舰载飞机弹射起飞性能和影响因素分析

本文通过舰载飞机弹射起飞动力学的研究,并根据弹射起飞的过程和要求,提出了确定弹射起飞参数(弹射力、发动机推力和平尾偏角)的计算方法。文中对舰载机的弹射起飞进行了仿真计算。最后讨论了飞机的起飞质量,发动机推力、起飞迎角、襟翼偏角和甲板风航迹等对弹射起飞性能的影响.     

飞机起飞滑跑发动机推力数值确定方法

利用数值理论对飞机起飞滑跑距离计算中发动机瞬时推力的确定方法进行了研究,提出以发动机推力曲线图中已知推力曲线为基础,通过拉格朗日插值确定未知推力的算法。基于所提算法,对某型飞机在2 000 m压力高度上的推力进行计算,并与从推力曲线查到的实际数据比较,二者的平均相对误差为3.2‰。用所提算法确定推力,对该型飞机在5种条件下的起飞滑跑距离进行计算,计算结果与实际滑跑距离的平均相对误差为3.0%。计算结果表明,算法是准确可行的。     

基于径向基函数的发动机瞬时推力计算方法

为了快速准确插值计算发动机的瞬时推力,提出了使用基于径向基函数(RBF)的推力计算方法。通过算例证明,采用径向基方法的插值结果精度高,算法成熟,使用计算机编程容易实现,可以快速求解发动机瞬时推力插值问题。该方法在飞机设计、特别是性能计算及参数优化过程中可以广泛使用。     

减推力飞越噪声合格审定优化方法

飞越噪声合格审定可以采用发动机减推力方式进行,不同减推力航迹对应的噪声级不同,存在最优减推力飞越噪声级;利用噪声功率距离(NPD)数据库计算不同减推力飞越噪声航迹上特征点噪声级,根据最优减推力实施点的判定原则,可以确定最优航迹及其合格审定噪声级;减推力飞越噪声优化方法可以替代飞行试验,节约噪声合格审定的时间和成本。     

基于ANP数据库的飞机起飞剖面航迹的计算研究

从ANP数据库中获取各机型的飞行程序和性能参数．结合理论飞行程序,研究了如何计算飞机起飞航迹以及航迹上各点的推力、速度,姿态等的算法,并以波音747-200为例计算和绘制飞机起飞的剖面航迹,为绘制飞机或机场周围噪声等值线图以及进行飞机噪声适航审定提供了研究的前提和基础。     

基于ANP数据库的飞机起飞仿真研究

以可视化的方式全面直观的反应其航迹,来检验或者分析飞机起飞过程,为解决飞机噪声问题提供技术理论支持,利用ANP数据库,从中获取各种机型的飞行程序和性能参数,计算飞机起飞航迹及航迹上各点的推力、速度、姿态等,实现了飞机起飞过程及其航迹的三维可视化仿真。     

某型大涵道比涡扇发动机飞行推力确定方法研究

以某型大涵道比涡扇发动机为研究对象,结合动力装置适航取证＂飞行推力确定＂试验科目,对该型发动机飞行推力确定方法进行了分析,并开发了该型发动机飞行推力确定计算分析软件。结合发动机设计单位给出的设计值,对该计算方法进行了验证。结果表明,采用飞行推力确定计算方法得到的计算值与设计值间吻合程度较高。     

基于改进神经网络的无人机起飞滑跑性能

文中通过对无人机的起飞滑跑过程,及起飞滑跑阶段的控制策略进行研究,对传统起飞滑跑性能理论计算方法的,局限性进行分析,提出一种基于改进神经网络算法的,无人机起飞滑跑性能计算方法。通过建立改进的神经网络模型,对各种环境条件下的发动机推力进行计算,依据飞行试验结果,利用单参数分析换算法,可以预测出不同环境条件下的无人机起飞滑跑性能。通过多架次飞行试验表明,基于改进神经网络算法的,无人机起飞滑跑性能计算方法精度较高,该方法与传统理论计算方法相比,更贴合工程实际应用,还可应用到无人机复杂任务环境,或新使用环境下的适应性分析中,达到降低飞行风险的目的。     

航空发动机循环参数对飞机性能的影响

为分析发动机循环参数对飞机性能的影响,分析发动机参数对于发动机性能的影响规律,同时分析发动机的性能衰减原因,并提出生产使用建议。通过给定飞机的基本气动特性和发动机的安装特性,建立了飞机起飞性能及机动性能计算的模型。通过计算发动机推力对于起飞时间、起飞过程的水平距离、爬升率及加减速时间的影响规律,分析发动机推力变化对于飞机起飞及机动性能的影响。分析结果标明,增大发动机进气流量及风扇和压气机的压比,能显著提升涡轮前温度和发动机推力,增大发动机推力能明显缩短飞机的起飞时间,提升飞机的爬升率、缩短加减速时间,从而提升飞机纵向改变高度和水平改变速度的能力,但发动机推力对于飞机性能的增强效果随着推力的增加逐渐减弱。     

