FAA自由飞行计划核心技术

本文介绍了美国联邦航空局（FAA）未来基于自由飞行计划的空管体制,研究了自由飞行计划的五项核心技术。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型

利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本，采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识，结果表明：这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。     

新建本科院校大学生专业认同、学习动机与学习投入的关系

本研究选取廊坊市两所新建本科院校,以359名本科大学生为研究对象,考察新建本科院校大学生专业认同、学习动机问题与学习投入的关系.结果 发现:1.大学生的专业认同和学习动机问题中的动机太弱都能有效预测其学习投入.2.通过优势分析考察专业认同和学习动机问题对学习投入的影响大小,结果发现二者在共同预测学习投入时,专业认同贡献...     

基于射频指纹的测控地面站身份识别方法

卫星测控信道具有开放性特点,第三方容易截获测控信号,并通过特定信号分析手段获得通信编码体制甚至密钥,严重危害测控安全.为增强卫星的测控安全性,提出了一种基于射频指纹的测控地面站身份识别方法,即提取测控信号的射频指纹来验证测控指令是否来自于合法用户.使用卷积神经网络从21台发射机的变功率信号中识别特定发射机,识别精度高达...     

波音757客改货项目的研发与实施

对于民用航空维修企业来说,客机改货机项目是一项工程庞大、技术复杂、改装系统最多的大型改装工作,其改装过程涉及专业面广,各专业交叉,配合多,对各类资源保障要求高。如何科学调配人力、如何在改装周期内控制进度是改装成败的关键。本文介绍了成都基地首架波音757客改货飞机从研发到实施的成功经验,可供MRO企业组织研发和实施大型维修项目时借鉴。     

新一代载人月面着陆器发展趋势研究

月面着陆器是实现载人探月任务的重要组成部分,从任务规划和着陆器参数两个方面对早期美国阿波罗计划中的月面着陆器（ LM）、苏联N1-L3登月计划中的月面着陆器（ L3登月系统）以及最近美国星座计划中的月面着陆器（ Altair）的相关情况进行了分析,并从任务需求、月面环境和研究经费及基础设施方面对LM与Altair月面着陆器进行详细比较,通过比较分析总结出新一代载人月面着陆器将沿着提高乘员运送能力、扩大到达范围、延长航天员生活时间及功能模块化的方向发展,并提出研制新一代月面着陆器应着重解决着陆器推进、结构、着陆障碍检测及缓冲以及月尘防护等关键技术。     

一种改进的航空发动机结构概率风险评估方法

针对航空发动机适航条款FAR33.75中关于发动机限寿件(ELLP)结构失效概率要求,提出了一种基于Kriging和蒙特卡罗半径外重要抽样(MCROIS)混合的结构概率风险评估方法。该方法针对ELLP高维、小失效概率事件以及极限状态函数为隐式、高度非线性的特点,利用Kriging元模型模拟隐式极限状态函数,然后通过主动学习迭代算法,计算最优点(MPP,最接近设计验算点的样本点),更新实验设计(DOE)并提高Kriging元模型的模拟精度。在此基础上,利用Kriging元模型确定最优抽样半径,构造半径外重要抽样密度函数,在最优抽样半径确定区域进行抽样,通过构造主动学习函数,使样本点更多落在抽样半径确定的球区域附近,加速失效概率计算的收敛,并构建了ELLP风险概率模型,解决了高维、小失效概率事件以及隐式、非线性极限状态函数的发动机结构概率风险评估难题,以某型发动机低压压气机轮盘为应用示例,与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法进行了对比,验证了该方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测

针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。     

基于SE模块改进Xception的动物种类识别

Xception是Inception网络的一种极端化表现,在与Inception v3参数相近的情况下,它能够达到更高的准确度。由于神经网络提取的特征不一定都是有用特征,因此以Xception为基础,将SE(Squeeze and Excitation）模块加入该网络,调整特征通道的权重,使得网络的精确度得到提高。通过实验,融合SE模块的Xception网络训练精确度分别在Oxford-IIIT Pet数据集和CUB_200_2011数据集上提升了1%~1.7%和0.8%~1%,证明了SE模块能够进一步提升Xception的精确度。将改进后的Xception应用到动物种类识别中,根据精确度曲线对实验策略调整改进,最终在测试集上获得95.63%的识别率。     

基于自适应代理模型的结构动力可靠度分析方法

结构动力可靠度分析对于衡量结构的安全状态和工作性能具有重要的指导意义。采用一种同时考虑 动态激励载荷和材料力学性能参数随机性的动力可靠度计算高效方法,通过建立不确定性材料力学性能参数 与条件动力可靠度之间的 Kriging代理模型,推导动力可靠度的解析表达式;提出一个新的学习函数来构建自 适应的 Kriging代理过程,通过复合材料飞行器蒙皮骨架结构在随机振动载荷和随机材料力学性能参数共同作 用下的动力可靠度分析对所提方法的准确性与高效性进行验证。结果表明:所提方法不仅能够避免使用代理 模型对动力可靠度求解时由于使用数值积分所引入的误差,同时能够使用尽可能少的计算成本获得准确的动 力可靠度结果。