基于μ分析的鲁棒特征结构配置飞行控制律设计

针对特征结构配置应用于飞行控制律设计鲁棒性较差的问题,提出了一种新的鲁棒特征结构配置方法.该方法结合参数化特征结构配置与μ分析,把鲁棒特征结构配置问题转化为包含系统全部自由参数的带约束条件的非线性优化问题.根据飞行控制律特点,提出分步优化策略解决鲁棒特征结构配置多变量优化问题,以降低问题复杂度,同时采用等值分布曲线直观描述优化指标随设计参数变化规律.该方法利用系统全部自由度提高系统鲁棒性,并对自由参数施加约束条件以保证标称闭环系统性能.仿真表明该方法能满足一级飞行品质要求,提高系统鲁棒性,减小保守性.     

释放不同化学物质对电离层扰动的比较

在电离层F区释放氢（H₂）、水（H₂O）、二氧化碳（CO₂）、六氟化硫（SF₆）、三氟溴甲烷（CF₃Br）、羰基镍（Ni（CO）₄）可以损耗局域等离子体电子密度,形成电子空洞,电离层电子密度的改变主要取决于释放物质的气态分子与电离层之间的离子化学反应.在电离层人工主动扰动实验中,应根据发射成本和扰动效果对释放物质进行选择.通过热力学原理和有限元模拟方法计算比较了上述6种物质对电离层的扰动影响.计算结果表明,6种物质中水的气化率最低,约为19%,其余5种物质都在60%以上,选择密度小的物质,例如H₂和CO₂,可以有效降低发射成本.另外,扩散较慢且化学反应较快的物质,例如SF₆和Ni（CO）₄,能够使得电离层电子密度减少得更多,并且受扰动区域更广、持续时间更长.     

飞机整体壁板智能数控编程系统

结合飞机整体壁板结构特点、典型加工工艺路线.针对目前数控编程中存在的问题,对智能数控编程相关技术作了一定的探索.主要内容包括飞机整体壁板智能数控编程系统结构建立、数控加工知识综合表示、广义槽加工单元分层识别、基于几何特性加工刀具自动选取、基于知识推理的加工自动排序等.最后应用上述技术开发了飞机整体壁板快速数控编程系统.     

大跨度平屋盖表面的特征湍流研究

首先介绍建筑特征湍流的含义及其表现的几种形式。然后重点对一种典型的特征湍流形式——锥形涡进行了探讨,给出了通过风压信息识别其特征参数的方法。最后,结合一大跨度平屋盖缩尺模型风洞测压试验,对锥形涡的涡心位置、作用范围以及运动模式等特征参数进行研究,并给出了定量结果。这些工作有助于更好地总结屋面风压分布的一些共性规律,并进一步提出符合屋面绕流特点的阵风荷载模型或脉动风压功率谱。     

基于ACIS平台开发笔式三维建模系统的关键技术

讨论了基于ACIS平台进行笔式三维建模所需解决的关键技术,并给出了相应的解决方案.介绍了基于ACIS平台的开发技术,重点讨论了二维草图的识别、坐标映射和笔式三维特征建模等关键技术,并给出了PenSketch3D的三维建模实例.     

半固态加工Ti14阻燃合金的高温拉伸性能和断口特征

以新型阻燃合金Ti14为研究对象,通过力学性能测试和断口分析等方法对比研究了合金常规加工和半固态加工后,试样在不同温度区间的宏观力学行为,分析了断口的宏观、微观形貌及断裂机制.结果表明:半固态加工试样300℃以下拉伸,表现出高强度、低塑性特征,400℃以上拉伸两种加工方法的强度和塑性非常接近;半固态高温断口特征表现为韧性断裂,宏观断口存在明显的二次裂纹.     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

基于CNN的多尺寸航拍图像定位方法的研究与实现

图像定位常用于无人机视觉导航,传统的无人机视觉导航广泛采用景象匹配导航方式,随着计算机技术的不断发展,深度学习技术为视觉导航的实现提供了新途径。以无人机的垂直侦查为背景,将飞行区域的航拍图像划分成大小相同的若干网格,每个网格代表一类区域,用网格图像制作数据集训练卷积神经网络（CNN）。基于AlexNet设计了一种融合显著性特征的全卷积网络模型,有效实现了一个基于CNN的多尺寸输入的滑动窗口分类器,并提出了一种邻域显著性参照定位策略来筛选分类结果,从而实现多尺寸航拍图像的定位。      

无人机复杂电磁环境频谱特征反演测量

针对复杂电磁环境对无人机用频设备的干扰和威胁,本文提出了一种复杂电磁环境信号频谱特征的反演方法。该方法基于小波变换原理对无人机典型用频频段电磁信号进行变换处理,对其频谱特征进行奇异性检测,结合信号降噪处理等技术去除频谱伪奇异点对接收信号频谱特征进行反演测量,并对该方法进行了仿真验证。仿真结果表明该方法反演复杂电磁环境频谱特征满足无人机数据链抗干扰设计要求。     

基于SOM和关联规则的民机运行风险

为充分认知民机风险,实现从事故中学习,以重大民机事故(MCAA)为研究对象挖掘出事故深层次的致因特征。针对MCAA信息具有可读性差,系统行为具有非线性导致的无法直接获取运行风险信息,难以直接建立事故致因的关联与映射关系,提出一种从MCAA中学习民机运行风险特征的方法。针对民机运行特点,结合事故信息及认知可靠性和失误分析方法(CREAM),设计出MCAA-CREAM模型,并构建民机多属性技术重大事故数据集。采用自组织映射(SOM)模型,完成对事故的聚类分析和抽象特征映射,以2D地图形式增强风险因素可读性,利用关联规则有效挖掘风险因素间的强关联关系。