OPEN MIND凭借hyperMILL~实现自动化编程

2011年9月19~24日OPEN MIND Technologies AG将采用自动化编程——更优工序为自己的口号,参展欧洲机床展览会,将带来其CAM解决方案hyperMILL~ 2011的全新功能,演示如何在更短的编程时间内实现更高的性能。     

飞机空调系统频发故障模型构建及预测

利用时间序列算法,对飞机空调系统故障进行预测研究。该算法基于数据处理后集成到SAS系统中的飞机空调系统故障序列,利用SAS/ETS模块相应命令检验该序列为平稳非白噪声序列,在此基础上对有限多个模型进行相对最优化选择后构建自回归移动平均(ARMA)预测模型。最后,将该模型应用于某型飞机空调系统故障实证研究及短期预测中,分析结果表明,该方法在飞机空调系统故障短期预测中的效果良好。     

合作与竞争——OEM、航空公司与MRO企业之间新的战略合作关系

高可靠性的发动机打破原有的合作关系 尖端技术的应用使得发动机的可靠性越来越高，在翼时间越来越长。国际航空理事会负责技术服务和维修条例的副总裁乔纳森-伯杰表示：“如今，发动机的在翼服务时间为5～7年，而普惠公司早期的JT8D和类似发动机的在翼时间平均仅为12～18个月。”     

中国民航旅客量季节性问题研究

中国民航旅客量的季节性波动是经济学研究的重要命题。选取中国民航旅客量时间序列数据作为分析对象，采用年度季节强度指数（R）与月季指数（Zt），揭示中国民航旅客量的年度季节集中性与月度季节变化规律。 R值整体上呈现逐年递增的趋势，指标随季节变化明显，且按一定规律分布。 Zt 值指示4月、7月、8月、9月、10月为旺季，其余月份为淡季。民航旅客量淡旺季与游客出游行为、节假日长短、气候等因素有直接联系。研究结论为解决中国民航旅客量的淡旺季问题提供基础数据，也为调整航空公司在淡旺季时的人员、航班及其他工作安排，为缓解航空客流量供需不平衡的矛盾提供决策参考。     

RNN在降落伞开伞特性研究中的应用

为了对降落伞充气展开过程中的拉力、速度等关键特性进行预测,结合当下机器学习的研究热点,使用循环神经网络对空投试验数据进行学习和训练。文章对原始数据进行了归一化预处理并且采用批量梯度下降的训练方式;试验验证了循环网络方法对充气过程中重要参数进行计算的可行性;并且说明了时间序数索引项在试验中需带入网络参与计算的特点。试验结果表明,使用循环神经网络对训练集数据的开伞速度曲线拟合效果很好;计算结果能够准确反映开伞过程中的拉力变化趋势,峰值误差小于1%,且峰值时刻误差小于2%。     

GP芝柏慈善环保之行

世界地球日所举行的首届"绿色环保拍卖",为造福环境募资240万美元,所得利益悉数捐献非营利环保机构。瑞士顶尖制表厂GP芝柏表还投入到参与世界性绿色环保活动中,献上以环保为题、独一无二的ww.tc Chronograph for Green Auction世界时间腕表作拍卖用途。GP芝柏表品牌持有人、Sowind集团主席5tefanoMacaluso表示,很高兴为"绿色环保拍卖"     

卫星在轨时钟源频率特性评估方法研究及应用

针对传统评价卫星在轨时钟源频率特性方法,在实际应用中存在占用地面测控资源、自主性较低及评估精确性受限的问题,提出以星载高稳钟源作为参考频率源,基于遥测数据评价卫星时钟源频率特性的方法,并详细介绍了其方案设计、数据处理流程以及在轨实际应用的情况。该方法具有原理简单、算法简便、资源占用少、应用性强的优势,可有效解决传统方法在实际应用中遇到的问题。     

基于快速非奇异终端滑模的姿态控制技术

针对存在执行器故障与外部干扰的刚体飞行器姿态控制系统,提出一种基于快速非奇异终端滑模(NSFTSM)的姿态容错控制方法.控制方法不仅保证姿态机动过程的快速性,而且避免了传统的终端滑模面所带来的奇异性问题.采用二阶鲁棒精确微分器估计执行器故障与外部干扰,采用快速非奇异终端滑模技术设计姿态容错控制律,根据Lyapunov稳定性理论证明了方法的稳定性.稳定性分析表明,通过引入新型快速非奇异终端滑模,控制器使得闭环系统能够快速收敛到滑模面的微小邻域内,进而收敛到系统平衡点的微小邻域内,并且系统对外部干扰具有较强的鲁棒性.数值仿真结果验证了方法在姿态跟踪控制中的有效性.