俯斜墙背条件下朗肯与库伦土压力理论的研究

从挡土墙抗滑、抗倾覆安全系数和挡土墙的主动土压力两个角度，研究建立在朗肯土压力理论与库伦土压力理论基础上的不同主动土压力计算方法所带来的误差，认为在俯斜的挡土墙墙背条件下，应使用抗滑、抗倾覆安全系数来判断土压力计算方法是否合理。     

基于不完备模糊规则库的信息融合故障诊断方法

在基于模糊推理的故障诊断专家系统中,规则库的不完备常常会引起系统的某些输入产生的输出不确定。针对此问题,将模糊推理与证据理论相结合提出了一种新的融合诊断方法。首先根据证据的随机集表示及随机集扩展准则将模糊输入映射到输出,并聚合生成故障命题的基本概率赋值(BPA),以度量由规则库不完备和输入模糊性引起的输出不确定。然后利用Dempster组合规则将多个不完备规则库提供的BPA融合,用融合结果判决故障,并以电机转子故障诊断为例,验证了所提方法可以有效地提高故障确诊率。     

贯彻“抓小防大”理念 做好基层航空安全管理

安全是航空公司永恒的主题。经过多年的研究,民航安全管理已形成一套较为完善的理论体系。本文从分析基层航空安全管理手段、方法出发,系统阐述航空公司如何实施安全管理。从近年发生的典型案例的分析中,开展风险分析,识别风险源目的,分析风险程度,最后制定相应措施,堵塞漏洞,实现管理优化,以达到提高安全管理水平的目的。     

基于商空间理论的模糊控制在航空相机中的应用

针对航空相机快速返回定位问题,应用商空间理论提出了一种快速无超调定位模糊控制算法。将位置偏差量模糊化．并根据模糊等价关系合并正规峰集,从而得到了不同粒度下的控制规则．系统通过不断改变粒度,采用粗拉度粗调,细粒度细调的方法,实现快速无超调定位。在模拟相机平台上采用3个粒度层,通过模糊规则调整模糊输出和PID控制器的积分时间实现最速控制、模糊控制和PID控制在不同粒度下的转换．实验结果表明此算法具有定位快、稳定精度高以及无超调等优点．     

飞行器板结构中Lamb波解析建模研究

通过理论分析,计算得到特定条件下的板结构中Lamb波的解析解和理论波形,从而为机遇Lamb波的飞行器结构健康监测工作提供坚实的基础.基于对金属板结构的空间-波数域弹性力学分析和压电材料传感器的力电耦合场分析,得到了金属板中Lamb波传播的一般解析解.基于此解析解,可以得到Lamb波传播的理论波形建模结果.为了验证这一解析建模结果,进行了金属板结构中的Lamb波传播实验,通过对比实验结果与建模结果,证明了这一解析建模结果的准确性.     

面向NXD的XML数据函数依赖

XML的半结构化特性造成了Native XML 数据库中数据模式规范化设计中的很多问题.采用结构信息和数据信息相结合的方法,给出XML数据间函数依赖的定义,解决数据模式规范化设计中的理论问题.建立了XML模式路径和XML数据树节点路径的定义,描述XML数据中的路径;给出了XML文档有效性的形式化定义;在此基础上定义了树元组和树元组相等的概念.运用树元组及其相等的概念定义了XML数据的函数依赖关系,进而给出了相应的自反、增广、传递推理规则,用于推导给定集合所蕴涵的函数依赖关系.并证明了这一推理规则是正确的.上述工作为Native XML 数据库系统中数据模式的规范化设计提供了一定的理论基础,增强了XML数据的语义特性.     

沃尔什函数理论中并元移位概念的物理解释

并元移位的概念在沃尔什函数的理论中有着重要的作用,但是,至今为止,未见有人对它的物理意义做出合理的解释.从复制理论的角度出发,在简要介绍复制理论的基础上,通过研究复制序列的位置相关性,揭示了并元移位实际上是一种特殊的距离定义,从而较为深刻地解释了并元移位概念的物理意义.     

基于粗糙集理论的卫星故障诊断方法

卫星结构和控制的复杂性、独特性和诱发故障的多源性导致其故障诊断的困难．卫星的一种故障模式与许多症状变量有关,目前的故障诊断推理因未充分考虑症状变量的冗余变量而比较复杂．提出了基于粗糙集理论的故障症状约简新方法,用卫星故障实例研究了新方法的应用,结果表明该约简方法对消除卫星故障症状信息冗余、简化和优化故障诊断推理非常有效。     

快速爬升的奇异摄动中制导律设计

为满足实际作战的要求,基于最优控制理论和奇异摄动方法,提出了一种可保证中远程空地导弹快速爬升到最优高度的中制导律.它由变系数最优爬升控制,最小能量巡航控制和最小能量下滑控制组成.为了减小爬升段控制对下滑段的影响,提出了一种新的控制逻辑.最后针对某型空地导弹进行了仿真.结果表明,该中制导律较好地满足了中远程空地导弹在中制导段的要求.本文的研究结果具有较好地工程参考价值.     

基于粗神经网络的民用飞机故障诊断

针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性.