25t级氢氧膨胀循环发动机推力室氧腔流动仿真

为提高25 t级氢氧膨胀循环发动机推力室氧喷嘴出口流量均匀性,采用CFD方法对氧腔内流场进行了三维稳态数值仿真研究,分析了造成出口流量分布不均的原因,并据此设计了4种改进结构的氧腔,对每种结构进行了细节优化。通过数值仿真得到了不同方案氧腔内的流场分布以及喷嘴出口流量分布,对比分析了均流板和液氧入口结构对出口流量均匀性的...     

航母编队防空作战预警纵深对警戒直升机前出距离的约束分析

航母编队在防空时,通常利用舰载警戒直升机机载警戒雷达探测距离远的优势实施对空预警,以提高编队防空作战能力。通过分析航母编队在舰载战斗机甲板待战情况下的防空作战过程,建立了警戒直升机前出距离的数学模型,仿真分析了模型中有关参数对警戒直升机前出距离的影响,为确定警戒直升机在航母编队防空作战中的前出距离提供了参考依据。     

遥测中间装置模拟量变换器故障诊断方法CSCD

介绍了遥测中间装置模拟量变换器在调试初期参数输出异常时故障初步分析、工作原理、排除步骤以及常用方法等。将被测对象的电量参数经适当的变换与匹配,使之满足遥测传输设备的要求,起到信号调节和接口作用,它的精确度、可靠性及安全性等指标直接影响系统的总体性能,其工作正常与否,可直接影响测试数据的判别结果。此故障排除方法,可供模拟量变换器单机调试人员、工艺人员参考。     

数据融合技术在空气动力学研究中的应用

气动力数据通常通过风洞试验、数值计算和飞行试验三种途径获得,三者各有优缺点,为了得到更加完善准确的气动数据,可采用数据融合技术对不同来源的数据进行深加工和利用。针对数据融合技术在空气动力学中的应用进行讨论和探索,首先介绍了数据融合技术在空气动力学中的应用背景、发展现状及数据融合的基本思想,此后综合提出了建立气动数据融合准则的基本思路和两种具有应用价值的融合算法:基于不确定度的数据融合方法和基于气动力建模的数据融合方法,并给出了部分研究应用结果。最后,文章对气动数据融合技术在气动领域的应用前景进行了展望。研究发现,采用数据融合技术后,可以进一步提高气动数据的完整性和准确性,但由于气动数据融合工作不仅需要进行算法研究,同时还需要工作人员的大量经验,融合结果包含较多的人为因素,因此具体采用何种融合方法要根据具体情况而定。     

航空发动机矢量喷管控制系统试验研究

为验证航空发动机轴对称矢量喷管控制系统的阶段性研究成果,开展了配装轴对称矢量喷管的航空发动机地面整机试车验证研究工作。试验选取了几个具有代表性的航空发动机典型工作状态点进行,首次进行了在阶跃输入条件下的航空发动机整机动态性能测试,获取了航空发动机矢量喷管控制系统静态性能和动态性能的基本数据,验证了航空发动机轴对称矢量喷管控制系统的有效性,总结了该系统的油源压力和流量对控制系统性能的综合影响,具有一定的工程应用价值。     

基于Rician分布的SAR图像MRG目标提取算法

针对SAR图像特有的乘性噪声和非恒虚警统计特性很难正确提取目标的问题,本文提出了MRG算法对SAR目标进行检测。首先用MRF-ICM算法对SAR图像进行后向散射系数的复原,再在复原后的幅度上叠加相位信息后引入Rician分布寻找自适应的最佳局域Gabor滤波器参数对SAR图像进行目标提取。和以往的算法相比,MRG算法充分利用了SAR图像幅度和相位中所携带的信息,能更准确地提取目标。实验表明:该方法能取得很好的目标检测效果,后期提取出的目标更符合实际目标形态,具有较强的通用性。     

改进U-Net网络及在遥感影像道路提取中的应用

高分辨率遥感图像分割在军事、民用等领域具有良好的应用前景,但由于复杂的背景条件以及干扰物的遮挡,导致现有算法无法较好地从遥感影像中提取道路细节信息。研究基于改进U Net网络模型,提出了MDAU-Net（multi dimension attention U-Net）网络结构模型,通过对U-Net网络结构加深至七层结构来提升精细分割道路的能力;并提出了一种多维注意力模块MD-MECA（multi dimension modified efficient channel attention）,将其添加至编码部分的特征传递步骤中,以达到对编码部分的特征传递进行优化的目的;其中利用DropBlock与Batch Normalization解决网络训练过程中出现的过拟合。试验结果表明:改进后算法可以有效提升道路的提取效果,在测试集上的准确率达到了97.04%。     

电离层f_0F_2参数提前24小时预测

利用中国9个垂测站(海口、广州、重庆、拉萨、兰州、北京、乌鲁木齐、长春、满洲里)一个太阳周(1976-1986年)的数据资料,采用三层前向反馈神经网络(BP网络)实现了电离层F2层临界频率(f0F2)参数提前24h预测.通过对f0F2参数的时间序列及其与日地活动之间进行相关分析,确定f(t)(当前时刻f0F2)、经过变换的F10.7指数等5个参数作为神经网络的输入参数,并通过同时段训练法获得不同时刻的预测值,本文与自相关分析法进行了预测性能比较.结果表明,上述方法构建的神经网络可以达到较高的预测精度.针对暴时数据,对神经网络算法进行了改进,提高了神经网络法对暴时数据的适用性.     

《工业设计史》课程的深度教学

传统的<工业设计史>课程教学侧重"史实";时代的变迁促进了工业设计学科的发展,要求对其教学上升到"评论"层面;从"评论"的视角挖掘本土资源,是培养学生建立本土特色设计意识的有效途径,教学过程中要善于发现并实施这些基本点,为以后更深入的专业教学打好思想基础.     

精确化的航班餐食管理

为解决目前航空公司餐食管理混乱的问题,提出了精确化的航班餐食管理方案并进行了开发与投产原有配餐管理方式下,餐食数据由航空公司主控人员在航班换季(春、秋)时在T-card中设置,并由地服人员实时提供旅客相关服务,导致用户订座时的航班餐食信息可能与实际配餐不匹配,由此引发的客户投诉量可达航空公司总投诉的10％左右.为了解决此问题,设计和实现了精确化的航班餐食管理.航空公司通过ISS2系统实时管理餐食数据,并且实时同步到航信主机内,在用户进行航班查询时计算显示准确的餐食数据.投产结果说明精确化的航班餐食管理能够有效提高航空公司的餐食管理水平,可减少80％的订座餐食与实际配餐的不匹配率,降低了8％的客户投诉,提高了旅客满意度,有着良好的应用前景.