雷诺数对高空长航时无人机发动机调节计划和性能影响

在发动机性能模拟中引入雷诺数对发动机部件性能影响的修正，分析了某大涵道比涡扇发动机用作高空长航时无人机动力装置时，雷诺数对调节计划和性能的影响。通过数值计算获得了在高空条件下发动机推力、耗油率、转速以及涡轮前温度等重要特性受雷诺数影响的变化情况，为高空长航时无人机动力选型提供了参考依据。针对该类型发动机特点，提出了改善发动机性能的措施。     

从高职教育模式解析高职学生就业难问题

本从高等职业教育的教学模式角度分析了高职学生就业困难的原因，并提出了如何改革高职现行教育教学模式以提高高职学生就业率的措施。     

应用原子钟的空间系统与空间原子钟的新发展

文章介绍了目前应用原子钟的空间系统以及空间原子钟在这些系统的应用概况。对潜在应用原子钟的空间系统和科学有效载荷以及潜在空间原子钟的新发展也进行了介绍。     

一种基于状态转换的适用于嵌入式舰船电力虚拟模拟训练的发电机组仿真方法

针对嵌入式舰船电力虚拟模拟训练系统的特点,提出一种适用于嵌入式舰船电力虚拟模拟训练的发电机仿真方法。设计构建了基于状态转换的发电机组仿真模块,提出了正常状态和故障状态两种模式下的发电机组仿真状态转换方法,简化了发电机组仿真模型,使发电机仿真既满足了发电机在模拟训练中训练场景逼真性的要求,又解决了发电机在模拟训练中训练过程实时性差的问题。     

小型无人飞行器风场扰动自适应控制方法

针对小型无人飞行器在执行任务时传感器测量精度低、受风场扰动影响大的问题,提出了一种利用矢量域与滑模控制相结合的复合控制方式,有效地实现了对小型无人飞行器的轨迹与航向的自适应跟踪。将复杂航迹分解为直线段与圆弧段分别构建矢量域,从而确定基于位置误差的航迹信息,并通过机载传感器获得状态和位置信息,利用滑模控制方法抑制风场扰动对小型无人飞行器的影响。试验结果表明,本文提出的控制算法能够保证阵风干扰情况下小型无人飞行器的航迹控制精度,同时具有良好的动态响应。     

基于RBF网络的航空发动机 terminal滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模控制和神经网络控制的优点,提出了一种基于径向基函数(radical basis function,简称RBF)网络的航空发动机terminal滑模控制方法.分析了传统指数趋近律的不足,提出了一种改进的指数趋近律来削弱抖振.该控制器采用terminal滑模面,并且利用径向基函数神经网络在线实时补偿未知干扰和不确定项的影响.仿真结果表明,所设计的控制器取得了令人满意的控制效果,能有效地抑制干扰和参数不确定性的影响,削弱了抖振.      

军事活动影响下的终端区容量评估方法研究

准确地预测军事活动影响下的空域容量对于缓解军民航用空矛盾冲突具有重要意义。通过对飞机机动动作的分析,给出飞行受限区的划设方法;利用改进的遗传算法从定量的角度对军事活动影响下的空域容量 进行评估;以某机场终端区为例,对终端区容量进行仿真实验。结果表明：改进的遗传算法能够有效避免传统算法计算量指数级增长的局限性,在保证准确性的同时可以提高运算的效率。     

基于ATHEANA-STPA混合方法的航空人为因素分析

传统人为因素失误分析技术（ATHEANA）由于缺乏系统化的分析方法,对不安全控制行为（UA）和迫使失误情景（EFC）的识别不充分,因此提出人为因素失误分析技术—系统理论过程分析（ATHEANA-STPA）混合方法对航空人为因素展开分析。基于人为因素失误预测技术（THERP）方法构建系统控制模型,识别UA和与其关联的致因因素;根据各类致因因素的关联性构建EFC,基于THERP 提供的基础人为误差数据对UA的触发概率进行评估;基于瓦解EFC 的思想制定风险管控措施,通过一起航空安全事故的分析应用验证ATHEANA-STPA 混合方法的有效性。结果表明：本文提出的ATHEANA-STPA 混合方法所形成的结论能够对风险管控起到更为具体的指导作用。     

心理状态之注意与飞行安全

本文论述了心理学中注意的概念，注意的基本特征，注意的种类并分析了运用好注意与保证飞行安全的关系。最后归纳了注意的培养与改善措施。     

固体火箭发动机水下试验的数据处理方法研究

针对固体火箭发动机水下试验数据参数变化剧烈、信号严重混迭及难以分辨的问题,提出了一种基于小波变换的软阈值去噪法,完成了固体火箭发动机水下试验推力数据的分析和处理.与传统数据处理方法对比分析表明:该方法可以将动态数据分解为反映过程“低频”特性的近似分量和反映“高频”特性的细节分量,便于对发动机性能进行分析;在去除试验数据干扰的同时保留了试验数据自身的变化特征,满足了工程应用对固体火箭发动机水下试验数据处理的要求.