对领导干部廉洁自律工作的几点认识

空管系统一体化管理后,民航局空管局科学判断发展形势,提出了“安全运行、队伍稳定和廉政建设”是空管系统面临的三大压力,找准了工作的关键。当前,空管建设正处在一个高速发展时期,各项工作任务重,党风廉政建设是我们面对的新课题．为实现空管又好又快发展．如何把握领导干部廉洁自律工作基本规律。笔者谈几点认识。     

MQ在HACMP for AIX上的应用浅谈

引言随着计算机网络和分布式应用的不断发展,远程消息传递越来越成为应用系统中不可缺少的组成部分。商业消息中间件的出现保证了消息传输的可靠性,高效率和安全性,同时也减少了系统的开发周期。目前应用最多的消息中间件产品为IBM MQSeries。要保证MQ消息24小时不间断发送的关键是依靠信息技术的可用性。HACMP for AIX软件能够保证关键性资源的高可用性。     

2009年空管系统年中工作研讨会顺利召开

7月9日至10日,民航空管系统2009年年中工作研讨会在天津召开。民航局空管局苏兰根局长、周毅洲书记以及各地区空管局主要领导出席了会议。会议着重回顾了上半年的工作情况,分析了当前面临的形势、特点和任务,研讨了下半年空管系统工作重点。     

空管系统第二批学习实践科学发展观活动总结大会召开

8月18日,民航局空管局党委召开空管系统第二批学习实践科学发展观活动总结视频大会,空管局全体局领导均出席了会议。会议由民航局空管局局长苏兰根主持,党委书记周毅洲作重要讲话。今年‘3月12日以来,空管系统700多个基层党组织、1万余名党员按照中央、民航局党组和空管局党委的统一部署,紧紧围绕“夯实安全基础,推进一体化建设,实现空管系统又好又快发展”这个主题,密切联系空管安全运行和各单位的实际,集中参加了学习调研、分析检查、整改落实三个阶段六个主要环节的第二批学习实践科学发展观活动。空管系统各级党委对活动高度重视,加强领导,严密组织,及时指导,狠抓落实,     

厦门国际航空港股份有限公司

厦门国际航空港股份有限公司的前身是厦门机场发展股份有限公司。由厦门国际航空港集团有限公司独家发起募集设立。1996年。公司在上海证券交易所正式挂牌上市,是中国民航系统第一家机场上市公司。2008年,公司完成厦门空港航空产业链整合,全面成为厦门空港运行业务的经营主体和机场管理机构,多年来,公司稳健经营、协调发展,取得了较好的经营效益,截止2008年底,公司总资产达15亿元,净资产10亿元,拥有五家下属公司。     

横向加速度对飞行发动机绝热层烧蚀影响的实验研究

设计了实验发动机与实验装置,进行了一系列飞行固体火箭发动机横向过载模拟试验,获得了不同加速度下发动机内绝热层烧蚀率定量化的试验数据。验证了横向加速度严重影响局部绝热层烧蚀的事实。机理分析表明,此种结果是由于横向加速度作用下燃气中Al₂O₃液态粒子偏离发动机中心线,沿离心力方向大量沉积所致。此项研究为相关的工程设计提供了基础性的依据。      

基于神经网络的MIMO非线性最小相位系统鲁棒自适应控制

 针对一类模型未知的具有不确定性和外部干扰的多输入多输出（MIMO）非线性最小相位系统提出了鲁棒自适应输出反馈跟踪控制方案。用高斯径向基函数（RBF）神经网络逼近对象未知非线性,用高增益观测器估计系统不可测量状态。所设计的鲁棒自适应控制器不仅能使闭环系统稳定,所有状态有界,而且跟踪误差一致最终有界,并保证最终边界足够小。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

基于MSP430汽车防抱死制动控制器的设计

介绍了一种汽车防抱死制动系统控制器的设计。控制器以MSP430F149单片机为核心,根据防抱死制动系统的工作原理,利用轮速传感器,对轮速进行滤波、放大、整形等实现车轮速度的采集。采用基于车轮滑移率的防抱控制理论,根据车速、轮速来计算车轮滑移率。在硬件设计方面,根据系统选择了MSP430F149单片机,设计出信号输入回路、输出驱动回路、电源部分,给出了系统结构原理图。     

风力机叶型增升技术

介绍了利用栅片改善风力机叶型大迎角下气动性能的研究结果。通过对风力机专用翼型的数值模拟,研究了栅片对翼型流动分离的控制效果,并在数值模拟结果的基础上对栅片进行基因算法优化。优化过程采用多岛基因算法,以N-S方程为控制方程,以升力最佳为目标,对栅片进行多参数优化。结果表明:栅片可以有效控制翼型的失速特性,抑制翼型大迎角下的流动分离,推迟失速攻角和增加升力;基因优化算法能更大地提升栅片的控制效果。     

考虑噪声抑制的高超声速风洞气动力识别方法

对于风洞试验中全尺寸模型试验的非平稳信号进行载荷辨识仍存在诸多问题。针对全尺度模型试验的非平稳信号载荷辨识提出了一种基于深度残差收缩网络（DRSN）深度学习技术的智能载荷辨识方法,该方法通过深度学习提取测力系统输出数据中的气动力、惯性力和噪声等特征,通过注意力机制对每组数据进行获取阈值,再通过软阈值函数对特征进行滤波降噪,有效辨识出测力系统响应信号中的惯性力分量并进行剔除,实现气动力载荷辨识。在测试验证中,均值法的辨识精度为85%以上,DRSN模型的辨识精度为94%以上,证明DRSN模型能有效降低噪声和惯性力对于载荷辨识的干扰,用于非平稳信号的载荷辨识具有精度高、可靠性好等特点。