支线客机和涡扇发动机的总体参数统计分析

为设计某大型支线客机总体方案,在自行设计支线客机总体参数数据库的基础上,应用统计方法对支线客机总体参数和涡扇发动机总体参数进行分析,获得了一些有用的统计关系式,包括使用空重和最大起飞重量、后掠角与展弦比、进近速度与着陆场长等飞机总体参数之间的统计关系式和起飞推力与发动机风扇直径、起飞推力与发动机净重、起飞推力与短舱长度等涡扇发动机参数之间的统计关系式。这些统计结果为大型客机方案设计提供了一定的参考。     

基于ArcGIS的最短路径算法在城市交通中的应用

最短路径算法在城市交通中应用广泛。分析对比了Dijkstra算法和A*算法,并结合城市交通中的实际情况,在A*算法中加入了交通信号灯的时间因素和路面宽度因素,以达到改进算法的目的。通过在Esri公司的ArcGIS平台上使用Python进行测试后得到的结果表明:Dijkstra算法所计算的路径最短,但未考虑城市交通的实际情况;经过改进的A*算法所得路径避开了城市中心拥堵区域,通过的路口最少,更适合应用于实际交通当中。     

循环冗余码的软件实现方法及应注意的问题

】介绍了ＣＲＣ码并行算法的软件实现和串行算法的硬件实现方法，同时比较它们的差异，并指出了实践中应注意的问题     

遗传与枚举混合算法对航空发动机复合材料主轴的优化设计

针对复合材料主轴优化设计中离散与连续变量共存的问题,提出了一种遗传算法与枚举法相结合的混合算法.以某航空发动机低压涡轮轴为原型,在满足静强度指标、临界转速及外廓尺寸要求前提下,利用该混合算法对复合材料主轴的铺层角度与厚度进行优化设计,以减轻主轴质量.结果表明:对于1~10层铺层,相比于全排列算法与单一遗传算法,混合算法能再减轻质量5.54%与3.87%;且当铺层数大于6时,混合算法计算效率能最多提高3.1倍.最后分析给出复合材料铺层厚度受强度的限制,不宜太薄的建议.      

基于一种混合算法的巡航导弹参考航迹规划

通过分析A*算法,提出了适合与遗传算法(GA)进行混合的改进方案,针对遗传算法求解巡航导弹参考航迹规划问题,讨论了在初始群体构建和变异操作中引入改进A*算法的混合方法,从而得到参考航迹.仿真结果表明,该方法具有很强的快速规划能力,并能得到较优的结果,适合于大规模复杂环境中的参考航迹规划.     

声纳浮标阵目标搜索优化布放算法

为提高声纳浮标阵的目标搜索效率,文章首先建立目标运动模型和累积搜索概率的计算方法,然后提出了基于多点随机搜索、分区分支界定和遗传算法的浮标阵优化布放方法。仿真结果表明：这3种优化方法均优于传统布放方法,多点随机搜索算法性能最差但适合短时间制定布放策略;分区分支界定算法适合优化较少参数的浮标阵形,保证能找到最优点;对于较...     

数字化生产车间动态生产环境复杂调度策略

提出了一种实用的双层调度策略,通过对制造设备的负荷分析及加工能力的评判,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的调度方案.该方案使用一种集成遗传算法和粒子群算法的新型调度算法解决调度问题,试验结果证明了该策略的可行性和有效性.     

基于分层栅格地图的移动机器人路径规划

针对传统A-Star算法与模糊控制算法单独应用于移动机器人路径规划时各自的局限性,提出一种基于分层栅格地图并将两种算法融合的移动机器人路径规划新方法.融合后的新算法先利用A-Star算法在高层栅格地图中整体规划出一条概括性路径,再利用模糊控制算法以概括性路径中的点为导航点,在底层栅格地图中进行局部规划,从而得出最终的路径.仿真结果表明,与传统的A-Star算法与模糊控制算法相比较,新算法所规划路径距离较短且平滑可行,具有较高的品质.     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

基于改进烟花算法的资源分配

资源分配问题作为一个NP-Hard问题,在云计算、无线电、卫星调度、多无人机协同作业等领域皆有研究需求,是一个共性的数学问题。烟花算法作为一种智能优化算法,具有求解大规模资源分配问题的能力,但也存在求解精度低等问题。为了提高传统烟花算法的计算效率和全局寻优能力,提出一种改进烟花算法,用遗传算法中的变异算子替代高斯变异操作,并增加模拟退火流程。最后在多无人机协同作业任务分配数学模型上进行仿真验证,实验结果表明在收敛速度以及计算精度方面,该算法均优于其余3种烟花算法。     

免疫算法研究

生物免疫系统是一种高度并行的自适应信息学习系统,它能自适应地识别和排除侵入机体的抗原性异物,并且具有学习、记忆和自适应调节能力,能够维护机体内环境的稳定.在对生物免疫系统的一些基本概念和原理进行介绍的基础上,简单分析了人工免疫算法的研究内容、研究现状及基本理论.重点对现已被提出的一些免疫算法的基本结构和流程进行了研究和分析.最后对免疫算法的应用领域和前景进行了展望.