激光点火系统损耗检测温度误差补偿方法

点火通路损耗检测精度是激光点火系统的一个重要指标,其在很大程度上决定着点火系统状态判断的准确性.针对激光点火系统损耗检测精度随温度变化的问题,对不同温度条件下激光点火系统的点火通路损耗检测精度进行了分析.分析结果表明,探测器暗电流、运放输入偏置电流和输入失调电压等均会影响检测精度,且检测偏差随温度升高而增大.建立了点火通路损耗检测温度误差模型,在-40℃～75℃范围内,采用温度误差模型进行补偿后,火工品发火前的损耗检测偏差(峰峰值)从0.62dB减小为0.16dB,火工品发火后的损耗检测偏差(峰峰值)从1.45dB减小为0.30dB,提高了损耗检测的精度,为判断是否具备发火条件及发火状态提供了有效支撑.     

旅游者出游激励理论探讨

从期望理论的视角审视旅游者的决策过程,主要借鉴维克托.弗鲁姆(Victor H. Vroom)期望理论的相关原理,初步搭建了旅游者出游激励理论的基本框架,解决了旅游者决策依据问题。通过旅游感知效价、旅游感知成本等全新概念的引入和一系列调查问卷的设计,最终得出了出游激励力的完整表达式并有以下阶段性结论:(1)信息准备是旅游感知效价、旅游期望值2、旅游感知成本的直接来源;(2)旅游感知效价、旅游期望值2、旅游感知成本对旅游者做出决策至关重要;(3)出游激励力是旅游者最终做出决策的惟一依据。     

试飞员能力模型研究

在飞行器研制和人类飞行探索中,试飞员的能力至关重要。针对以往对试飞员能力的评价基本停留在"客观、正确、诚信、能力以及尊重他人"等主观、感性层面,分析了试飞员在飞行器研制试验与鉴定中的作用和任务,给出了试飞员能力模型和"百分制"对试飞员的计划、飞行、评价、报告和建议等基本能力的量化分配。将试飞员能力显性化,有利于试飞员能力的客观评价。     

基于电力综合集成的多绕组双流发电机技术分析

为解决采用传统发电机的移动电站输出电源种类单一,而采用多台发电机又会造成底盘过载影响机动性的问题,文章基于电力综合集成技术,分析研究实现发电机的双流发电的关键技术,突破发电机多绕组发电及励磁解耦等难题,减小了电机体积、降低了电机重量,有利于移动电站的多功能化与小型化设计。     

基于自适应径向基网络的舰船RCS统计特征识别方法

文章采用舰船RCS频域起伏序列的均值、标准差为识别特征向量,利用提出的基于样本密度的自适应径向基网络,进行舰船分类识别研究。自适应径向基网络采用改进的自适应PSO方法估计样本密度最优邻域半径,实现径向基网络中心的自适应选择。改进的自适应PSO方法采用能反映样本聚类特点的BWP指标为适应度评价函数,采用快慢结合的高斯自适应惯性权重调节策略,提高了最优样本密度邻域半径的搜索速度和精度。实验结果表明,自适应径向基网络能自适应获得径向基网络最优识别率对应的RBF中心及其位置分布,减少了对建模人员经验的依赖,提高了反舰导弹对舰船类型的识别分类能力。     

复杂电磁环境下无线接收机电磁兼容快速测试技术应用CSCD

复杂射频电磁环境下,无线接收机作为主要的敏感设备,其电磁兼容性直接影响着整个武器装备的电磁兼容特性. 本文针对GJB 151B中对于接收机非线性测试方法的局限性,引入了一种利用自动双频测试系统对接收机干扰响应的快速测试方法;并搭建了实验室半实物仿真测试平台,检测了某接收机在（ 4-6 ） GHz组合频率干扰下的所有非线性的干扰响应通道. 测试结果对于评估接收机及其所在系统的外部电磁环境适应性具有重要参考价值.     

探索在高职英语教学中渗透责任教育的方法

《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020)》中明确提出把"着力提高学生服务国家和人民的社会责任感"作为全面实施素质教育的一个重要目标,由此说明责任教育的重要性。作为一名教师,利用课堂教学这个主渠道,通过在课程设计之中融入责任教育的内容、日常训练中培养责任心和自我负责能力以及完善管理机制等手段,对如何在高职英语教学中渗透责任教育做了一些尝试。实验证明,这不仅增强了学生学习的内驱力,而且提高了学生的职业素养。     

可拓模式识别算法中经典域的确定方法

可拓模式识别算法是根据各个关联度的对比来识别最终的模式,其中经典域区间的确定有着重要的作用。传统的经典域确定方法是基于数理统计学的,不适用于小样本数据,数据不完全以及数据分布未知等复杂情况。引入Bootstrap算法,并和传统的方法对比,更精确地确定了经典域区间。     

Wilkinson定理扰动界的改进估计

Wilkinson定理是代数特征值问题中的一个经典定理,文章给出了Wilkinson定理的结果中关于扰动矩阵上界的另一种估计形式,并指出该形式对Wilkinson定理具有一定的改进。     

A new dynamic pushback control method for reducing fuel-burn costs: Using predicted taxi-out time

Long departure-taxi-out time leads to significant airport surface congestion, fuel-burn costs, and excessive emissions of greenhouse gases. To reduce these undesirable effects, a Predicted taxi-out time-based Dynamic Pushback Control(PDPC) method is proposed. The implementation of this method requires two steps: first, the taxi-out times for aircraft are predicted by the leastsquares support-vector regression approach of which the parameters are optimized by an introduced improved Firefly algorithm. Then, a dynamic pushback control model equipped with a linear gate-hold penalty function is built, along with a proposed iterative taxiway queue-threshold optimization algorithm for solving the model. A case study with data obtained from Beijing International airport(PEK) is presented. The taxi-out time prediction model achieves predictive accuracy within 3 min and 5 min by 84.71% and 95.66%, respectively. The results of the proposed pushback method show that total operation cost and fuel-burn cost achieve a 14.0% and 21.1%reduction, respectively, as compared to the traditional K-control policy.(3) From the perspective of implementation, using PDPC policy can significantly reduce the queue length in taxiway and taxi-out time. The total operation cost and fuel-burn cost can be curtailed by 37.2% and 52.1%,respectively, as compared to the non-enforcement of any pushback control mechanism. These results show that the proposed pushback control model can reduce fuel-burn costs and airport surface congestion effectively.