舱音记录器译码系统的改进方法

针对民航飞机驾驶舱话音记录器原有译码系统的不足,提出应用计算机音频处理技术的解决方法,并在辨听效果和处理手段等方面进行了比较。结果表明,这种基于计算机音频处理技术的译码分析方法在事故调查中具有实用意义。     

试论五、六十年代国民党空军飞机入侵大陆的特点、活动规律及我空军采取的对策

本世纪五、六十年代,国民党当局在美国的支持下,不断派其空军组织单批单架飞机入窜大陆东南沿海及纵深地区,进行袭扰和侦察活动,旨在破坏大陆的社会主义建设,掌握人民解放军的军事动向,阻止人民解放军解放东南沿海诸岛及台湾.面对国民党猖獗的空中侵扰,我空军部队广大官兵认真贯彻毛主席提出的“全力以赴,务歼入侵之敌”的方针,在深入研究并掌握国民党空军飞机活动的特点及规律的基础上,积极主动地寻求并采取各种有效的制敌之策,一次又一次地取得了对敌斗争的胜利,坚决地制止了敌人的袭扰和侦察活动,写下了我军国土防空作战史上光辉的一页.     

带尖脊进气口的大S弯扩压器流动特性研究

应用骑波机理论设计了一个设计Ｍａ数为２的“Ｃａｒｅｔ”进气口，并试验研究带有该进气口的矩形大Ｓ弯扩压器在地面起飞状态下的流动特性。通过壁面流谱观察，有关截面的总压恢复系数分布图和速度矢量图等分析了进气口和Ｓ弯扩压器流动特性。并与带有常规进气口的该大Ｓ弯扩压器性能进行对比。试验结果表明在地面起飞状态下及相同扩压器出口平均Ｍａ数下，带有“Ｃａｒｅｔ”进气口的大Ｓ弯扩压器出口总压恢复系数略高于带有常规进气口的大Ｓ弯扩压器的值，但前者的周向总压畸变指数△σｏ和ＤＣ６０均大于后者的相应值     

HS125型水力测功器在涡轴发动机高空模拟试验中工作特性分析

HS-125型水力测功器是SB121小型航空动力装置高空模拟试车台测量涡轴涡桨发动机输出功率的关键设备。本文简要介绍了HS-125型水力测功器工作原理、主要技术指标、试验程序,概述了试验过程中出现的问题和处理方法。经过数据处理和分析,验证了水力测功器的一些特性,对正确使用和维护水力测功器具有一定的指导作用。     

驻涡加力燃烧室贫油熄火性能的影响

为了研究驻涡加力燃烧室的贫油熄火性能,设计了三种不同方案的凹腔结构,进行了贫油熄火（LBO）性能试验。采用航空煤油作为燃料,试验中的主要研究参数如下:外内涵进气压比在0.97~1.07之间变化;主流马赫数在0.13~0.20之间变化。研究结果表明:驻涡加力燃烧室贫油熄火油气比随着外内涵进气压比的增加而增加,随着主流马赫数的增大而增加,并且在马赫数较大时,变化幅度增大;在驻涡区上部分区域,轴向平均绝对速度越小,以及主涡涡心位置在一定范围内更贴近凹腔后壁面,驻涡加力燃烧室的贫油熄火性能更优。      

我国民航飞行记录器译码能力现状分析及对策

在民用航空器飞行事故调查过程中,飞行记录器(包括飞行数据、驾驶舱话音、数据/舱音二合一、影像记录器等)所记录的信息是事故调查的关键数据之一,对判断事故原因起着至关重要的作用。要充分利用好这些信息,首先就必须了解我国民航飞行记录器的安装使用现状,做好飞行记录器译码能力的基础建设工作。     

不完整测量下集群飞行器协同相对定位方法

测距和测向是实现飞行器间相对测量的常用手段。通常而言,飞行器间相互测距精度远高于飞行器绝对位置导航精度。因此,提出了一种基于集群飞行器间测距和对目标测向的协同相对定位方法,利用集群飞行器间相互测距和各飞行器对非合作目标测向来实现集群飞行器及非合作目标的相对定位。方法分为静态相对定位方法和动态相对定位方法两种。基于飞行器间相互测距和对非合作目标测向来实现协同相对定位的方案,不需要对非合作目标进行完整的相对位置测量,简化了对飞行器测量设备配置的要求。同时,相比基于飞行器绝对位置导航和对非合作目标测向的相对定位方案,能获得更高的相对定位精度。     

某型飞机短舱辐射换热计算

针对某飞机地面慢车工况,进行了短舱内复合换热数值计算研究,分别运用球谐函数法、离散坐标法和蒙特卡洛法计算辐射换热.结果显示:不同计算方法所得结果总体上趋于一致,热辐射与自然对流耦合作用明显.与单纯自然对流的计算结果相比,舱内温度显著升高,各区域温度值上升7%~30%.考虑空气介质对不同波段热辐射的选择性吸收后,短舱内各计算点温度进一步上升.综合分析表明:地面条件下飞机短舱换热分析过程中热辐射的影响不可忽略.      

公司治理结构与会计信息质量的联动分析

公司治理结构对会计信息质量具有决定性的作用,一个适应于市场经济的公司治理结构,通常吖以通过健全的管理与控制、正确的引导和激励,减少会计信息失真发生的可能性,提升会计信息质量。反之,不适应市场经济的公司治理结构将诱发会计信息失真,导致会计信息质量下降。     

基于Transformer的深度条件视频压缩

近年来,基于深度学习的视频压缩技术主要基于卷积神经网络(CNN)且采用运动补偿-残差编码的架构,由于常见的CNN只能利用局部的相关性,以及预测残差本身的稀疏特性,难以取得最优压缩性能。因此,提出一种基于Transformer架构的条件视频压缩算法,以实现更优的压缩效果。所提算法基于前后帧之间的运动信息,利用可形变卷积得到对应的预测帧特征;将预测帧特征作为条件信息,对原始输入帧特征进行条件编码,避免了直接编码稀疏的残差信号;利用特征间的非局部相关性,提出一个基于Transformer的深度条件视频压缩编码算法,用来实现运动信息编码和条件编码,进一步提升压缩编码的性能。实验结果表明：所提算法在HEVC、UVG数据集上均超越了当前主流的基于深度学习的视频压缩算法。