信息融合在空战中的应用

主要讨论航空电子系统中的信息融合及在空战中的应用,介绍了信息融合的结构和一般方法,在综合应用场合,信息融合通常先进行同类信息融合,再进行不同类信息融合,在现代空战的应用中,信息融合可帮助分析,处理和综合各类信息源信息及人类专家知识,并结合空战中信息融合应用实例,讨论基于Ｋａｌｍａｎ滤波,模糊逻辑和专家诉信息融合的设计及实现。     

平方律渐变光纤中近轴子午光线的自聚焦特性研究

渐变光纤的折射率分布规律对其色散特性具有重要影响,而平方率渐变光纤一直被认为具有较好的色散特性,其原因是当光能量被集中在光纤轴线附近时,对应的近轴子午光线可以自聚焦。本文首先推导出平方律渐变光纤中,近轴子午光线的轨迹方程。然后,通过对轨迹方程的深入研究,得出了平方律渐变光纤中的近轴子午光线皆可以自聚焦的结论。     

分解炉温度控制的数学模型

根据影响分解炉温度的主要因素，利用回归分析的方法，建立了分解炉温度控制的数学模型，并给出了矩阵形式的数学模型，为计算机进行计算处理提供了依据.     

鸭式旋翼/机翼飞机的技术发展及其关键技术

介绍了鸭式旋翼/机翼飞机的发展背景与发展过程,分析了其技术特点及优势,提出了发展鸭式旋翼/机翼飞机的两个重要关键技术,并给出了一些解决方法和途径,最后对鸭式旋翼/机翼飞机的应用前景进行了展望。所述内容对今后开展CRW无人机研究具有一定的参考价值和意义。     

基于不同威胁体的无人作战飞机初始路径规划

 提出一种基于不同威胁体的路径规划新方法。从理论上建立了具有不同威胁体的局部空域路径选择原则,给出了根据不同威胁体建立相应路径图的步骤和方法。描述了基于图形模型的进化优化算法,并应用此算法进行了路径优化。进行了仿真验证,仿真结果表明,提出的路径规划方法不仅可行,而且有效地突破了原Voronoi 图只能对相同威胁体进行路径规划的局限。     

基于样条约束“EMBET”再入轨道测量数据融合方法

针对再入轨道最小二乘交会解算方法数据利用率低、轨道解算精度差的问题,提出并实现了基于样条约束“EMBET”的再入轨道测量数据融合处理方法.该方法认为再入飞行轨道在时序上是相关的,可以利用三次B样条函数精确表示,建立了关于样条函数参数和测量系统误差的测量模型,从而大量压缩了待估参数数量,准确自校准系统误差,提高了轨道估算的精度和稳定性.     

基于支持向量机的直升机旋翼不平衡故障分类研究

提出一种利用支持向量机进行直升机旋翼不平衡故障诊断的方法,建立了用于直升机旋翼不平衡故障识别的支持向量机诊断模型,进行了直升机旋翼不平衡故障模拟试验,分别采集了在旋翼配重不平衡、桨距不平衡、后缘调整不平衡和正常状态下的试验台体振动信号,并对其进行了功率谱分析.采用基于支持向量机的诊断模型对旋翼不平衡故障进行了故障分类识别,并与基于径向基神经网络的诊断模型进行了故障识别效果对比.结果表明基于支持向量机的诊断方法在小样本条件下,对旋翼不平衡故障具有良好的识别能力.     

协同决策机制下的时隙二次指派

随着中国民航的快速发展,航班不正常变得越来越严重。由空管、航空公司与机场三方构建的协同决策机制成为应对该局面的重要手段。本文研究航空公司在协同决策机制下,当时隙资源发生严重不足时,对时隙进行二次指派的方法。文中建立了一种基于航班波运行方式的航班时隙指派模型,针对模型的特点与实时决策要求采用模拟退火算法求解。最后通过实例证明了采用本文的方法可以大幅度减少旅客总延误时间。     

采用模糊RBF神经网络的直升机旋翼不平衡故障诊断

提出一种利用模糊径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络进行直升机旋翼不平衡故障诊断的方法,建立了用于直升机旋翼不平衡故障识别的模糊诊断模型。基于直升机旋翼不平衡故障模拟实验,对采集于旋翼配重不平衡、桨距不平衡、后缘调整不平衡和正常状态下的试验台体振动信号进行功率谱分析,并采用主分量分析(Principal component analysis,PCA)的方法进行故障特征提取。采用模糊RBF神经网络诊断模型对旋翼不平衡故障进行了故障分类识别,同时分析了不同主分量累计贡献率和模糊子空间对故障分类精度的影响,并与RBF神经网络的诊断模型、支持向量机(Support vector machine,SVM)诊断模型进行了故障识别效果对比。结果表明,模糊聚类RBF神经网络的诊断方法对旋翼不平衡故障具有更好的识别能力。     

利用GPU加速的三维N-S方程求解器研究

将三维可压缩Navier-Stokes方程求解器LMNS3D移植至GPU平台,研究了显式和隐式两种时间推进方法下利用GPU加速的策略与效果。其中显式方法采用五步Runge-Kutta法;隐式方法中由于LU-SGS算法数据依赖性强,不适于并行计算,因而采用了DP-LUR方法。测试表明,程序在双精度下可取得与原CPU代码一致的运算结果,并可获得约20x(RK)与15x(DP-LUR)的加速效果。