试论“飞院文化”的内涵与结构

中国民航飞行学院在五十五年的建校过程中逐步形成了自身的“飞院文化”,包括物质文化、行为文化、精神文化和制度文化四个方面。这四个方面相互联系、相互依存,共同形成“飞院文化”的丰富内涵。     

同轴撞击气-气喷嘴数值模拟和实验

为进一步深入研究喷嘴结构参数对气-气掺混燃烧特性的影响,针对氢向氧斜喷带撞击角度的气-气喷嘴开展了实验和数值模拟.实验研究了撞击角度对燃烧效率和燃烧室壁面温度的影响,数值仿真分析了撞击角度对喷注面板和氧喷嘴管壁温的影响.结果表明:随着氢向氧撞击角度的增大,推进剂燃烧效率、燃烧室壁面和氧喷嘴出口管壁面热载降低;氢向氧撞击角度的引入,增大了喷注面板热载.      

悬停状态下小型共轴直升机操纵响应特性分析

从在研共轴双旋翼直升机的工程实际出发,建立了悬停状态下旋翼非定常气动特性的计算模型.引入Leishman-Beddoes指数函数的半经验公式,建立了二维翼型非定常气动模型;引入干扰因子到动态入流模型,建立了反映共轴双旋翼直升机上下旋翼气动干扰的诱导速度模型;从桨叶的挥舞动力学模型出发,利用四阶Runge-Kutta算法求解桨叶刚性挥舞角的数值解.通过计算分析,得到了悬停状态,总距突增时上下旋翼升力和扭矩的动态响应特性,并分析比较了半差动和全差动航向控制方式的操纵响应差别,为共轴式直升机机动特性的研究作了必要的准备.      

基于光流信息的圆弧偏置比例导引规律

提出了一种改进的用于被动寻的导弹的基于光流带落角约束的导引规律,其具有更强的适应性和更小的落角误差,而且该导引律不要求弹目距离信息,克服了被动寻的导弹不能测距的约束.基于采用光学传感器和光流算法的测量模型,受昆虫导航的启发,利用光流信息进行被动寻的导弹的导引和控制.同时借鉴偏置比例导引律的结构,重新设计偏置项,实现导弹以期望的落角命中目标.仿真表明,拦截地面运动目标时,该导引律在保证小脱靶量的同时,基本达到期望的落角,对于测量噪声也具有较好的鲁棒性.      

双独立闭环复合液压伺服控制体系的分析

针对现有几种液压伺服控制系统的优缺点,基于高性能和节能这一发展趋势,提出基于伺服电机、定量泵、蓄能器和伺服阀的双独立闭环的新型复合控制体系.分析了其结构特点,建立了数学模型并进行了仿真分析和实验验证,证明新型控制体系充分发挥了各个控制环节的效能,实现了流量适应,较现有的控制方案简单可靠,在综合指标方面有了很大的提高,适合机载液压系统和弹载液压系统.      

全球导航卫星系统多星故障排除新方法

在全球导航卫星系统中,多颗卫星同时发生故障的概率会随着观测卫星数的增加而增加,从而,在接收机自主完好性监测中需考虑多星故障的处理.针对故障检测比故障排除简单、且故障检测率比故障排除率高的特征,以故障检测为基础,提出了一种新的多星故障排除方法——随机搜索法.该方法采用二进制对观测卫星进行编码,通过随机初始化方式获得初始无故障星座,再通过逐步搜索未选卫星方式来得到最终的含有最多无故障卫星的星座,实现故障排除功能.仿真结果表明:大部分情形下,新方法能获得99%以上的故障排除率,既能进行单星故障排除,也能进行多星故障排除,能有效满足全球导航卫星系统关于自主完好性的要求.      

基于动态逆的空空导弹奇异摄动中制导律

结合奇异摄动和动态逆方法,以飞行时间和末端能量的线性组合为性能指标,推导了一种近最优中制导律.导弹状态方程根据状态变量时间常数写成三时间尺度系统.降阶系统包括纵程、横程和比能动力学方程.用最优控制理论求解出降阶系统最优解,即原系统的外解.动态逆应用于边界层修正,得到一个闭环控制器,其性能可根据爬升、高空等高飞行和下滑阶段或其他情况的不同要求进行调整.仿真结果表明:该制导律满足了对弹道平滑度、飞行时间和末端能量的要求.中段末端航向误差小,为中、末制导的平稳交接班提供了保障.      

基于改进贪心算法的无人机集群协同任务分配

无人机集群由于其强大的信息共享与行为协作等优势,在军事、民用及科研等领域发挥了重要作用.然而无人机集群在执行大规模任务时,任务的时间约束、时序关系以及性能要求都对集群任务的协同规划与分配提出了巨大的挑战.针对多无人机协同飞行约束下的任务分配问题,本文提出了一种基于改进贪心算法的无人机集群协同任务分配算法,在保证无人机间...     

英语大班教学管理策略

在分析了大班教学的优势及不利因素之后,综合国内外研究动态,从有效分组、多种方式促进师生及生生之间的交流、丰富课外活动、加强课后及作业管理、合理应用多种测试手段等方面提出了英语大班教学管理策略。     

PREDICTION OF SURFACE ROUGHNESS FOR END MILLING TITANIUM ALLOY USING MODIFIED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION LS-SVM

It is difficult to construct the prediction model for titanium alloy through analyzing the formation mecha- nism of surface roughness due to the complicated relation between influential factors and surface roughness. A no- vel algorithm based on the modified particle swarm optimization （PSO） least square support vector machine （LS- SVM） is proposed to predict the roughness of the end milling titanium alloys. According to Taguchi method and features in milling titanium alloys, the influences of cutting speed, feed rate and axial depth of cut on surface roughness are investigated with the analysis of variance （ANOVA） of the experimental data. The research results show that the construction speed of the modified PSO LS-SVM model is two orders of magnitude faster than that of back propagation（BP） model. Moreover, the prediction accuracy is about one order of magnitude higher than that of BP model. The modified PSO LS-SVM prediction model can explain the influences of cutting speed, feed rate and axial depth of cut on the surface roughness of titanium alloys. Either a higher cutting speed, a lower feed rate or a smaller axial depth of cut can lead to the decrease of surface roughness.