋翼/机身的干扰问题。通过Caradonna-Tung旋翼、Robin直升机、Maryland直升机旋翼/机身干扰和Harrington 2共轴双旋翼等算例,验证了所提出的旋翼流场数值模拟方法的正确性。在此基础上,以Maryland机身为原型,分析了不同桨距的共轴刚性双旋翼与机身之间的干扰特性。结果表明:所提出的数值模拟方法能够很好地模拟共轴刚性双旋翼/机身的气动干扰特性;由于机身对于共轴刚性双旋翼下洗流场的阻滞作用,旋翼的悬停效率增加5%左右,并且随着拉力系数的增大使得悬停效率的增量更加明显;旋翼的悬停效率增加主要来源于下旋翼0°方位角附近的桨叶升力系数的增大,并且拉力系数的增量由桨根向桨尖方向逐渐减小。      

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征；其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力；最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

双向比对高精度物理时间同步方法

提出一种面向未来卫星在轨应用的闭环物理高精度时间同步方法。比较了所提方法与其他时间同步方法的区别与优势，建立了远程系统时间同步基本模型与误差传递模型，基于双向测距和时间传递技术分析了高精度钟差获取原理，给出了时钟调整环路的时域频域参数依赖关系。完成了高精度时间同步地面试验系统构建，测试了开环非调钟状态下钟差测量精度误差、闭环调钟状态下时间同步准确度误差以及长时运行情况下的时间同步监测结果。测试结果表明，该方法能够实现优于1 ns量级的时间同步，为高精度时间同步技术研究提供了新的途径。     

基于任意多项式中弧线的单级高效率风扇设计

为了在压气机通流设计阶段考虑叶片弯掠效应,开发了基于流线曲率法的通流设计程序,提出一种基于四次多项式的任意中弧线叶片造型方法,并推导了任意回转面上的中弧线表达式。以此方法为基础,采用通流设计与叶片造型相互迭代的方式开展大流量跨声速风扇设计研究。此风扇级的设计点为巡航状态,设计流量为155kg/s、压比为1.54。研究结果表明:在设计状态,此风扇级的总压比为1.545,转子和级效率分别为0.939、0.916;在设计转速下,失速裕度为17%,转子和级最高效率分别为0.945、0.923;在起飞状态,流量接近440kg/s,效率与巡航状态相当,压比高于巡航状态。     

高能电子对地球同步轨道卫星的影响分析

为了厘清在轨GEO(Geosynchronous Earth Orbit,地球同步轨道)卫星不时出现异常的原因,提高卫星执行任务的可靠性,首先从机理上介绍了空间环境中的地球辐射带及高能电子的情况,引出GEO卫星所处恶劣空间环境的现实;其次基于我国SEPC(Space Environment Prediction Center,国家空间环境预报中心)以及NSMC(National Satellite Meteorological Center,国家卫星气象中心)的空间环境月报资料,结合某GEO环境业务卫星故障的实际数据,经统计归纳,分析得出了地球辐射带中的高能电子是导致GEO卫星发生故障的主要原因;最后按照事例技术分析、常规按需预报和特殊情况下的实时预报等3个层次对高能电子预报方法进行了初步探讨。通过分析可以看出,为提高卫星完成任务的可靠性、降低长期管理风险,需要加强GEO卫星所处空间环境高能电子的预报工作。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

一种高精度小型化星敏感器设计

星敏感器是以恒星为参照系,以星空为工作对象的高精度空间姿态测量装置,提供准确的空间方位和基准,具有高精度、无漂移、工作寿命长等特点.针对星敏感器高精度和小体积的应用需求,基于小型化镜头设计、分体式结构、高集成度电路、"FP GA+ARM"软件等内容,提出了一种高精度小型化星敏感器,解决了狭小空间高度集成的小型化问题,实现了测姿0.6″(3σ)的高精度预期目标.星敏感器样机通过了试验考核,性能符合设计要求,具备全天球搜索恒星定姿的能力.     

Exploiting global information in complex network repair processes

Robustness of complex networks has been studied for decades,with a particular focus on network attack.Research on network repair,on the other hand,has been conducted only very lately,given the even higher complexity and absence of an effective evaluation metric.A recently proposed network repair strategy is self-healing,which aims to repair networks for larger compo nents at a low cost only with local information.In this paper,we discuss the effectiveness and effi ciency of self-healing,which limits network repair to be a multi-objective optimization problem and makes it difficult to measure its optimality.This leads us to a new network repair evaluation metric.Since the time complexity of the computation is very high,we devise a greedy ranking strategy.Evaluations on both real-world and random networks show the effectiveness of our new metric and repair strategy.Our study contributes to optimal network repair algorithms and provides a gold standard for future studies on network repair.     

一种高灵敏度的电动舵机系统研究

本文研究了一种基于单片机的高灵敏、分体式小型电动舵机系统。首先分析了电动舵机的组成与功能，并分别从舵机结构、控制算法两方面对舵机系统的性能设计进行了分析和阐述。针对舵机高灵敏度的性能要求，对控制算法进行了优化并进行了相应仿真。最后经过试验验证，电动舵机满足了高灵敏度的指标要求，验证了控制算法的正确性。