基于双层K近邻算法航站楼短时客流量预测

航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化,易受航班计划、天气等多种因素影响,表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测,在传统K近邻（KNN）算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法,以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量,建立基于航站楼短时客流量预测的双层K近邻模型。通过实例分析,与ARIMA模型和传统K近邻模型等进行比较,证明双层K近邻模型预测误差更小,精度更高,模型拟合度相对传统K近邻模型提高了8%~10%,为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。      

基于平流层风场预测的浮空器轨迹控制

平流层风场环境对浮空器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,以长沙地区2005—2010年的风场数据为例,首先采用本征正交分解（POD）方法对风场数据进行降阶处理;然后分别采用Fourier级数与BP神经网络算法对平流层风场进行预测,并对2种模型的预测精度进行比较分析;最后通过建立临近空间浮空器的动力学模型和高度调控模型,分析2种风场预测模型对浮空器轨迹控制的影响。研究结果表明,相对于Fourier预测模型,基于BP神经网络预测模型的预测精度更高,可信度更强,能够更好地为浮空器飞行轨迹控制提供参考价值。      

基于降阶模型的翼型结冰冰形预测方法

翼型结冰冰形的数值模拟预测通常比较复杂耗时,为了更加快速准确地预测冰形以减少计算资源消耗,建立了基于本征正交分解（POD）和Kriging模型的冰形快速预测方法。利用CFD数值模拟结果来构建样本空间,以飞行迎角为例详述了降阶模型的冰形预测的实现手段,并结合试验设计方法,完成了多参数的结冰冰形快速预测,同时研究了先进的Blind-Kriging模型的相关方法以及对于预测结果的改进。结果表明,降阶模型预测翼型结冰冰形与CFD数值模拟结果吻合较好,表明降阶模型可以快速、精确地应用于翼型结冰冰形预测。      

基于Fabry-Perot干涉仪气辉观测数据反演中性风速方法比较

利用半径法、完整傅里叶级数描述法和非线性回归法分别对安装在河北省境内国家天文台兴隆园区（40.2°N,117.4°E）的Fabry-Perot干涉仪（FPI）获得的地基中高层大气气辉观测数据进行风速反演.反演结果表明,半径法、完整傅里叶级数描述法和非线性回归法均能很好地反演风速,在误差范围内反演结果存在很好的一致性.相对于半径法和完整傅里叶级数描述法,非线性回归方法更完整地利用了观测数据信息,反演结果可信度较高.      

一种测量雷达散射截面参数现场校准方法

雷达散射截面参数是测量雷达一项非常重要的技术指标,该参数的准确性直接影响雷达对被测目标隐身能力的判定。基于雷达散射截面参数有源定标技术、高精度雷达散射截面模拟控制技术、高稳定雷达散射截面回波信号合成技术等,实现对雷达散射截面参数的动态精确模拟,从而对测量雷达散射截面参数进行校准,通过外场条件下的量值传递,解决了测量雷达散射截面参数有源定标问题。     

路网匹配定位方法研究

针对车载惯性导航设备由于其惯性器件随时间漂移产生误差导致系统定位精度逐渐变差的问题,提出了一种路网匹配定位方法以提高车载导航系统的综合定位精度,该方法基于视觉测量原理通过双目摄像装置采集道路周边环境特征进行匹配定位,介绍了匹配定位的基本原理和系统实现所需的关键技术,通过实际跑车测试,验证了该方法的合理性和可行性。     

几何不确定性区间分析及鲁棒气动优化设计

不确定性因素会导致飞行器偏离预先设计的气动性能,造成气动性能下降甚至产生严重的后果。针对工程中无法给出准确的几何不确定性概率分布以及跨声速条件下非线性气动问题,对几何不确定性的非概率参数化建模进行了研究,并结合Kriging模型及最优化方法建立了快速非线性区间分析方法。采用该方法对对称翼型进行不确定性分析,获得了气动性能参数的定量变化区间。在区间不确定性分析基础上建立了鲁棒优化设计流程。基于区间序关系及区间可能度转换模型将单目标区间不确定性优化问题转化为多目标确定性优化问题,并采用基于Pareto熵的自适应多目标粒子群算法对优化问题进行寻优。考虑几何不确定性以及升力、力矩、面积约束,以阻力性能为目标对超临界翼型进行了鲁棒优化设计。与确定性优化设计结果对比表明,确定性优化设计在不确定性因素的影响下易失效,而鲁棒设计可得到更安全可靠的结果。      

一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法

合并模式通过共享邻域块的运动矢量（MV）来节省编码运动信息比特数,有效提升了编码器率失真性能。然而,当前合并模式中的运动补偿预测（MCP）不够准确。为此,分析了合并模式中的预测残差分布特点,并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先,采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块;然后,根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项;最后,通过率失真优化（RDO）从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上,所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升,其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。      

SMART STRUCTURES USING PIEZOELEMENTS FOR ACTIVE VIBRATION AND NOISE SUPPRESSION IN AVIATION AND AEROSPACE

具有减振降噪功能的压电智能结构是智能材料与结构的一个重要分支。在航空航天领域存在一些典型结构,如飞机机舱、空间站、卫星太阳能帆板和通讯天线以及直升机旋翼等,其振动与辐射噪声造成很多不利影响。为了研究这些结构的振动与噪声控制方法,制作了几个实验模型如大型薄壁复合材料圆桶、柔性梁、钢架及旋翼系统模型,通过压电传感器、驱动器布置数量和位置的优化,采用不同的控制算法,在基于个人计算机的测控平台上进行了振动控制实验,取得了明显的减振降噪效果。     

一种面向对象的Petri网

柔性制造系统属于离散事件动态系统,具有实时、并发、异步等特性,由于Ｐｅｔｒｉ网模型的图形表述和数学描述,使它既可以采用数学分析,又可以通过图形形象地表述出离散动态系统,故广泛应用于制造过程动态行为建模与分析。而面向对象建模与设计是一种围绕真实世界的概念来组织模型的全新的思考问题方式,面向对象的模型能帮助对问题的理解,有助于同领域专家通讯交流。本文在Ｐｅｔｒｉ网基础上,引入面向对象技术,提出了一种面向对象Ｐｅｔｒｉ网（ＯＰＮ）模型,并以企业中的一项生产活动——二次电源生产过程为实例,建立了描述这一活动系统的完整的ＯＰＮ模型,真实地反映了系统的动态特性,从而为制造过程建模和分析提供了一个更为有效的工具