更高速(400+km/h)列车气动减阻技术发展与展望

合理有效的气动减阻技术是我国研发运营速度400+?km/h高速列车的过程需展开深入研究的重点内容.首先阐述了高速列车气动阻力的基本分布特征,并针对国外下一代更高速列车的气动减阻技术进行了调研,尤其分析了欧洲、日本和韩国的下一代更高速列车气动减阻技术的特征,总结了国外下一代高速列车气动减阻的关键技术与方法.然后根据列车气动减阻技术实施部位的差异,从列车头型优化以及转向架、受电弓和风挡等局部结构优化两个方面对我国目前高速列车气动减阻技术研究现状进行了分析和梳理,同时归纳了新型气动减阻技术的研究现状.最后在综合国外下一代更高速列车气动减阻技术与我国气动减阻技术研究的基础上,对我国更高速(400+?km/h)列车气动减阻技术中可行性较高且效果明显的发展方向进行了展望与建议,为我国更高速列车气动减阻技术的设计与发展提供有价值的参考.     

星载高速数字电路电源芯片选型及电源完整性设计

优化电源完整性及可靠性设计可以有效提高高速数字电路在高速、高负载及极端环境下工作的性能及可靠性。通过对开关式点电源及LDO (低压差线型稳压器)两种供电方式在星载高速数字电路中的应用特点进行分析,总结出针对两种电源在电源完整性上的设计准则,量化相应测试指标,通过对开关类电源LTM4644及LDO型电源对信号完整性设计及电源芯片选型进行研究优化,为星载高速数字电路电源完整性设计及测试提供部分参考及依据。     

军航无人机与民航航班侧向碰撞风险评估

近年来无人机(UAV)已经成为新型作战力量。为解决军航UAV与民航航班之间的飞行冲突，确保飞行安全，对经典EVENT模型进行改进，提出适用于UAV的碰撞风险模型。着重研究了导航方式、人为因素、高空风对于UAV飞行的影响，并构建了相应的位置偏差模型。首先，利用蒙特卡罗法求解军航UAV与民航航班之间侧向间隔丢失的频率；其次，利用MATLAB进行算例仿真，验证模型的有效性，并得出了侧向碰撞概率随参数变化的关系；最后，通过计算不同安全间隔下的碰撞风险，对空域使用提出建议。      

基于鸽群优化算法的实时避障算法

为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置，提出一种在改进版圆形扩张（CSE+）法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制，在障碍分布密集时选择最安全的路径，在障碍物分布稀松的环境中，利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外，还引入了搜索树，可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能，在障碍物分布稀松时效果更加明显，且可实现死角检测并能通过狭长通道。      

机载托架自动校准系统的设计与实现

为了解决机载托架传统校准方法精度低、耗时、费力等问题,设计了一种高精度、高效率并且操作简单的成品托架自动校准系统。该系统运用调平精度较高的"循环多次"最高点不动调平方法,建立高精度机载托架校准的静力学数学模型,运用VC与Matlab的COM接口编程技术开发机载托架自动校准系统,并建立良好的人机交互界面。试验结果表明,利用该方法对机载托架进行校准,无论是校准精度还是校准效率都较传统方法有很大提高。     

GEO-UAV空天双基SAR二维分辨能力分析

收发平台分置于地球同步轨道（GEO）和无人机（UAV）的GEO-UAV空天双基合成孔径雷达（SAR）系统能够实现对重点观测区域高精度、高时相的观测，二维分辨能力为其重要的系统指标。针对GEO-UAV空天双基SAR的二维分辨能力进行了分析:首先，基于梯度法给出了空天双基SAR矢量化的二维分辨率的计算方法；其次，基于GEO-UAV空天双基SAR的构型计算了其距离分辨率、方位分辨率以及二维分辨矢量夹角；最后，基于系统的二维分辨能力提出了GEO-UAV空天双基SAR的构型设计准则，通过点目标仿真对该准则的有效性进行了验证。所提设计准则能够为GEO-UAV空天双基SAR的系统设计提供有力支撑。      

拦截高速目标的比例与反比例导引捕获区分析

针对拦截高速目标的作战特点，分析了比例导引(PN)与反比例导引(RPN)的捕获区。首先，通过分析拦截弹与目标的相对运动关系，推导得到了顺轨和逆轨的零控拦截条件，此条件由目标和拦截弹的速度前置角以及二者速度比确定；其次，以拦截弹和目标速度前置角为坐标系，推导得到了PN以及RPN捕获区以及各自导航比设置范围。PN的捕获区由逆轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(N-1)的两条直线构成，RPN的捕获区由顺轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(-N-1)的两条直线构成；然后，利用函数对称性将PN与RPN捕获区转换到同一坐标区间，得到了相同条件下RPN捕获区要大于PN捕获区的结论；最后，开展了四种情形下的仿真，验证了本文捕获区分析的合理性及有效性。     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。