水平表面气流剪切作用下的水膜厚度

飞机结冰表面上的液态水受气流吹拂作用会发生向后溢流,从而影响结冰区域范围及防冰系统设计;为了获得水膜流动规律,对水平平板表面上气流剪切驱动的水膜流动进行了实验测量和建模分析。通过水膜流动风洞试验台产生高速气流驱动水膜的流动,使用色散共焦位移计测量同一位置的水膜在不同时刻的厚度变化,结果表明气-液界面由底层薄水膜和多种尺度的波动组成,具有变化速度快随机性强的特点。通过水膜厚度随气流速度及水膜雷诺数的变化规律,发现平均水膜厚度与两者均呈现出单调非线性的依赖关系。基于薄水膜流动理论和平均水膜厚度实验结果,提出了高速气流剪切作用下的气-液波动界面剪切因子计算式,适用于风速17.8~52.2m/s,水膜雷诺数26~128之间的平板水膜流动计算。     

基于MATLAB/Simulink的HY-2星载微波散射计系统仿真建模

为实现星载微波散射计的优化设计,利用MATLAB软件搭建了海洋二号(HY-2)卫星微波散射计系统仿真模型。首先,参考其初样设计阶段的仿真模型,根据其最终设计方案和参数设置,对发射机、接收机、信号处理单元三个主要模块搭建仿真模型。其次,模拟海面风场监测过程,将仿真模型划分为信号源、发射机、海面回波、接收机、信号处理单元和结果输出六部分,并在初样设计模型的基础上引入信道特性,完善仿真模型。最后,利用雷达方程解算海面后向散射系数,验证了模型的正确性,可为我国后续微波散射计的设计和优化提供仿真分析手段。     

变形飞行器建模及控制方法研究综述

针对变形飞行器的发展现状、气动建模、动力学建模以及控制方法研究进行了综述。首先阐述了变形飞行器的定义及变形需求,再从四个方面梳理了变形飞行器的技术优势。针对不同的机翼变形方式,对飞行器各种变形技术的特点及发展现状进行了详细的分析与总结;将变形飞行器与固定外形飞行器的气动机理进行了对比分析,并对变形飞行器的动力学建模方法进行了梳理,总结了各种方法的特点;结合变形飞行器自身特性分析了飞行控制的特点及难点,并详细阐述了各类变形飞行器的控制研究进展。最后总结分析了变形飞行器的发展趋势：深化基础理论与技术研究,从材料、结构及控制等领域全方面朝着智能化方向发展,最终实现变形飞行器的工程化、自主化、智能化应用。     

黑盒预处理功能可测试性的研究

通过对黑盒预处理功能可测试性的数学建模和理论证明,总结出可测试性黑盒预处理功能的判定步骤和测试方法,并通过一个实例进行详述。     

基于BP网络的机组工作量评估方法研究

为研究机组工作量的评估问题,搭建了模拟飞行实验平台,设定了7种不同负荷的飞行任务。模拟飞行中,对被试的生理指标进行测量,并采集其主观评价值。采用BP网络进行数学建模,将生理指标测量值作为输入、NASA-TLX表法的评价值作为输出,利用输入、输出模式对对网络进行训练,并对该方法进行验证。结果表明,基于BP网络的机组工作量评估方法,较传统方法更为稳定、精确,且大大降低了被试数量。提高训练模式对的数量、简化生理指标的测量过程,并保证测量精度是该方法成功的关键。     

飞机液压管路支撑的有限元建模方式对应力分析的影响

在飞机典型液压导管不同构型和负载模式下,做了应力试验测量,得到应力试验的数据,并在有限元环境MSC.PATRAN中,针对导管的不同构型建立有限元分析模型,对每种构型下支架与卡箍采用八种不同的简化方式,得到仿真结果。然后将不同简化方式的仿真结果与试验结果作对比分析,考虑不同因素(如支架刚度、卡箍橡胶刚度、导管与橡胶间的摩擦与滑动等)对分析结果的影响,找到了在工程上简单易行,精度上可以接受的支撑简化方法。     

飞行控制技术面临的挑战与发展

总结了飞行器的发展趋势,明确了飞行控制领域的前沿问题与挑战,概括了飞行控制技术的基础问题和关键技术,分析了现阶段飞行控制技术研究进展,对未来飞行控制技术的发展提出了建议与思考。     

一种基于机动辨识预测的空空导弹导引律

现有的空空导弹导引头在有噪声和干扰的环境下获得目标精确信息存在时间延迟,且新一代目标的机动能力更强,不对导弹加以补偿会造成较大脱靶量,所以需对目标状态有效预测。针对新一代目标规避空空导弹常用的大机动模式,为满足新一代空空导弹发展需求,设计了一种新型复合导引律。从目标自身出发,研究高机动目标规避导弹采用的典型机动形式,对机动轨迹进行离线建模,构建具有扩展能力的目标机动模型库。设计自适应滤波器对测量噪声进行降噪。同时,利用模型库设计了机动辨识预测器,对目标实际机动进行在线辨识。基于在线辨识的结果对目标机动进行预测,并对时间延迟进行补偿和修正,实现对高机动目标的精确打击。仿真结果表明:该方法对不同类型的机动目标均有较高的预测精度和命中精度。     

改进的遗传算法在模块化考试自动组卷中的应用

自动组卷是典型的多目标优化问题,针对软件工程等科目存在模块化的特点,建立了试题库及多目标优化组卷模型,对不同的目标根据其重要性采用不同的权重系数,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,使用了遗传算法进行求解,根据约束条件存在着硬约束与软约束条件,改进了可行解的产生方法,求解过程中采用精英策略对种群进行选取,并对交叉、变异算子进行优化。经实际测试,组卷成功率与算法的收敛速度均可达到自动组卷的要求。