飞机型号研制阶段的可靠性工作

本文从归纳GJB 450—88所规定的型号研制阶段应进行的18项可靠性工作入手,论述了在飞机型号研制三个阶段应进行的可靠性工作。     

某型机联合试验台测控系统设计

地面联合试验台是一项大型综合试验设备,本文从联合试验台测控系统总体设计方案,硬件和软件工程实施的角度,较详细介绍了系统组成,网络实施和软件的开发。     

航空制造企业核心财务指标初探

<正> 本文以6家知名的航空制造企业为样本,探讨了航空工业界如何从经营者的角度选择关注的核心财务指标。财务指标是企业竞争力评价和标杆比对结果的显示性指标。如何从诸多的指标项中提炼适合航空工业特性的核心财务指标?本文以6家知名航空制造企业     

提高静压气浮陀螺加表K0、K1项精度的工艺研究

本文通过对影响静压气浮陀螺加表K0、K1项精度的因素分析,从加表及其重要组件的工作原理、结构特点、工艺过程等方面展开研究,总结出经过工艺试验及生产过程验证提高加表K0、K1项精度的关键技术,提高了加表验收合格率。     

采购业务管理信息系统的设计和实现

随着信息时代的到来,各行各业实行计算机管理已成为当务之急。管理信息系统(MIS)的开发是一项系统工程,涉及到软件工程、数据库设计、应用业务、项目控制、人员管理和计算机技术等多种知识和经验。本文从工程实施的角度介绍了一项成功的大型MIS工程—采购业务管理信息系统的设计要点和关键实现技术。     

高性能中小型航空发动机的关键制造技术

针对高性能“中小型发动机”预研的工艺问题，本文从六个领域阐述了十项关键制造技术的现状、特点和攻关途径，可供有关单位或部门决策参考。     

舰载飞机对动力装置特殊要求的分析（上）

本文从舰载飞机所处环境的特殊性出发,按固定翼和旋翼机的不同特点,分析和论证了它们对动力装置的特殊要求。文中重点从动力装置性能、结构强度、起动和外界环境等四个方面,论述了15项特殊要求;指出了其重要性和必要性;并提示了实现这些要求应采取的某些技术措施。     

飞机天线布局最佳化设计

天线布局最佳化设计是飞机设计中的一项重要工作。本文从天线布局最佳化的基本概念出发,给出了天线间相互干扰计算的数学模型、计算流图和实现天线布局最佳化的实时测试系统方块图。     

导弹伺服系统模态特性分析研究

伺服系统模态特性分析在导弹研制过程中是一项重要的内容,是解决颤振问题的一项重要技术,而伺服系统结构刚性不足时,结构可能出现颤振现象,造成无法挽回的损失.本文针对此问题,从影响模态特性的因素入手,分析提出了控制伺服系统模态特性的措施,并通过试验验证了控制措施的有效性.     

租赁飞机的全流程工程管理

飞机退租工作是一项十分复杂的系统工作,退租工作能否顺利完成在一定程度可体现航空公司的工程管理能力。本文从航空公司工程管理人员的视角,阐述了如何使退租成本最小化,如何对租赁飞机进行全流程的工程管理。     

二维可压缩Euler方程组的SUPG有限元数值解

本文在文献[1]的基础上,构造了二维非定常可压缩Euler方程组的SUPG变分方程组。文中对由文献[1]提出的预估——校正算法作了分析,并用该算法对变分方程组进行解算,所做算例分别为:无粘性激波在固壁上的反射、零攻角10％抛物翼型亚、跨声速绕流、带攻角NACA 0012翼型跨声速绕流,取得了较好的数值结果。     

论有限元素理论中SUPG方法与PG方法在解高速粘流时的等效性

对流场中含激波问题,若用有限元法来数值模拟,目前较有效的方法是SUPG方法和PG方法。本文讨论了这两种方法在数值求解N-S方程组时具有等效性,并对它们的应用前景作了简单的评估。     

绕大攻角翼型低速非定常流动的SUPG有限元数值模拟

采用既有良好稳定性又有较高精度的ＳＵＰＧ有限元方法,通过数值求解涡量一流函数形式的不可压缩流ＮＳ方程组,模拟大攻角翼型在高Ｒｅ数下几种典型情况的非定常绕流流场,同时验证了ＳＵＰＧ有限元方法在求解对流占优的二维非定常对流的－扩散方程时的有铲性。     

无粘跨声速绕流的有限元法和界积分方程的某些进展

本文对无粘跨声速绕流的有限元法和边界积分方程法的目前进展,特别是对提高跨声速流算法效率起着主要作用的成果,例如普适元素和块结构有限元网格生成技术有限元解法的多重网格技术、SUPG有限元法、GRMES算法和可压流的完全边界积分方程法等方面作了回顾和评介。     

