卫星定位导航系统中各因素对D-R定位算法精度的影响

D- R定位算法在理论上可以用于定位。在实际工作中 ,用户的定位精度是进行定位时首先需要考虑的问题。文中主要讨论 D- R算法本身固有的定位误差。首先根据 D- R算法的定位公式推导出算法的精度误差因子。然后根据卫星定位导航系统的工作过程 ,确定了影响用户定位精度误差因子的因素并对这些因素对精度误差因子的影响进行了计算机仿真。仿真结果证明 D- R定位算法在一定条件下可以满足用户对定位精度的要求 ,用户精度误差因子可与现有的 GPS系统相当。     

道面快速修补技术在机场应急保障中的应用

本文以北京某机场为例，分析总结了道面应急整修，快速修补的具体作法，并就机场应急保障工作如何适应未来军事斗争的需要提出了建议，供同仁参考。     

787在中国

2013年6月2日，南方航空首架波音787降落广州白云机场，至今，距这款波音最新型飞机引入中国市场已整整过去一年。一年后，中国的787机队规模迅速增长到17架，不久后的8月，第3家用户——厦门航空也将迎来自己的“梦想飞机”。航空公司如何使用这款飞机，使用后对这款新机型的评价如何？飞行员和维修人员的培训和配备情况又怎样？记者在多方采访后，给出了“梦想飞机”在中国的使用情况。     

固定——固定型无阻尼弹簧质点系统的质量优化问题

讨论了基于系统总质量最优化要求下的固定-固定型无阻尼弹簧质点系统的构造问题,通过求解广义逆特征问题获得了该问题的可解性条件和解的表达式,给出了数值算法和算例.     

基于人工神经网络的涡轮盘蠕变可靠性分析方法

用ADINA程序计算的涡轮盘盘缘蠕变位移量的有限个结果对人工神经网络进行训练。利用Monte-Carlo法对基本随机变量进行随机抽样,并基于随机有限元方法思想用人工神经网络代替有限元程序计算涡轮盘盘缘蠕变位移量,进而分析涡轮盘蠕变可靠性。      

民用飞机复合材料舱门优化设计

复合材料因其具有比刚度大、比强度高、可设计性强等特点而被广泛应用到民用飞机结构上。针对宽体复合材料舱门设计方案,建立有限元模型进行初步分析,然后以刚度设计要求和强度设计要求为约束条件,对复合材料舱门结构的铺层比例进行了优化,达到了复合材料舱门的减重目的。优化后复合材料舱门的重量降低了10%以上,并且满足所有刚度和强度设计要求。本文所做研究为复合材料气密舱门减重提供了一种有效的方法,并且为类似结构的设计提出了参考建议,在工程上具有一定的指导意义。     

进口探针支杆对1.5级压气机气动性能的影响

为了评估进口测试探针支杆对压气机气动性能的影响,定常计算了包含不同直径、轴向位置、周向位置及形状的探针支杆的1.5级压气机特性线。结果表明,较无进口探针支杆的工况,带探针支杆的压气机特性线整体向左下方偏移。圆柱型支杆较迎风面积相同的长条型支杆而言,使压气机特性线衰减更严重;随支杆直径增加,压气机特性线偏移量增大,5mm,10mm及20mm的支杆使压气机平均效率分别降低0.8%,1.32%及2.28%;支杆周向位置、轴向位置对压气机特性线无影响。分析定常及非定常数值计算结果发现,当支杆尾迹引起的进口气流角脉动位于进口导叶不敏感角范围内时,导叶的整流作用使导叶下游压气机性能不受进口支杆的影响。     

基于矩阵广义特征逆问题实现的具有数字签名功能的Hill密码体制

在研究矩阵广义特征逆问题的基础上,对Hill密码体制实施改进,实现了一种具有数字签名功能的Hill密码体制方案,并给出了该方案的详细实现过程.改进后的Hill密码体制具有数字签名功能,能够达到一次一密的效果.     

“火星探路者”舱伞系统动力学特性仿真研究

目前,国内尚未对“火星探路者”减速下降过程中由“降落伞 后锥体 着陆器”组成的舱伞三体系统的动力学特性进行过相关研究。为了全面掌握“火星探路者”减速下降过程中舱伞系统的动力学特性,采用多体动力学的方法,建立了包括降落伞拉直、充气、全张满、抛防热大底,以及着陆器与后锥体分离等过程的全过程动力学模型,并利用模型仿真研究了“火星探路者”舱伞系统的动力学特性。研究结果表明,火星探测器舱伞系统的速度和姿态稳定所需的时间比地球环境下长、高度损失更大,进入舱纵轴需要较长的时间才能趋于垂直,系统摆角的摆动幅度较大。这些是火星探测器降落伞系统进行开伞点设计和时序设计时需要特别注意的问题,其结论可为中国开展火星探测器降落伞减速系统的设计提供重要参考。     

基于MapReduce的CME参数识别模型并行计算技术

日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection,CME）参数识别模型是太阳风预报过程的重要组成部分.在空间环境预报业务中,为提高太阳风预报的准确率,需要提高CME参数识别的精度.模型以计算任务串行的方式运行,运算效率低导致模型运算时间长,不能满足这种需求.CME参数识别模型的物理运算过程相互不独立,其在单节点上的运行方式不能满足并行化要求.基于MapReduce的并行计算框架,改进了CME参数识别模型的计算流程,提出CDMR（CME detection under MapReduce）方法,实现了CME参数识别模型的并行计算,并对比分析CME参数识别模型在串行计算和MapReduce并行计算下的运行时间,提高了模型的识别精度和计算效率.