AEDMS工程文件编号的生成算法

工程文件编号生成算法是国航工程文件管理系统（AEDMS）开发的难点。提出的．工程文件编号生成算法包括．工程文件流水号和改版号的指派算法与自动编排算法。前者解决了新旧系统．工程文件编号的兼容问题；后者是一种新的基于关系代数的自动编号算法，其利用元组序号，具有紧凑简单、可靠性好、可维护性好、执行效率高、适用面广的特点。实算结果和AEDMS运行实践表明，此工程文件编号生成算法是可行的。     

飞错高度原因及其防范措施

针对飞错高度这一导致空中危险接近、空中相撞、可控飞行撞地等一系列事故或事故征候的主要根源，通过对具体实例和数据进行分析，找出飞错高度的原因，归纳飞错高度类型，并提出一系列避免措施，以期减少或消除因高度错误而造成的飞行事故征候或飞行事故率。从根本上提高飞行安全性。     

小区域交通流协调控制技术及应用

提出了一种在线式小区域交通信号协调控制策略,其可行性已在实际应用得到证实。通过设置在交叉口处的车辆检测器不断采集车辆信息,实时调整关联路口间的相位差,并通过合理的交通配时,实现主干道双向绿波控制,从而有效地提升道路的通行能力。     

北斗系统UERE及定位精度评估

用户测距误差（URE）与用户设备误差（UEE）是影响定位精度的主要因素.民航是北斗系统的高端用户,监测其对民航机场的覆盖性和服务性能十分必要.本文根据华东、华南、华北、西北地区4个民航机场观测站的北斗实测数据,分析了各机场卫星的可见性.根据URE的解算方法、电离层修正模型、对流层修正模型以及定位精度的评估方法,给出了对应的性能评估结果.研究发现:可见星数均在6～14颗,满足定位要求; 95%置信度下,电离层延迟优于7.50m,对流层延迟优于13.28m,地球静止轨道卫星（GEO）、倾斜地球同步轨道卫星（IGSO）、中圆轨道卫星（MEO）卫星的URE值分别优于2.36m,1.72m,2.59m,满足北斗规范的要求;95%置信度下,定位精度水平方向优于3.63m,垂直方向优于6.98m.结果表明北斗系统在民航机场监测站的覆盖性及服务性能良好.      

45°(N)纬度带的Klobuchar like电离层延迟季节修正模型与评估

电离层延迟是全球卫星导航系统（GNSS）的主要误差源之一。对于装配GNSS单频接收机的航空器,选择简单有效的Klobuchar广播电离层模型来改正电离层延迟误差,其修正率为50%～60%。针对45°（N）纬度带,提出了更高电离层修正需求。考虑到季节因素对中高纬度地区电离层的显著影响,利用GIMs（Global Ionospheric Maps）分析了昼夜中TEC（Total Electron Content）的峰值和谷值随季节（年积日）的变化,建立了一种适用于45°（N）纬度带的Klobuchar like电离层模型。该模型不增加广播模型系数,新模型的夜间和VTEC高峰时电离层修正率分别达到了82%和80%,表明在穿刺点集中的45°(N)纬度地区使用该模型可以更精确地描述该地区的电离层,帮助航空器实现更高精度的定位。     

基于双层K近邻算法航站楼短时客流量预测

航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化,易受航班计划、天气等多种因素影响,表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测,在传统K近邻（KNN）算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法,以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量,建立基于航站楼短时客流量预测的双层K近邻模型。通过实例分析,与ARIMA模型和传统K近邻模型等进行比较,证明双层K近邻模型预测误差更小,精度更高,模型拟合度相对传统K近邻模型提高了8%~10%,为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。      

基于电阻抗层析成像的CFRP结构损伤检测

电阻抗层析成像（EIT）是一种新兴的碳纤维增强复合材料（CFRP）结构状态评估方法。通过将EIT技术应用于一种商用各向异性CFRP层合板,初步研究了EIT的结构损伤检测能力。利用COMSOL软件建立CFRP多种损伤模型,有限元分析获取三维场空间电势分布信息。为改进EIT技术对各向异性CFRP结构损伤的图像重构效果,采用嵌入式电极有效采集材料内部电信号;同时,提出一种改进的基于L1稀疏正则化的图像重建算法。另外建立一套基于数字万用表的嵌入式16电极的EIT硬件系统,利用EIT系统检测平台对简单CFRP损伤进行检测,结果显示损伤材料图像重建效果良好,证明EIT方法在CFRP结构损伤检测中的可行性。      

冰雪天气下基于MFOA-KELM残差修正的跑道温度混合预测

道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。      

ADS-B监视报文参数统计及其所需性能

基于广播式自动相关监视（ADS-B）报文的位置导航不确定性指标（NUC_P）的监视质量备受关注。针对位置导航不确定性参数好、监视质量却不高的问题，深入研究广播式自动相关监视报文数据项及其与基于性能的通信与监视的相关性。在充分考虑通信导航监视相关性及全球卫星导航系统（GNSS）广域增强等因素基础上，推导、构建了监视所需性能估计模型，并给予合理简化。在测试空域利用2个具有运行资质的生产商ADS-B接收站，连续采集近2亿条ADS-B报文，统计分析报文各信息项的状态参数，并应用到所需性能估计模型评估计算这两个ADS-B站的所需监视性能。此外还将参考文献报文参数代入模型评估所需性能。结果显示，当考虑报文各信息项统计状态及具备广域增强服务支撑时，ADS-B所需监视性能参数估计值未达到99.9%要求。若缺乏广域增强服务及相关性因素等，系统所需性能与国际民航组织（ICAO）监视要求的差距则更大。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度，提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析，得出了二者合理的取值范围，将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合，构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数，对其进行非线性的动态调节，并引入了变异因子，提出了一种跳出局部最优的策略，防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中，与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较，仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据，对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。