基于听觉感知的驾驶舱信息提示设计研究

为研究飞机驾驶舱中不同的听觉信息提示方式对感知效率、关注程度影响差异,基于飞行仿真场景构建飞行任务,在任务执行中提供听觉刺激提示,采集被试任务全过程中的脑电信号并进行了时域和频域维度的分析,对比语言听觉/非语言听觉以及不同播报速度的工效影响,总结了被试对驾驶舱听觉信息提示的反应特征,为听觉信息提示的人机交互设计提供参考建议.     

河南省对外劳务和工程承包的思考与建议

在国际金融危机的侵袭下,各国的经济发展速度明显放缓,普遍出现就业率下降失业率增高的现象,这使国际间的劳务市场竞争异常激烈.河南省应在现实的基础上着眼于长远,客观地分析其发展对外劳务输出和工程承包的现状,剖析其发展过程中面临的困境,把握其未来的发展趋势.     

最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。     

航天器与空间碎片的混合编队重构控制与应用

针对空间碎片清理问题,提出了一种利用航天器与空间碎片混合编队队形重构控制技术捕获碎片的方法。首先,分析了地/月—日系L2拉格朗日平动点附近的限制性三体环境,并建立了编队卫星相对运动动力学模型;其次,提出了以太阳光压力作为航天器与空间碎片编队队形重构的控制力,实现各从星接近空间碎片的目的;最后,设计了基于线性二次型的最优控制器,并在Matlab/Simulink环境下进行仿真实验。仿真结果表明该方法可控制从星到达期望的位置(空间碎片的位置),且太阳帆板的姿态变化在可控范围内,进而证明了该方案可以应用于复杂空间环境下的碎片清理任务。     

新型半发散结构的冷却特性参数研究

根据席壁冷却的传热模型, 采用数值迭代法, 对席壁的冷却特性参数即壁面热效率和壁面温比进行了计算。结果表明, 席壁的冷却特性参数主要受壁面多孔度和冷却剂热容数的影响, 边界换热条件的影响不显着。与已有的实验数据相比较, 计算结果与之基本符合。      

基于稀疏空间谱估计的星载SAR DBF算法

针对星载合成孔径雷达(SAR)系统利用俯仰向数字波束形成(DBF)技术接收场景回波时受地形的影响,会出现波束指向偏差的问题,提出了基于稀疏空间谱估计的星载SAR数字波束形成方法。该方法将目标场景高程估计问题转换为波达方向估计问题,考虑到回波信号的稀疏性,进而等效为稀疏空间谱估计问题,然后利用凸优化方法求解得到目标波达方向。最后,仿真实验验证了该方法的有效性,结果表明该方法可以降低传统自适应方法受小样本和低信噪比影响的限制,实现复杂地形下的正确波束指向,保证回波信号的接收增益。     

基于多特征图像增强深度卷积神经网络的航天用电子元器件分类算法

为了实现航天用电子元器件的全自动及非接触识别,并减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响,通过结合局部、区域和总体三个层次特征提升物体检测精度,提出了一种基于多特征图像增强深度卷积神经网络(MFIE-DCNN)的航天用电子元器件分类算法。MFIE-DCNN算法包含多特征学习和深度学习,其学习过程类似于人类视觉系统,能够对形状、方向和颜色特征进行深度挖掘,突出元器件边界信息,抑制背景杂波干扰。实验结果表明,该算法能够区分电路板板载元器件的种类,检测准确度优于传统算法。对比基于稀疏自动编码器的深度神经网络,检测结果提高了近20%。     

基于CUDA的超声二维声场EFIT仿真

随着图形处理器（GPU）的快速发展,基于计算设备统一构架（CUDA）可以方便地将并行计算技术应用于超声声场数值仿真计算,极大地提升计算效率。阐述了弹性动力学有限积分算法（EFIT）的原理,在采用CPU实现带吸收边界的钢材料二维点源激励声场仿真的基础上,基于GPU实现了仿真模型的并行计算,介绍了GPU程序的设计流程和参数优化方法,包括纹理内存使用、吸收边界优化和数据传输优化。对比了相同条件下CPU和GPU仿真计算的耗时和平均计算效率,定量分析了GPU对于EFIT模型效率的提升。比对结果表明,EFIT具有良好的并行计算条件,采用并行计算方法能够有效提升模型计算速度,对于复杂声场仿真应用具有广阔的应用前景。      

伴随“空客”一起飞——航天四院研制空客飞机用刹车盘纪实

今年4月7日，中国民用航空局向航天四院43所西安超码科技有限公司颁发了中国第一份A320系列飞机国产刹车盘零部件制造人批准证书（简称PMA），标志着该院具有完全自主知识产权的A320系列飞机炭刹车盘可正式交付中国民航使用，这意味着我国在该领域打破了国外对核心技术的封锁以及市场的长期垄断。