航母纵摇对舰载机弹射起飞下沉量的影响因素分析

为了研究舰载机弹射起飞过程中航母纵摇对下沉量的影响,提高弹射起飞的安全性,建立了考虑前起落架的舰载机弹射起飞动力学模型,分析计算了不同纵摇初相位下的离舰下沉量,并论述了其运动学成因。研究结果表明:在0°～90°的初相位下,离舰下沉量大于3 m,超过安全边界,其他初相位下均符合安全性边界条件;离舰航迹角的方向和大小决定了下沉速度和下沉量的大小;当离舰航迹角在0°附近时,离舰迎角的大小直接决定了舰载机下沉量的大小;离舰后失去地效,影响舰载机的升力系数,以致对下沉量的加速度变化有重要影响。     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

未来飞机客舱的多层空间设计与构想

具有前瞻性的创新客舱空间布局设计大都围绕着更好地利用客舱空间这个主题展开,以为旅客提供更加舒适的乘机体验。但这些创新设计都面临着一些共性的问题,即乘客对这些设计理念在生理和心理上的接受程度以及这些创新设计所带来的技术和取证难度问题。     

资产经营一体化及其给企业带来的机遇

AnAnalysisoftheOpportunityOfferedbytheCapitalOperationConsolidation1998年7月，厦门市政府授权厦门国际航空港集团有限公司为资产经营一体化的试点企业集团，这是地方政府对厦门机场政策扶持的又一具体措施。利用这一优惠措施，本文对资产经营一体化给企业带来的机遇进行初步分析。一、资产经营一体化的企业集团提出及意义1．概念所谓资产经营一体化的企业集团，是指由国家单独出资、经国务院或国务院授权的省级人民政府批准新设或通过授权方式改建设立的，代表国家对授权范围内的国有资产行使出资者权利，对国有资产承担保值增值的…     

温度翘曲应力对机场刚性道面寿命的影响

分析了目前中国民航机场刚性道面的设计过程,指出在设计过程中忽视温度应力的影响不合理。参照公路水泥混凝土路面温度应力计算方法并根据Miner定律研究了温度翘曲疲劳损耗对于机场刚性道面影响规律,即温度翘曲疲劳损耗随板厚、地基反应模量的增大而增大,随着混凝土设计强度的增加而降低。然后提出采用设计寿命的影响因子nt/Nt评价温度翘曲疲劳损耗对于机场刚性道面设计寿命影响的方法并提供了相应的机场刚性道面板厚度设计流程图。最后提供了一个考虑温度翘曲应力的刚性道面设计实例,为工程应用提供参考。     

CAXA PLM构建型号研制设计工艺生产一体化数字平台

军工制造业的行业特征和信息化发展趋势 军工制造业是国家战略性产业,也是国家制造业的重要组成部分,它是指研制、生产武器装备(包括系统、整机、零部件等)和具有明显军工高技术特色主导产品的制造业的总称.     

GE90-70双机热备冗余控制系统在进排气调压系统中的应用

本文介绍了进排气调压系统测控改造的总体结构、通信网络、软件设计和系统功能。该系统以GE90—70的可编程控制器（PLC）为基础，将Ethernet和现场总线Genius相结合进行数据通信，采用下位机编程软件Cimplieity Machine Edition、上位机组态软件Cimplicity HMI编制设计软件系统，使整个系统具有较好的可靠性和可扩展性。能实现进排气压力调节的工况显示和过程控制。实际运行表明，该系统结构先进，控制可靠，配置灵活，可进一步提高高空台试验效率，降低试验风险。     

浅谈航空产品转包与国际接轨的基础工作

以质量和制造体系建设为纲,以成本控制为目,本着无畏开拓、致力于洪都航空产品转包生产国际化的思想,通过核心与外围系统集成的方法,阐述了在洪都航空产品转包与国际制造业接轨中存在的问题并提出建设性解决方案。     

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。