签派如何创造效益

随着全球经济一体化进程的突飞猛进,国际航空业正以每年5%-6%的增幅发展,"降低运营成本,提高经济效益"已日益被各国航空企业所关注。作为航空公司运行的枢纽,签派室肩负着航班安全正点的艰巨任务,但是外界很多人认为这个部门只是保障了安全,并没有为航空公司创造效益,其实不然,签派在保障航班正点的同时正在从各方面创造效益。本文就从几个方面阐述签派是如何向成本要利润的。     

浅议信息时代高校校报的发展

在以网络为代表的新媒体无孔不入的今天,传统的报纸面临着巨大的压力,同样新媒体对高校校报的冲击无疑也是巨大的。如何在竞争激烈的新媒体时代继续引领校园舆论,是所有高校校报人所引以深思的问题。列举了信息时代以网络为核心的新媒体对高校校报的冲击,特别是在读者获取信息的方式、读者阅读兴趣、读者阅读习惯等方面的巨大影响;分析了高校校报和网络媒体在内容、形式等方面各自的长处和特点,并初步提出了高校校报机构调整和加深内涵建设等应对措施。     

联盟2-1b火箭发射格罗纳斯卫星

10月3日，俄罗斯联盟2-1b型火箭在普列谢茨克发射场发射了一颗格罗纳斯-M型导航卫星，代号“宇宙”2474。这是联盟U型火箭8月24日发射进步号货运飞船失败后联盟号系列火箭的首次发射。俄联邦航天局称，此次发射将使格罗纳斯系统自1996年以来首次恢复全面运行能力。新发射的这颗卫星是该系统的第24颗工作卫星，将使系统能实现全球覆盖。联盟2-1b型火箭是联盟号火箭的升级型号，采用了与联盟U型火箭不同的新上面级。俄计划在年内再发射4颗格罗纳斯卫星，其中3颗将在11月份由一枚质子号火箭发射，另一颗将由联盟号火箭发射。     

从“外交核爆炸”到中法通航

1964年1月27日,中国和法国正式建立大使级外交关系,50多年来,中法两国关系历经温暖晴好,也难避阴霾风雨,但两国人民相互吸引、相互尊重、相互欣赏,不断拉近距离,使两国在政治、经济、文化、社会等众多领域的合作逐步深化、持续创新,创造出了很多佳话。中国和法国同为具有全球影响力的大国和联合国安理会常任理事国,都拥有令世人瞩目的灿烂文化和悠久历史,跨越东西半球的遥远距离,使得两国间发展多方面关系,很大程度上有赖于两国航空关系的发展。整整50年的发展实践也证明了这一点。1966年6月1日,法国与中国正式签署《航空交通协定》,继在西方大国中第一个与中国建立外交关系之后,成为首个实现与中国通航的西方大国。中法两国对开航线,不仅让中国民航完成洲际飞行、真正"飞出去",搭建起了高效便捷的空中通道,也成为中法两国发展和巩固双边关系以及人民友谊的见证。     

基于自适应径向基网络的舰船RCS统计特征识别方法

文章采用舰船RCS频域起伏序列的均值、标准差为识别特征向量,利用提出的基于样本密度的自适应径向基网络,进行舰船分类识别研究。自适应径向基网络采用改进的自适应PSO方法估计样本密度最优邻域半径,实现径向基网络中心的自适应选择。改进的自适应PSO方法采用能反映样本聚类特点的BWP指标为适应度评价函数,采用快慢结合的高斯自适应惯性权重调节策略,提高了最优样本密度邻域半径的搜索速度和精度。实验结果表明,自适应径向基网络能自适应获得径向基网络最优识别率对应的RBF中心及其位置分布,减少了对建模人员经验的依赖,提高了反舰导弹对舰船类型的识别分类能力。     

间冷回热循环发动机回热器管路系统设计优化

结合Flowmaster软件平台建立回热器供/回气管路系统的流动传热性能仿真网络,利用Isight软件中近似模型方法建立回热器性能与供气管、主管及回流管径之间的响应函数关系。以各回热器模块的冷气流量等性能参数为目标,采用多种遗传优化算法对回热器管路系统尺寸进行优化。结果表明,当供气管径为165 mm、主管管径为70 mm、回流管管径为162 mm时回热器换热量最大,此时管路系统质量为335.04 kg。考虑到在喷管内安装后各回热器模块燃气侧流量分配不均匀性的影响,总换热量及换热效率略有变化。     

卫星时钟信号功分网络对锁相环电路干扰分析

在多颗卫星测试中,连接在功分网络上的设备在各自加断电的瞬间,会造成锁相环电路输入信号的相位瞬时变化,引发锁相环电路的相位跟踪,导致瞬时失锁。文章通过理论推导和公式仿真,明确了产生干扰的各设备时钟信号入口的反射系数和功分网络各输出端口的隔离度是影响干扰强弱的主要因素。提出了使各设备时钟信号入口的驻波不相等,且反射系数相位趋于同相,同时提高网络各输出端口的隔离度的消除干扰方法,并通过设备的系统联试进行了验证。结果表明:此方法可以有效抑制此类干扰,可为卫星时钟信号功分网络设计提供参考。     

基于冲击特征提取的旋转机械智能故障诊断

针对齿轮、轴承故障，提出了基于冲击特征提取胶囊网络的旋转机械智能故障诊断模型。在胶囊网络的构架基础上，将原始故障振动信号作为输入，通过构造首层小波核卷积层，针对性提取冲击故障特征，提高深度学习网络特征提取的可解释性。在小波核卷积层之后扩展一层卷积层，强化首层小波核卷积层提取的特征，将强化的特征经初级胶囊层、数字胶囊层输出分类结果，从而构造了“端到端”的小波卷积胶囊网络模型。通过对各层提取的特征可视化分析，证明了该模型对故障振动信号的冲击特征具有良好的提取能力。3个不同实验平台的数据集验证结果表明不同故障类型、不同故障程度的齿轮及轴承的识别精度最高可达到100%，并具有良好的泛化能力。