某型发动机高原起动过程数学模型建立

针对某型发动机高原起动过程具有危险性大和变化规律复杂的特点,提出了一种变记忆长度的小波变换多分辨分析方法。该方法将辨识的数据分解到不同频段,然后针对各不同频段采用不同的记忆长度进行辨识,从而可以建立起该型发动机高原起动过程的数学模型,为高原起动试验提供理论参考。      

飞机起飞着陆性能智能计算模型及应用

提出了一种飞机起飞着陆性能智能计算思路。详细分析了影响飞机高原起飞着陆性能的主要因素,提出了高原起飞着陆性能智能计算的一般模型,然后采用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)对某型飞机高原起飞滑跑距离实测数据进行了建模和验算,同时为说明支持向量机模型适合工程使用、精度高、推广性高的优点,还与贝叶斯正则化BP神经网络(BRBP)、RBF神经网络(RBF)、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)做了比较。计算结果表明,支持向量机具有很好的推广性能,得到的结果优于BRBP,RBF和ANFIS等智能计算方法,推广误差能够满足工程的实际需要。该模型对于发展和丰富飞行器起飞着陆性能计算理论具有一定的参考价值。     

某型飞机对跑道长度的要求分析

针对机场原有跑道使用某新型飞机其长度能否满足要求这个问题，在论述飞机一发失效时跑道长度设计原理的基础上，对现有跑道长度使用该型飞机的安全性进行了分析与论证．对保证该飞机训练安全具有重要的意义。     

基于双方态势的机载光电探测系统的能力研究

针对作战环境下机载光电探测系统的探测能力评估,通过对作战环境和探测概率特性的分析,构建了机载光电探测系统探测能力包线模型。经过仿真分析,所建立的探测能力包线随着相对进入角、方位角、俯仰角、背景辐射和系统性能的变化而呈现不同的变化规律,基本符合实际情况,同时给出了最佳的探测方位。     

面向任务需求的模块化无人机配置方法

为了实现成本约束下面向任务需求的模块化无人机（UAVs）高效配置，基于无人机需求集和模块备选元素集，构建了任务需求与模块备选元素之间的关联矩阵；以无人机总体成本为约束条件，建立了需求满意度评价模型，引入了改进粒子群算法以获得无人机专用模块的最优配置方案，并通过算例与其他2种优化算法对比，验证了本文优化算法的有效性，进而提出了一种面向模块化无人机的配置方法。以某任务场景为例，在预定成本约束下构建了3型无人机的模块配置方案，并与文献中的单兵无人机参数配置进行对比，验证了配置方案的合理性。结合不同配置方案的成本计算结果表明，提出的模块化无人机配置方法能够实现无人机性能、成本与多种任务用途需求的协同匹配。在此基础之上，开展了模块化无人机多个配置方案单体成本、面向任务运用成本的对比分析，探讨了无人机配置参数对其单机及集群运用成本的影响规律，间接验证了本文算法对无人机单机及集群运用成本控制的支撑作用。