一种基于FPGA的航空发动机独立超转保护系统

针对航空发动机超转故障,提出一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的独立超转保护系统.介绍了系统的总体设计方案、超转判断方法及故障诊断方式.该系统采用双双余度结构,通过线性分类器和时间窗内加权表决判断方法,提高超转保护功能可靠性.通过3层级机内自测试(BIT)监视静默失效,满足适航要求.硬件在回路仿真平台试验结果表明:该系统超转判断准确可靠,并能在连续判断超转后进入锁定保护状态,有效避免超转事故的发生.目前,研究成果已应用于某型发动机全权限数字控制(FADEC)系统中.      

休斯顿管制员开始使用改进的星基跟踪系统

近期，美国联邦航空局（FAA）局长兰迪·巴比特宣布成立一个独立的审查小组，将对2009年11月19日的美国联邦航空局通讯设施（FTI）断电事件进行调查。这个专家小组将调查美国联邦航空局通讯设施的架构并会建议进行一些即时的和未来的改进措施，以更进一步地提高其可靠性。他们还将评审系统的管理制度，以确保最严格的管理协议和保障措施到位。     

一种模型独立的拟欧拉轴航天器大角度姿态机动

刚性航天器初始姿态捕获 ,要求从任意初始状态机动到角速度要求为零的指定状态。本文基于姿态偏差四元数和瞬时旋转轴偏离欧拉轴程度信息反馈 ,设计了一种拟欧拉轴旋转姿态捕获控制规律。对于刚体的任意初始状态 ,角速度可能不平行于欧拉轴。为减少瞬时旋转轴的偏移程度 ,将初始角速度分解为平行和垂直欧拉轴的两个分量 ,控制器在初始阶段尽快消除垂直角速度分量 ,随后进行拟欧拉旋转机动。最后给出了分析的仿真结果     

CFD计算网格误差分析的一个算例

为了给一般工程问题的CFD仿真的网格划分提供参考,研究了光滑直圆管中粘性稳态等温流动在不同尺寸、不同纵横比网格情况下的CFD计算数值解的误差.采用FLUENT软件进行数值计算,应用CFD仿真验证和确认的基本方法,与精确解比较,计算了各种网格的数值计算结果的误差,得到了网格独立解的网格尺寸,给出了误差随网格尺寸变化的规律.     

独立离场模式下多跑道时空资源优化调度方法

为有效缓解大流量、高密度机场日益严重的交通拥堵和航班延误现状,研究了多跑道离场航班优化调度问题。首先,从生产调度领域视角,将多跑道离场调度问题抽象为典型的车间作业调度NP-Hard组合优化问题;然后,面向航空运输各方利益需求,以航班延误、跑道容量和环境污染为优化目标,综合考虑航空器尾流影响、场面滑行和跑道穿越等各类限制因素,建立了独立离场模式下多跑道时空资源优化调度模型;最后,结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II),寻求多跑道离场调度问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对独立离场航班进行优化配置,显著降低航班延误时间和航空发动机污染物排放量,并有效提升机场跑道容量。与随机和交替调度策略相比,优化调度策略执行效果显著,其中航班延误时间分别减少了51.2%和42.7%,所提方法可显著缓解大型繁忙机场离场航班起飞延误,有效提升航空运输服务品质。     

基于小波变换和ICA的卫星测控信号盲识别算法

针对信息对抗中对非合作卫星测控信号识别的问题,提出一种小波变换和独立分量分析相结合的卫星测控信号盲识别算法.首先,基于小波变换去除噪声原理,对混合信号进行去噪处理;然后,采用独立分量分析的方法对去噪后的混合信号进行分离;最后进一步对分离后的测控信号作矢量归一和再去噪处理,得到卫星测控信号的最终估计.Matlab仿真结果表明:该识别算法可以较好地分离卫星测控信号,并且很好地保留了源信号的特征,具有良好的稳定性,收敛速度较快.     

基本随机变量的重要性测度及其概率密度演化算法

为进一步完善当前的基本变量的重要性分析,在单一的矩独立的重要性测度指标的基础上,建立了一个新的矩独立的重要性测度指标体系,该体系包括基本变量的总重要性测度、平均总重要性测度、主重要性测度和平均主重要性测度,用以衡量不同要求下基本随机变量对系统或模型输出响应整体不确定性的影响程度.给出了各个重要性测度指标的定义,分析了各个重要性测度指标的工程意义和适用范围.结合概率密度演化方法高效、准确的优点,提出了一种基于概率密度演化方法的重要性测度求解方法.文中算例证明:所提指标体系相比当前指标体系更加全面合理,所提方法能在高精度求得各重要性测度结果的基础上大幅提高计算效率.     

航空公司短期航班计划编排模型及算法

航班计划编排的实质是对航空公司各种生产要素的优化配置,其优化程度直接影响航空 公司市场竞争能力。目前,航空公司在编排短期航班计划时过多地考虑了市场竞争,而忽略 了航班延误。文中兼顾市场竞争与航班延误控制,将航班延误控制纳入短期航班计划的编排 过程中。通过分析独立延误与波及延误特点,建立基于延误控制的短期航班计划编排模 型,并采用贪婪随机自适应搜索过程(Greedy randomized adaptive search procedure,GRA SP)算法对模型进行求解。最后,通过实例分析验证了所提方法的有效性。     

基于前向神经网络的与内容无关的笔迹鉴别

与内容无关的笔迹鉴别是属于图象处理和模式识别领域的一项课题，有着广泛的实用前景。本文提出了一种基于前向神经网络的与内容无关的笔迹鉴别的方法。文中讨论了提取笔迹灰度图象特征和用前向神经网络分类器进行两大问题。对笔迹灰度图提取了3大类18个灰度特征，面前向神经网络分类器由一种新的遗传算法同时优化设计其结构和权重矢量。通过对10人、每人6幅笔迹度图象用18个灰度特征进行鉴别,试验结果显示此方法设计的前向神经网络分类器收敛率高，比常用的最近邻分类器有更高的识别正确率。     

独立子树等效时变可用度分析

在复杂系统可用度分析中,采用深度和广度遍历算法将复杂动态故障树分解为独立子树,推导和证明了独立子树等效时变可用度参数模型,建立了各独立子树同构的马尔可夫状态转移链.通过求解降维微分方程获得故障子树的时变可用度参数,采用由下至上的递归处理算法快速实现复杂系统的可用性定量分析,既解决了复杂系统可用度计算的"组合爆炸"问题,又通过考虑时变参数保证了可用度解算的精度.实例分析表明,采用独立子树等效时变可用度分析方法在有效的分解下,其误差可以很小.