站调工作中的注意力分配

管制员在空中交通管制服务工作过程中，同飞行人员一样，存在着合理分配注意力的问题。站调工作以其事务繁杂、在场时间长、服务特性相对偏重而称，在这样的工作环境中如何保持注意力的高度集中，就成为确保飞行计划正常、有序实施的重要因素之一。     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值     

综合TF／TA飞行的航迹控制与仿真

在超低空突防过程中．有效的航迹跟踪控制算法是飞行器顺利完成综合地形跟随／地形回避(TF／TA)飞行任务的保证。在综合TF／TA飞行过程中，由于飞行器需作大机动飞行，纵、横向之间存在严重耦合，常规的航迹跟踪控制算法亦不适用。本文将六自由度飞机状态方程描述为纵、横向两个子系统所构成的关联大系统，并在一定的假设条件下将两者之间的耦合成分分别看作纵、横的控制量的一部分，然后利用大系统变结构控制理论，对TF／TA飞行的纵、横向的轨迹控制律进行独立设计，降低了理论研究和工程实现的难度。仿真例子表明这一方法是可行的。     

惩罚函数法在发动机性能计算中的应用

按照涡喷发动机工作时遵守的气动热力学定律，建立了发动机的稳定数学模型，并针对双轴涡轮发动机性能计算的非线性数学模型，利用优化和最优控制理论中的惩罚函数法，对发动机性能进行了基于约束的最优求解程序设计，利用程序对某型发动机的稳定飞行特性进行了计算，计算结果表明，使用惩罚函数法求出的特性曲线变化规律正确，发动机平衡方程的解的精度更高，在此基础上得出的发动机飞行特性也更准确。另外惩罚函数法对初值的要求很低，迭代运算不易发散。     

直升机某部件飞行状态的载荷分布特点研究

结合直升机的飞行载荷特点及使用要求,采用某型直升机动部件飞行测量载荷数据,经过“三峰谷点”雨流计数法统计处理,对飞行中实测到的183个飞行状态分别进行统计处理,假设检验及回归分析,确定了每个飞行状态的载荷分布类型及飞行状态的损伤,最后压缩归并成对直升机某动部件产生较大损伤的18种飞行状态,并提出了飞行状态中载荷的分布类型对直升机动部件的寿命有较大的影响。     

基于哈希链表和时间链表的HTTP代理缓存机制的实现

随着互联网的快速发展，越来越多的用户需要访问Internet资源，局域网人的众多用户如何能够通过一条Internet连接进行快速的网络浏览？这涉及到WEB代理服务器的核心部分--HTTP缓存系统。HTTP代理服务器的缓存系统将用户浏览的网页保存在代理服务器中，一旦有用户浏览相同的网页并且该网页还没有更新，则代理服务器直接将网页传递给用户，无需重新下载。因此，缓存明显加快了浏览速度。本文首先介绍了代理服务器的缓存原理，然后对缓存机制的具体功能进行了划分，最后给出基于哈希链表和时间链表的缓存系统的实现方法。     

无人机4D制导系统研究

基于逆运动学方法设计了无人机四维制导系统。基本姿态控制器采用基于在线神经网络的非线性动态逆控制器。动态逆控制器用来对消无人机的非线性，在线神经网络补偿对消不精确引起的状态误差。制导系统的任务就是由给定的三维航迹，解算出航迹角，并生成三个姿态角指令，同时设计发动机控制回路以控制航迹速度，最终实现精确的四维航迹跟随。     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

驾驶舱自动化——辅助飞行训练器技术研究

现代客机自动化系统的大量使用 ,导致模式混淆成为影响飞行安全的重要因素。本文针对参考文献 [1]提出的关于驾驶舱自动化训练所面临的问题 ,分析了造成飞行员模式认知混淆的原因及飞行训练的不足 ,在此基础上探讨了辅助飞行训练器技术 ,阐述了辅助飞行训练器的作用和训练器开发的技术途径 ,并以垂直导航模式飞行为例 ,尝试了技术途径的可行性     

飞行品质监控与飞行安全

讨论了利用QAR进行飞行品质监控 ,减少人为差错 ,从而保障飞行安全的意义。