信赖域滤子算法在航空发动机在线优化中的应用

主要研究了航空发动机在线优化问题.以非线性发动机部件级模型为优化对象,将信赖域滤子算法应用于航空发动机在线优化,相比基本信赖域算法,该算法由于采用非单调的滤子算法和松弛重置,兼顾了算法在目标函数值下降与可行性保持两方面的品质,通过松弛重置避免子问题的不可行性,滤子算法则保证了算法收敛到全局最小解.最后,基于信赖域滤子算法,以涡扇发动机最小油耗寻优控制为仿真算例,验证了该算法的优越性.      

法国民航管制员的培养模式

法国初始管制员教育培训模式在欧盟广为推荐和模仿,是一套独特、有效、比较完善的高等教育体系。它有别于美国、澳大利亚、瑞士的管制员职业继续教育体系,与中国的管制员教育体系比较相似,既属于高等学历教育,又包含职业教育。但由于两国的经济、文化差异,两国在培养方法和运行机制上有很大的不同,教学效果相差较大。法国的管制员采用的模块式理论、实践、工作交叉教育培养模式,教育机制已经十分成熟,教学质量得到了全世界的普遍认同。由于各种原因,我们对法国民航空管员教育体制缺乏足够的了解和关注。笔者根据自己在法国的学习经历和所掌握的相关材料,介绍法国空管教育体制的特点,就法国东南空管中心的现实教育情况进行分析,以便借鉴其中的优点和长处,结合本国的资源和特点,探索一些有针对性的改革方法,以提高我国空管教育质量。     

加权最小二乘—卡尔曼滤波算法在动基座对准中的应用

利用卡尔曼滤波算法进行估计需要给定初始状态估计值和初始误差方差阵.通常,初始状态估计值和初始误差方差阵由经验给定,而初始状态估计值和初始误差方差阵的选取影响着卡尔曼滤波的估计精度.文中提出了加权最小二乘-卡尔曼滤波算法,并运用到惯导系统动基座初始对准中,进行了仿真.仿真结果表明,利用加权最小二乘算法可得到更加精确的卡尔曼滤波的初始状态估计值和初始误差方差阵,提高卡尔曼滤波的估计精度,进而提高了初始对准的精度.     

基于仿真系统的航天器故障监视软件设计

围绕在航天飞行控制中心（AFCC）建立基于仿真系统的、与任务实战同步的航天器故障监视软件这一主题,简介系统环境,论述仿真系统航天器同步故障监视软件的软件需求,分析和设计软件体系结构,并给出部分实现的示例。     

基于补偿最小二乘的航天器轨道确定方法研究

航天器动力学模型误差是降低轨道确定精度的关键因素之一,文章将航天器动力学模型中的模型误差转化为测量模型的系统误差,建立了测量方程的部分线性模型;并根据补偿最小二乘原理,推导了部分线性模型参数估计方法,并证明了相关性质。仿真试验表明:部分线性模型更接近测量数据的真实表现;基于补偿最小二乘的航天器轨道改进方法能有效逼近航天器状态真值,定轨精度显著优于传统最小二乘估计。     

培养复合型外语人才的双语教学之探讨―以英日双语人才的培养模式为例

对外语专业的教学而言,推行双语教学、培养复合型的双外语人才应成为今后努力的方向.借鉴英日双语人才的培养模式,建议高校构建双语教学的新模式,对培养目标及途径,包括课程设置、教学方法及教材等进行改革,并努力解决诸如师资方面的问题.     

高超声速小钝锥边界层非对称转捩研究

在脉动能-比耗散率(ｋ-ω)两方程体系上引入边界层转捩的模型化处理方法,构建高超音速边界层流动的转捩湍流模式。基于新的转捩湍流预测手段研究发现,圆锥小攻角下转捩特性呈现非对称分布———迎风面后移而背风面前移,非对称转捩对于高超音速飞行器的表面热流特性及气动力特性影响显著。     

AN／APY-3 JSTARS多模式侧视雷达

AN／APY-3雷达是由美国Northrop Grumman公司Norden系统分部研制的x波段无源相控阵多模式侧视机载SAR／GMTI战场监视雷达,用于装备E8-C JSTARS系统。JSTARS（Joint Surveillance Target Attack Radar System）即“联合监视目标攻击雷达系统”是美军军事新概念的产物,也是当前美国军方最主要的战场监视雷达系统,其中A型是试验型,C型是作战型。