容量受叠限的航班时刻规划算法的设计和实现

航班时刻规划是战略时期空中交通管制的主要方法.针对起降容量受限和航班延误耗损的变化趋势,提出基于时隙分配的航班时刻规划算法.该算法以调整时间最小和延误耗损总和最小为准则,对进离港航班统一分配时隙.算法考虑了对航班的前提调整,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的分配结果.同时,该算法也能处理有后继任务的航班.结合实际数据,用计算机仿真实验对该算法进行了验证,证明了算法的优化性和有效性.     

基于分层分解的一种实时车辆路径规划算法

道路网络通常是大规模和复杂的网络，而一般的最短路径算法需要大量的计算时间。为了减少计算负担，本文根据分层和空间分解的道路网络模型，提出了一种基于存储数据的车辆路径规划算法，路径通过查询表格获得。提出的算法尤其适用于集中式车辆路径规划。仿真结果表明，该算法在计算次最优路径时更快且要求更少的内存单元。     

平面Poisson问题的间接变量等价边界积分方程

使用变分法确立平面Laplace外问题的确切形式；在此基础上，为了避免使用无限区域上的Green公式(不成立)，通过构造紧支集上的无穷可微函数，获得满足非齐次控制微分方程的特解的重要结果。使用非解析开拓数学方法，导出满足控制微分方程的位势函数集的等价边界积分表示式。获得Poisson问题的间接变量等价边界积分方程；通过一些例子，详细讨论了传统的外问题和边界积分方程的形式，表明它们不具有普遍适用性。     

整数规划在航空公司机型分配中的应用

针对航线的市场需求状况，以成本最小为目标函数，运用整数规划，提出了一种机型分配的方法，为航空公司在实际运营中分配机型提供了理论指导。     

改进的BP神经网络技术在平面叶栅气动性能实验中的应用

将多维实验方法应用于平面叶栅正反向流动实验中,避免了单参数实验方法中的缺陷,大大提高了实验数据的可靠性。同时采用改进的BP神经网络技术,对气动性能实验数据进行分析。实验发现：低雷诺数下,翼型的流动状态很复杂,附着涡在确定翼型边界层行为和失速特性中起着重要作用。在反向流动中,翼型的吸力面常伴随有旋涡的流动,类似于薄翼流动,翼型在较小的迎角下就会发生薄翼失速。     

FREQUENCY LOCK—IN PHENOMENON OF FLAPPING MOTION WITH SURFACE WATER WAVE

To study the effect of a progressive surface wave on the flapping motion of a vertical turbulent plane jet in shallow water,the laser visualizations and measurements were carried out in a water tank.The images of visualization by laser-induced fluorescence(LIF)technique show that the jet flapping motion occurs in the wave environ-ment.Using the wave height gauge and laser Doppler velocimetry(LDV) ,experimental results show that the jet flapping motions indeed lock-in to the wave oscillations if the wave frequency is close to but lower than the nature frequency of jet flapping motion.The phenomenon does not occur when the wave frequency is above the nature frequency of jet flapping motion.     

飞行冲突探测与解脱的研究

由于空中交通流量的增加,我国的空中交通管理系统面临着越来越严重的航线拥挤。解决这一问题的最有效方法之一就是“自由飞行”,即允许飞行员选择最合适自己的飞行航线和飞行速度。但这却给管制员的工作带来的困难。本介绍了如何将遗传算法用于自由飞条件下的飞行冲突探测与解脱,并且表明由于该方法计算快速,能够很好地解决飞行冲突问题。     

AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用

无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求.     

面向空域/时域/功能混合模式的目标分组方法

提出了面向空域/时域/功能混合模式的目标分组方法,其结果为任务规划提供了包含空域、时域、功能的目标群体特征.该方法采用标准化方法对属性数据分类和扩展,按照不同类型属性数据分别建立属性差异度,提高了目标分组特征属性的可扩展性,解决了传统属性差异度难以适用于时域及功能属性的问题;在此基础上,综合考虑协同任务对目标分组各项属性的定性/定量要求、阈值约束及重要程度要求,构造了目标综合差异度,解决了某些属性不能直接加权的问题.仿真结果表明该方法能够快速有效地实现满足任务复杂要求的目标分组.     

采用格子Boltzmann方法对低雷诺数平面射流的流场分析(英文)

采用格子Boltzmann方法对雷诺数(基于射流出口宽度和出口最大速度)为42和65的二维不可压缩平面射流进行了数值模拟。研究结果表明,在射流的自相似区,射流中心轴线速度按-1/3指数规律衰减并且射流按2/3指数率扩展,与理论分析及实验结果吻合。在射流的远场区域,中心轴线上瞬态速度的时间历程与频谱分析展示出速度的周期变化特性,并且周期性分量引起的相互作用不应被忽略;相比较而言,速度的周期性分量在近场区不明显。