一种全数字半物理飞行控制实时仿真系统

提出了一种基于PC机与局域网（LAN）的无人机飞行实时仿真系统。该系统采用全数字仿真与实时动画方面模拟飞机动力学、运动学特性、机栽传感器信号与电气特性和地面测控系统功能，具有实时性、可靠性高、操作灵活、直观、成本低的特点。实际使用结果表明系统性能良好，完全满足飞行控制系统半物理实时仿真试验要求。     

数字化在航空装备大修领域的应用及实现

航空装备大修数字化建设的最终目标是建立与飞机的数字化设计、制造相适应的数字化大修平台和体系,形成数字化大修能力。建立航空装备的数字化大修能力是发展的必然趋势和基本要求,数字化在航空装备大修领域的应用和实现是一个系统工程,应该按照正确合理的方法,本着实事求是和具体问题具体分析的原则开展相关工作。     

基于二次优化的空间碎片多目标交会方案

针对空间碎片多目标交会轨迹设计问题的复杂性,提出一种利用分支定界法进行总体设计和改进粒子群算法进行二次优化的轨迹优化方法。通过碎片状态矩阵的建立和时间网格的划分,将多目标的交会问题转化为整数规划问题,利用分支定界法对总体交会顺序进行第一次优化。在此基础上,以交会时间和等待时间为优化参数,利用改进梯度粒子群算法对具体的单目标交会轨道问题进行第二次优化。仿真结果表明,飞行器与碎片的相对位置和相对速度误差满足精度要求,验证了多目标交会方案的有效性。     

基于BOM的航空企业元器件采购技术实现

为了降低航空企业经营成本,按照产品的实际生产需求进行采购,利用信息化技术实现了一种基于BOM的航空企业元器件采购技术,描述了航空企业当前元器件采购的现状及存在的问题,分析了在产品数据管理系统中按照BOM生成元器件物资申购单面临的挑战,并针对挑战提出了解决方法。最终将元器件申购信息传递到物资采购系统,达到了对元器件精细化采购的目的。     

TA15和TA2钛合金富氧α层生成机制

研究TA15和TA2两种α型钛合金不同热处理条件下富氧α层的形成。讨论合金中富氧α层的生成动力学和热力学。利用光学显微镜观察富氧α层并测量其厚度。结果表明,加热温度和保温时间均影响钛合金中富氧α层的形成,且温度为主要因素。富氧α层的厚度生长动力学曲线呈抛物线型,受氧扩散控制。计算出TA15和TA2钛合金富氧α层的生成激活能,分别为146.48 kJ/mol和59.97kJ/mol,说明TA2钛合金更易生成富氧α相。产生这种差异的主要原因是TA15的合金类型及合金元素的添加有助于阻止氧元素在α相中的扩散。建立TA15钛合金富氧层厚度-温度-时间的关系曲线。     

包过滤防火墙在仿真平台中的研究与实现

网络安全仿真是进行网络安全研究的重要手段,而防火墙的仿真是该手段的必要组成部分.本文重点研究防火墙仿真技术,对防火墙规则进行了形式化描述,并给出包过滤过程的自动机设计,基于此,在GTNetS仿真平台中实现了一个包过滤防火墙,并使用适当的测试用例验证了其正确性.     

星基ADS与雷达误差校准算法的研究

基于星基自动相关监视(ADS)系统和雷达各自的特点,分析了空中交通管制中ADS与雷达数据融合的模型,提出了在传统的地心地固(ECEF)坐标系中星基ADS和雷达系统误差校准的算法。同时,针对ADS数据的特性,又进一步提出了在Geodetic坐标系和以雷达站为极点的极坐标系(以下简称雷达站极坐标系)中的系统误差校准算法。最后,对校准效果进行了仿真分析和比较,并介绍了一种有效应用上述算法的方法。     

月球垂直软着陆轨道初步设计

采用圆锥曲线拼接法,建立了月球垂直着陆的数学模型;推导了地月转移轨道和一些重要参数的初步设计和计算方法。通过仿真,给出了理想情况下和考虑推力大小时月球垂直着陆轨道运动特性。对运动特性的分析结果可为轨道初步设计提供一定的参考。     

遮荫条件下光伏发电最大功率的智能跟踪方法综述

局部遮荫条件下光伏发电将会产生多峰值输出功率,可能导致最大功率点跟踪失效从而造成能量损失。本文对两类最大功率智能跟踪方法进行归纳和评述,第一类方法是传统的控制算法,如粒子群算法等;第二类方法是混合算法,如粒子群和电导增量混合算法等。结果表明:尽管第一类方法能对光伏发电中复杂的非线性、多峰值功率进行寻优,但收敛时间较长和收敛精度不够高;第二类方法可以扬长避短,有效地发挥各算法的优点,提高搜索性能;如粒子群与电导增量混合算法,在0.25 s附近跟踪到最大功率点,其精度达到98.2%;电导增量法在0.29 s附近跟踪到最大功率点,其精度仅为88.5%;而粒子群算法在0.27 s跟踪到最大功率点,其精度仅为95.9%。该综述对未来全局最大功率点跟踪技术的发展提供了指导。     

基于深度相机的飞机中央翼油箱高精度三维重建方法

提出一种基于深度相机的飞机中央翼油箱高精度三维重建方法。该方法用多视点云实现配准,配准过程包括粗配准和精配准两个阶段。首先在2个点云上建立点对特征（Point pair features,PPFs）作为全局模型描述。然后,对一组粗配准位姿进行投票,得分最高的位姿作为初始位姿。在此初始位姿的基础上,构造颜色和几何的联合目标函数,利用迭代最近点（Iterative closest point,ICP）对点云进行对齐。将上述过程应用于相邻帧点云,并通过图优化重建结果,实现完整的飞机中央翼油箱三维模型重建。与其他方法相比,本文方法实现了高精度的三维重建。此外,当遇到重复的特征和结构时,传统的ICP可能缺乏稳定性,但本文方法仍然适用。