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31.
跨越的距离     
《西南航空》2012,(11):I0001-I0001
如果有人告诉你,上个月刚去了传说中的须弥山和西天瑶池,还拿出一大堆照片得意洋洋地来炫耀,在那瞬间,你会不会觉得很荒诞?然后,你花费不到一分钟的时间,通过网络搜索查询到的确有这个说法,并了解到传说中的须弥山和西天瑶池就在西藏自治区阿里东部的普兰县,他们的当地名字叫冈仁波齐峰、玛旁雍错。千里  相似文献   
32.
提出了一种用等效扇面方法对蛇形搜索航行鱼雷攻击有利提前角的解算方法,并通过仿真对模型进行了修正。仿真结果表明,经修正后的鱼雷可达到最大命中概率。  相似文献   
33.
Galileo搜救系统是全球卫星搜救组织(COSPAS-SARSAT)的一部分,搭载于Galileo导航星座,能对遇险用户发出的求救信号进行定位并实施救援。经卫星转发的搜救信号信噪比很低,能否在低信噪比条件下完成卫星信号的检测对搜救系统的正常工作至关重要。为了解决这一问题,文章提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)运算的频域检测方法,通过理论分析和仿真验证可以看出,这种方法能有效地实现低信噪比条件下的卫星下行信号检测。  相似文献   
34.
针对当今机场场面优化对象仅为某一独立环节的情况,梳理联合优化框架,利用已有的单一环节优化模型,建立了滑行路径规划与停机位分配联合优化模型,并设计了禁忌搜索算法流程,最终降低了航班进离场资源占用时间。将优化模型分别植入空域管理与评估系统( ACES)的空侧容量评估系统中进行仿真分析,结果表明,联合优化模型能够在综合考虑机场运行实际的条件下大幅提升空侧容量,改善机场运行效率与资源配置情况。  相似文献   
35.
自激励门限自回归模型研究与应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文利用自激励门限回归分析方法,建立新生儿体重的门限自回归模型SETAR(2;2;1:5),得到令人满意的结果。  相似文献   
36.
求解涡扇发动机数学模型的有限域搜索方法   总被引:7,自引:2,他引:7  
李松林  孙健国  李健民  唐世建 《航空动力学报》1997,12(3):276-278,331-332
提出一种基于N-R迭代方法的有限域优化搜索法,用于求解涡扇发动机数学模型。该方法不仅具有N-R优化迭代求解特色,还具有将初猜解附近划定域进行泛搜能力,使迭代运算具有强收敛性和平稳性。该方法所定义的迭代因子可通过编程自动调整,进而可以确定最小迭代次数及此意义下的最优迭代因子。   相似文献   
37.
张昀普  单甘霖 《航空学报》2019,40(11):323218-323218
为了降低在空中目标威胁评估任务中由于威胁评估结果的不准确性和传感器辐射所带来的潜在损失,提出了一种基于风险的多传感器管理方法。首先,基于部分可观马尔可夫决策过程建立了传感器管理模型;然后,给出了基于信息状态的威胁评估风险和传感器辐射风险的预测方法以量化潜在损失;接着,为获得更优的作战收益,以多步风险预测值为决策依据,以两种风险的加权和最小为优化目标建立了长期目标函数;最后,在求解目标函数时,将传感器管理问题转化为决策树搜索,设计了一种基于分支定界的标准代价搜索算法以快速获得高质量的管理方案。仿真实验表明,所提算法能够在搜索到高质量解的同时大幅减少计算时间和内存消耗;所提方法能够对风险进行准确预测,且相比于经典的传感器管理方法,所提方法具有更好的风险控制效果。  相似文献   
38.
针对路径搜索和路径优化问题,提出了一种改进的A*搜索算法。对估价函数予以加权处理,并引入“人工搜索标志”,避免重复搜索无效区域,能有效且快速地逃离障碍物陷阱,使得算法在未知环境中能有效准确地找到可行性路径,并对可行性路径进行了优化,得到最短路径。仿真实验证明了算法的有效性和适应性。  相似文献   
39.
一种新的综合TF/TA最优航迹算法   总被引:14,自引:1,他引:14  
综合TF/TA是新一代低空突防技术,TF/TA最优航迹的计算是其控制系统的核心。文中提出了一种新的综合TF/TA最优航迹算法,它用动态规划和树型搜索相结合的方法,实时计算综合TF/TA最优航迹。算法考虑了飞机机动能力的约束,使最优航迹在不需要平滑处理时就是一个可实现航迹。另外还考虑了威胁的影响,使最优航迹能有效地进行威胁回避。计算结果表明,所得的最优航迹具有综合地形跟踪/回避和威胁回避的能力。  相似文献   
40.
鉴于反向传播(BP)神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网络。结合此神经网络获取全局最优参数值难的因素,通过在麻雀搜索算法中引入Cat混沌映射、动态种群规模调节机制及参数自适应调节方案,提出改进型麻雀搜索算法,并将其应用于多输入傅里叶神经网络的参数优化及高维函数优化问题的求解。理论分析可得,所提算法的计算复杂度主要由种群规模和优化问题的维度决定。比较性的数值实验表明,所获神经网络提取多源数据特征的能力和泛化能力强,同时所提算法处理高维优化问题具有明显优势且收敛速度快。  相似文献   
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