我们就是苹果控

我们想用一款突破性的神奇产品来开启2010年。——乔布斯2001年我们可以称为苹果年,一个被咬过一口的神奇苹果,正在国内引发着一场巨大的潮流行为。iMac、iPad、iPhone、MacBook Air一个都不能少,通通拿到我手里。什么?你还不知道这些英文名称代表什么?那么我可以肯定地告诉你:你out了。     

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。     

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.     

基于小波滤波的无人旋翼机高度信息融合

针对小型无人旋翼机自主飞行时高度测量信息不稳定、易受干扰的问题,提出采用基于滤波数据的自适应高度信息融合方法来提高无人旋翼机高度测量信息的精度和可信度.通过基于小波提升算法的小波分解重构方法,消除原始测量数据中的高频噪声;根据全球定位系统的测量精度受搜到卫星数目波动影响的现象,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现高度信息融合.通过自主悬停和三维航迹跟踪飞行试验验证该方法的可行性和有效性.     

基于DSmT的航空发动机早期振动故障融合诊断方法

提出在航空发动机多个部位安装多个振动传感器组成传感器网络.采用多传感器信息融合技术进行早期振动故障的诊断方法,并引入Dezert-Smarandache理论(DSmT)来处理由早期微弱故障本身所导致的各个传感器信息相互冲突的问题.在构建的早期微弱故障诊断系统框架中,采用基于本征模态函数(IMF)的信息熵特征提取方法提取各路振动数据的特征,采用反向传播(BP)神经网络完成对故障属性的判断并生成各种故障模式的基本置信分配,最后根据DSmT融合规则得到最终的诊断结果.算例表明采用该方法可以有效地解决早期微弱故障条件下的高冲突信息融合问题,故障诊断结果准确可靠.      

基于非线性阻尼的航空发动机高压转子拉杆结构装配检测方法

 为了提高航空发动机高压转子拉杆结构的装配质量,提出了基于非线性阻尼的装配检测方法。该方法运用组合阻尼模型描述拉杆结构的非线性接触特性,并通过能量方程推导出基于Hilbert-Huang变换(HHT)方法的非线性阻尼的识别公式。在拉杆结构正常装配、单个螺栓松动和2个不相邻螺栓松动的3种情况下,采用非线性阻尼识别法进行实验,将3种情况得到的实验结果进行对比,发现基于组合阻尼模型得到的非线性阻尼与装配情况具有强烈的相关性,从而验证了基于非线性阻尼的装配检测方法的有效性。