风洞分布式支撑天平测力试验技术研究

采用双尾支撑测量形式的加工、装配误差会使系统内应力过大,影响测量精度。针对某“双机身”飞机CTS 风洞试验气动力测量需求,发展基于多维力天平内置的风洞分布式支撑天平测力试验技术;研制具有消除系统内应力功能的双支撑系统,提出两种6 分量双支撑天平校准及测力方法,并对数据处理和双支撑系统可靠性进行检验加载、对比分析和验证。结果表明：风洞分布式支撑天平测力试验技术能够有效消除双支撑天平系统由于过约束而导致的固有装配内应力,双支撑天平系统各部分连接、测量可靠;两种校准测力方法测量精度相当,均能达到单台应变天平测量误差水平,可满足风洞试验测量精度需求;综合考虑现有校准设备校准能力,最终采用“合成式校准测力”方法进行的风洞试验,获得了满意的试验测力精度。     

结构参数对弹上电子设备双层减振系统 减振性能的影响规律研究

针对弹上电子设备双层减振系统结构参数设计问题,研究了一二级减振系统的频率比、质量比、阻尼比对双层减振系统在随机振动激励下的绝对加速度响应峰值、全频段的加速度响应均方根值、高频段的加速度响应均方根值、相对位移响应均方根值、耦合频率等动力学参数的影响规律,得出一般性的结论,并探讨了双层减振技术的应用,可为弹上电子设备双层减振系统的减振性能设计提供理论支撑。     

基于声学处理的风扇噪声预测模型改进

Heidmann风扇噪声模型没有考虑风扇外涵道中的声学处理对于噪声抑制的影响,导致风扇噪声的预测结果普遍大于 试验结果。为了提高预测结果精度,利用风扇噪声抑制模型分别求出风扇进口衰减系数和出口衰减系数,然后将其应用于Heid? mann模型中,计算修正后的风扇进口噪声和出口噪声的均方声压。将MATLAB软件作为风扇噪声预测模型的开发平台,以某型 涡扇发动机为例进行预测。结果表明：相较于原模型的预测结果,改进模型的风扇噪声明显降低,最大降幅达到7 dB;通过对比风 扇噪声在各工况下的预测结果和试验结果发现,改进模型预测值与实测值的平均误差从原模型的5 dB降低到3 dB以下。该改进 方法有效改善了Heidmann模型预测结果偏大的情况,使风扇噪声的预测结果更加准确。     

基于胜任力模型的管制员绩效考核指标的选取

胜任力模型的研究是随着"知识型"职业的发展而来,在一定程度上就是专门针对管理人员、技术人员等知识型员工而开发出来的。通过分析管制工作的特点,发现我国民航管制单位一线岗位的工作特点完全满足胜任力模型的适用范围。本文将国外对管制员的工作要求与胜任力模型相结合,选取管制员绩效考核所使用的指标,力图解决管制单位在筛选考核指标时的难题。同时提出了确定管制员绩效考核指标的权重的算法,并给出权重分布。     

太空移民和空间法的未来

哪里有探险家．哪里就有法学家。然而,在太空,人类法律的制定却似乎远远滞后于探索的进程,以及其在太阳系中的发展。尽管许多空间探索目标是要在地球以外的星际传播人类文明,但这其中同样存在着一个法律问题：国际法学家仍有义务为太空制定法律框架,然而这种框架却总是不能满足未来空间发展的需要。甚至连满足当前空间探索的需要都显得力不从心。尤其是涉及到人类太空移民的司法、商业和管理等问题时,这一缺陷更加明显。     

火星上的地名是怎样来的

2012年10月下旬,“好奇”号火星车兴致盎然地横穿了耶洛奈夫（Yenowkl·ifc）多卵石的地面,越过和平谷（PeaceVallts）和霍塔（Hottah）,     

基于特征序列的时域STBC-OFDM盲识别算法

为有效解决STBC-OFDM信号盲识别过程中存在的低信噪比适应能力弱等问题,在OFDM块大小已知的前提下,提出了一种在时域上构造特征序列的识别算法。该算法推导了空时分组码接收信号的时域特性,以及四阶特征向量,并构造特征序列,通过检测特征序列达到识别4种STBC-OFDM信号的目的。推导和仿真结果表明:所提算法无需信道、噪声、调制方式和OFDM块起始位置等先验信息,在较低信噪比条件下也具有良好的识别性能,且对频偏、多普勒频移和时延的鲁棒性能好,计算量较低,具有较高的实用价值。      

黑色色浆对氟树脂/铝红外涂层性能的影响

以铝、黑色色浆为填料,氟树脂为粘合剂,制备了氟树脂/铝红外涂层,研究了黑色色浆含量对氟树脂/铝红外涂层性能的影响。性能测试包括光泽度、色差、红外发射率、硬度、附着力、抗冲击性、粗糙度、光学测试、耐腐蚀性等。结果表明,在黑色色浆含量为1.0%时,整个氟树脂涂层的性能最优。当黑色色浆的含量由1.0%上升到9.0%,涂层表面光泽度不断下降,涂层ΔE值不断减小,涂层表面红外发射率逐渐升高,涂层的硬度都是6H,涂层的附着力等级为0级,红外光谱吸收峰逐渐增强。当黑色色浆含量为0%～3.0%,抗冲击性都超过50 kg·cm,抗冲击性较大。当黑色色浆含量为0%～5.0%时,涂层表面粗糙度比较低。当黑色色浆含量为1.0%时,涂层的耐腐蚀性能最佳。     

基于机器学习的航行通告文本分类研究

航行通告是与航空飞行有关人员必须及时知道的,影响民航飞机使用服务,关于设施、空域、资料的通知,对航行通告进行文本分类处理可以提升飞行运行效率、助力飞行正常、落实相关法律规章。以国内某大型航空公司为例,日均接收处理航行通告约2 600条,大部分需人工进行分类处理,且航行通告的数量在稳步增长,故机器学习文本处理极具应用前景。本文使用航空公司收取的航行通告为文本原料,使用词袋模型以及TF-IDF模型,借助朴素贝叶斯分类器,结果表明词袋模型朴素贝叶斯分类器以88.41%的准确率优于TF-IDF模型朴素贝叶斯分类器,具有较好的生产推广价值。