振荡函数的移动最小二乘逼近方法

移动最小二乘法在求解偏微分方程数值解中得到广泛使用,但是用等距节点逼近振荡函数时逼近精度不高,针对这一问题,用适应函数变化的非均匀节点离散求解区域,与之相适应,移动最小二乘法中权函数的支撑域半径也随节点密度变化,这里用基于领域搜索算法确定支撑域半径。数值算例表明,在移动最小二乘法中,用适应节点变化的节点集及基于领域的搜索算法确定支撑域半径能够有效减小逼近误差。     

A SELF－ADAPTIVE FINITE ELEMENT METHOD FOR SOLVING 2－D EULER EQUATIONS ON THE UNSTRUCTURED MESHES

ＡＳＥＬＦ－ＡＤＡＰＴＩＶＥＦＩＮＩＴＥＥＬＥＭＥＮＴＭＥＴＨＯＤＦＯＲＳＯＬＶＩＮＧ２－ＤＥＵＬＥＲＥＱＵＡＴＩＯＮＳＯＮＴＨＥＵＮＳＴＲＵＣＴＵＲＥＤＭＥＳＨＥＳＺｈｏｕＣｈｕｎｈｕａ；ＹａｎｇＺｕｏｓｈｅｎｇ（ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ...     

基于改进A^*算法的无人机快速轨迹规划方法

针对旋翼无人机在三维障碍物环境中自主飞行时路径搜索速度慢、轨迹生成通常忽略无人机动力学特性的问题,发展一种基于改进A^*算法并同时考虑无人机动力学特性和运动学性能的快速轨迹规划方法。首先,在三维障碍物环境中运用改进A^*算法通过剔除部分网格节点降低A^*算法的节点计算量,提升算法的路径搜索速度;其次,以最小化飞行轨迹的四阶导数作为目标函数,以路径点处的位置、速度、加速度等各阶导数作为约束条件优化飞行轨迹;最后,在三维障碍物环境中对比A^*算法改进前后的路径搜索结果,并对优化的飞行轨迹进行仿真飞行测试。结果表明:改进A^*算法大幅降低了A^*算法的节点计算量,显著提升了路径搜索速度;且无人机能够始终以较小位置误差沿优化轨迹光滑连续飞行。     

基于B样条模型的参数化卡尔曼滤波器设计

以标准B样条函数为基础,建立了以位置、样条系数为状态变量的参数化卡尔曼滤波器,用于解决外测数据的实时滤波问题。按照时间更新跨节点与否,分2种情况给出了状态转移方程。在时间更新跨样条节点时,使用样条函数的一阶连续导数条件,估计新增样条节点系数,由此实现滤波器在跨节点处的平滑过渡。通过仿真数据对新方法进行验证,并与已有的2类典型滤波方法进行比较,结果表明,本方法的滤波精度与另一类直接基于弹道信号表示的样条递推滤波方法精度相当,且可表现出更优的收敛性。新方法具有样条参数化模型的相同优点,可对时域信号全时段建模,可利用先验信息设计弹道优选节点而实现滤波性能优化,缺点在于状态更新的策略较为复杂。     

Hierarchical path computation approach for large graphs

Time is a critical factor in several path planning problems such as flood emergency rescue operations, escape planning from fires and chemical warfare agents dispersed in large buildings, evacuation from urban areas during natural disasters such as earthquakes, and military personnel movement. We propose a hierarchical path planning algorithm (HIPLA) for real time path planning problems where the computational time is of critical significance. The main idea of HIPLA is to significantly reduce the search space for path computation by searching in a high-level abstraction graph, whose nodes are associated with precomputed risk estimates. The cumulative risk associated with all nodes along a path determines the quality of a path. We present a detailed experimental analysis of HIPLA by comparing it with two well-known approaches viz., shortest path algorithm (SPAH) [1] and Dijkstra's algorithm with pruning [2] for large node-weighted graphs.     

A Self-organizing Bearings-only Target Tracking Algorithm in Wireless Sensor Network

In the bearings-only target tracking, wireless sensor network (WSN) collects observations of the target direction at various nodes and uses an adaptive filter to combine them for target tracking. An efficient network management is necessary to gain an optimal tradeoff between locating accuracy and energy consumption. This article proposes a self-organizing target tracking algorithm to select the most beneficial subset of nodes to track the target at every snapshot. Compared with traditional methods, this scheme avoids the need for keeping global position information of the network as in greedy selection. Each node judges its future usefulness depending on the knowledge of its own position and using simple mathematics computation. Simulations indicate that this scheme has locating accuracy comparable to the global greedy algorithm. Also, it has good robustness against node failure and autonomous adaptability to the change of the network scale. Furthermore, this algorithm consumes limited energy because only a portion of nodes partakes in the selection at every snapshot.