第十五届中国湿度与水分学术交流会会议及征集论文通知

正一、会议宗旨由中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所、《计测技术》杂志社和中国计量测控网联合举办第十五届中国湿度与水分学术交流会。本次会议宗旨是促进我国湿度与水分科学技术的发展;促进湿度与水分科学技术与经济的结合;提高湿度与水分计量与测试技术水平,为我国湿度与水分行业和领域工作者提供一个交流平台。     

微分法在定位误差分析与计算中的应用

介绍了微分法分析计算定位误差的原理和适用范围,通过生产实例分析,证明了该方法在解决多误差因素定位误差分析与计算中的简便与快捷,从而有效简化了复杂定位方案定位误差的分析与计算,提高了夹具的设计效率。     

基于访问数据模式的Cache缺失预测模型

为缓解SMT上线程对Cache的争用，提出了基于访问数据模式的Cache缺失预测模型ADM。使用模型对线程访存轨迹进行分析和计算，以两个线程在下一个时间片的访存地址信息作为模型的输入，预测Cache缺失情况并以此作为线程间Cache争用指标。 ADM实现了针对共享数据访问和私有数据访问两种模式的缺失计算方法，对比分析表明，ADM加入了对共享数据情况的分析过程，分别计算针对不同模式访存序列，结果更为精确，仿真试验表明，Cache缺失预测模型结果与目前同类模型的预测结果相比，误差分布在合理的范围内，当两个访存序列中有较多共享数据时，使用SMM方法计算结果将更为准确，证明了对访问模式进行划分的必要性。     

《飞行器测控学报》征稿简则

《飞行器测控学报》是北京跟踪与通信技术研究所主管并主办的学术性刊物，是中国宁航学会飞行器测控专业委员会的会刊。是“中国科技期刊引证报告”统计源期刊、“中国学术期刊综合评价数据库”统计源期刊。主要报导国内外飞行器测控通信领域的研究、发展及动向，为相关领域的科研技术人员提供一个发表学术见解、总结经验教训、推广新技术、学习新知识的园地。本刊为双月刊，大16开，国内外公开发行。     

《飞行力学》征稿简则

一、《飞行力学》为航空航天飞行力学专业综合性学术刊物(双月刊)。本刊以反映当前飞机、直升机、导弹、航天器等飞行力学及相关专业的研究成果和报道国内、外发展动态为宗旨;主要刊登飞行器的基础理论、制导与控制、检测、试验与仿真、飞机综合设计、空中交通管制与导     

航天器1553B总线控制器RAM故障自主诊断与处理方法

在航天器中,1553B总线控制器(BC)作为总线信息交互的管理中枢,其可靠性直接关系航天器的系统安全。近年来,受单粒子事件的影响,多个航天器在轨发生总线芯片RAM损坏的故障。文章针对此问题,结合总线芯片BC模式的典型应用场景进行分析,提出RAM故障诊断的策略和自主分区故障处理的方法。该方法能够使BC端软件通过诊断自主发现故障,定位故障区域,并通过替换、隔离等手段排除故障,消除故障对航天器的影响。通过软件仿真,对故障诊断和处理的性能进行了试验验证,结果表明:采用该方法的软件能够自主发现故障区域并完成隔离和替换,且其处理的准确性和时效性都明显优于传统依赖地面遥控的方法。     

新冠疫情背景下航空物流网络的鲁棒优化

为应对新冠疫情影响背景下客机航线中断导致客机腹舱运力减少的风险，以最小的成本提升航空物流网络的鲁棒性，提出不确定客机腹舱运力情境下全货机航线配机及路径优化问题研究。以网络总成本最小化为目标，考虑“客机腹舱+全货机”的运输方式、城市间的航空货运需求、运输距离等因素，建立了客机腹舱运力不确定环境下航空物流网络鲁棒优化模型，并采用列与约束生成（C&CG）算法对模型进行有效求解。通过S货运航空公司案例数据，研究航空物流网络航线优化布局问题。通过案例分析证明，运用两阶段鲁棒优化方法，可有效降低航空物流网络受客机腹舱运力减少导致的成本变动；在客机航线完全中断的状况下，所提方案可以降低航空物流网络20.7%的成本。运用两阶段鲁棒优化方法有利于决策者灵活进行全货机配机选线，在客机腹舱运力不确定影响背景下兼顾航空物流网络的经济性和鲁棒性。     

基于时空轨迹信息的目标行为模式在线分类方法

在预警监视领域，及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先，针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题，提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器（ICMP）。其次，针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息，而忽略航向和速度信息的问题，基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离（STHD），从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后，基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数（DSHNN-NCM）；在此基础上，提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器（SSHNN-ICMP），能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后，分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析，结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性，在预警监视任务中有良好的应用前景。