一种基于电磁流体的载人航天器人工重力方案研究

针对长期近地载人或者深空载人探测活动对人工重力需求,提出了一种基于电磁流体驱动的载人航天器人工重力新方案。基于旋转动力学分析了离心方法中作用力参数的影响,在电磁流体驱动产生人工重力原理的基础上,根据载人航天生理学研究评估的航天员在人工重力环境下舒适域范围设计了0.3g、0.5g和1g人工重力参数,讨论了不同人工重力需求下电磁流体环关键参数,并与传统方式进行了对比分析。     

基于LightGBM的航班延误多分类预测

航班延误是民航业的一大难题,提前对航班的延误情况进行预测,以采取合理的应对措施,对缓解航班延误产生的负面影响有着重要意义。为提升预测性能,提出一种基于轻量级梯度提升机（Light gradient boosting machine,LightGBM）的航班延误多分类预测模型。该模型结合航班信息与天气信息,运用方差过滤与递归特征消除进行特征筛选,并采用合成少数过采样技术（Synthetic minority oversampling technique,SMOTE）与Tomek Link对数据进行不平衡处理,最后使用LightGBM进行建模,实现对航班延误时长的多分类预测。为验证模型的合理性,将所提模型与其他先进算法构建的模型进行对比。实验结果表明,所提模型在各种预测性能指标上结果更优,将预测精度提升至90%以上,同时大幅度降低了训练时间成本。