运动干涉检测的模糊逻辑控制

在采用最大相对速度－距离法的基础上,引入模糊逻辑控制时间裕度,使任意两次检测间的时间间隔适当增大。该方法不仅减少了检测次数,更主要的是利用模糊逻辑的鲁棒性,减少了误差对检测结果的影响,从而使它无论在效率还是在可靠性方面都有了提高。以运动平面多边形为例,通过不采用、采用、部分采用模糊逻辑控制３种方法加以比较,表明了该方法的可靠性和有效性。     

热化学非平衡喷管流场的数值研究

从非定常的基本方程出发,采用时间相关法,利用时间预处理的ＭａｃＣｏｒｍａｃｋ格式对空气为实验气体的７组元热化学非平衡一维喷管流场进行了数值计算,并分析了热化学非平衡对流场的影响。结果表明,对于一些实际应用的喷管条件,热化学非平衡具有较为显著的影响。     

基于速度预测的导引律剩余时间估计

将分段线性逼近与迭代求解的思想扩展到对导弹的时变速度进行分段预测,给出了适用于反舰导弹速度时变情况的大前置角下比例导引律和偏置比例导引律的剩余时间估计算法。该算法在现有分段迭代算法的基础上,依据闭环形式的反舰导弹速度微分方程,分转弯平飞段和近似直线飞行段2种情况,对导弹未来速度的大小进行分段迭代预测并对剩余时间估计进行修正。算法中还给出了偏置比例导引律作用下近似直线飞行段剩余飞行航程的估计公式。仿真结果验证了本文算法的有效性。     

航空结构件铣削变形及其控制研究进展

随着机床加工性能和刀具切削性能的提升,航空结构件的高效高精加工成为可能.航空结构件薄壁加工特征多,在铣削过程中易发生变形,因此预测与控制航空结构件的加工变形是切削加工领域内亟待解决的难题.通过总结了航空结构件的特点及加工难点,对加工变形形成机理进行深入分析;对加工变形影响最为关键的铣削力模型进行归纳;阐述了航空结构件残...     

基于二元相关的器件级可靠性建模与剩余寿命预测研究

器件作为部件及设备的主要组成部分,其可靠性及健康状态对设备功能完好性及任务可靠性具有重大影响。本文针对复杂应力条件下单一性能退化的可靠性建模不能全面地评估器件的状态和退化,提出基于Copula函数的二元性能退化联合建模的流程和方法,将联合建模分解为边缘退化模型选择与确定和性能参数之间关联性的构建两部分。同时,基于卡尔曼滤波方法,提出二元性能退化的剩余寿命预测方法,并利用芯片试验数据进行验证,应用于基于两焊点退化的芯片可靠性建模和剩余寿命预测。     

图像序列中机动目标三维运动和结构的计算

综合视觉运动分析中的2类处理方法,选取图像中的角点作为特征点,在理论上证明了图像序列的光流场可以近似地用角点的位移场代替。利用已有文献中的建模思想,详细推导出递归计算机动目标三维运动和结构的非线性计算模型,采用广义卡尔曼滤波(EKF)递归地计算图像序列中机动目标的三维运动和结构。合成图像序列和真实图像序列实验结果表明该算法能取得较好的效果。     

湿热环境苯基阻尼硅橡胶加速老化与寿命预测研究

研究了苯基阻尼硅橡胶的湿热老化过程,重点考察了其拉伸性能、阻尼性能和压缩回弹性能。对于拉伸性能,实验研究表明材料拉伸模量和100%定伸应力均随着温度或者湿度的上升而逐渐提高。对于阻尼性能,损耗系数随着温度或者湿度的上升而逐渐下降。对于压缩回弹性能,压缩永久变形随着温度或者湿度的上升而逐渐上升。另外,温度对苯基硅橡胶性能的影响大于湿度。这主要归因于老化过程中同时发生了侧基氧化和水解,进而导致分子链交联和断裂同时发生。相比于分子链断裂,分子链交联占据了主导作用。最后,采用Peck模型预测了不同温湿度环境下苯基硅橡胶的贮存寿命。由于阻尼性能决定了苯基硅橡胶的减振性能,因此将损耗系数作为评价特征参数。结果表明,在25 ℃下,当相对湿度在80%~40%间变动时,苯基硅橡胶的寿命在18~39 a间变化。此研究有助于进一步理解苯基硅橡胶的老化过程,并且提供了不同湿热环境下苯基阻尼硅橡胶寿命预测的方法。     

基于EEMD和BiLSTM的航班准点率预测研究

航班准点率问题是民航业最为关心的问题之一,准确地预测出航班的准点率能够有效降低航班延误所带来的不利影响、提高乘客满意度。为解决普通深度学习预测模型存在的航班准点率数据挖掘程度不足、预测准确度较低的问题,提出一种基于集合经验模态分解法(EEMD)和双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的机场短期航班准点率预测模型。模型使用EEMD算法将准点率时间序列进行分解,采用BiLSTM结构作为预测模型,使模型能够更深层、高效地处理航班准点率数据,提高预测准确度。实验数据为2018年上海虹桥机场航班准点率及天气数据,实验建立了多个参照模型与所提模型进行对比分析。结果表明：提出的EEMD-BiLSTM模型相较于一般模型预测误差更小,准确度更高。     

基于数字地形的机场终端区离场航迹预测

高效准确的航迹预测能够掌握飞机的运行轨迹,是空管自动化与智能化领域的关键要素,旨在提高空中交通的运行能力和可预测性。针对高原机场终端区内离场航空器运行,通过挖掘大量历史数据的特征关系,提出基于长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的航迹预测模型。此外,考虑高原机场复杂的地形环境使得离场航空器安全运行条件更为严苛,引入支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法建立数字地形模型,得到离场航迹上经纬度所对应地形高度的剖面图。采用拉萨贡嘎国际机场的真实离场航迹与地形数据进行实例验证,结合地形条件对所预测离场航迹的安全性进行评估。实验结果表明：基于LSTM神经网络建立的离场航迹预测模型具有较高的精度,且离场航空器能够实现满足最小超障余度的安全运行。     

改进的航空遥测信道探测

滑动相关器被广泛应用于信道特性的测量,但航空遥测信道的大延迟衰落会严重限制测量系统的测量性能,甚至测量无法完成.为了更加精确地测量航空遥测信道,本文提出一种基于Zadoff-Chu(ZC)序列的滑动相关器,研究其在航空遥测信道测量系统中的信道测量能力.与传统分析方法不同,首先从频域给出测量系统中每个干扰分量的解析表达,...