MBDA公司透露新型待飞导弹研制计划

MBDA 公司希望能在2008年与英国国防部签署一项推迟的战略合作伙伴协议,以便正式组建团队综合武器系统集团,该集团今后将负责英国的大部分导弹系统及其他关键武器装备的开发、生产和服务。目前已经公开的新型"火力阴影"(Fireshadow)战场待飞导弹研制项目将是启动该计划的第一步。以 MBDA 公司为首的开发团队第一次展出这种待飞导弹是在英国国际防务系统和装备展览会上。这种武器由地面发射,类似于一架无人机,能在战场上空飞行10小时以上,其投放战斗载荷的精度据称可以低于米级。"火     

波音757客改货项目的研发与实施

对于民用航空维修企业来说,客机改货机项目是一项工程庞大、技术复杂、改装系统最多的大型改装工作,其改装过程涉及专业面广,各专业交叉,配合多,对各类资源保障要求高。如何科学调配人力、如何在改装周期内控制进度是改装成败的关键。本文介绍了成都基地首架波音757客改货飞机从研发到实施的成功经验,可供MRO企业组织研发和实施大型维修项目时借鉴。     

欧盟框架计划航空研发项目特点分析及启示

欧盟框架计划航空研究始终围绕满足社会和市场需求,保持和扩大工业领导地位,保护环境和能源供应,确保安全和安保,优先考虑研究、测试能力和教育等作为重点支持领域,以满足社会需求和保障欧洲全球领导地位。项目针对产品潜在应用需求,提前开展关键技术攻关和综合集成演示验证,技术成熟度1～6级。利用全球资源,组成包括大型企业、科研机构、大学、初创公司等发挥产学研用的研发团队。中国航空研究院自2005年起,参与欧盟框架计划交流平台项目和技术研究项目,建立了与欧洲航空科研机构交流的正常渠道。本文通过对欧盟框架计划航空研发项目特点的系统分析,以期推进中国民用航空科技的发展和对外合作。     

美军旋转翼飞机预测性维修中的状态监测和数据分析技术

与基于时间的计划性维修完全不同,视情维修强调基于预测性状态指示器的故障探测。作为实施视情维修的重要手段之一,预测性维修的研究目标是在飞机维修数据分析中引入数据挖掘技术,建立高效的预测系统,使用先进的统计软件对部队级航空后勤系统（ULLS-A）的飞行日志数据、HUMS飞机传感器数据和试验台数据进行定量和定性分析,最终选取有用的数据,增强故障诊断和预测能力,提高视情维修水平。预测内容包括根据实际状况动态预测飞机的剩余使用寿命、预测部件故障以延长维修间隔、寻找剩余使用寿命与部件故障的关系以及维修行为对这一关系的影响、主动计划未来的维修行为等。     

基于项目组合管理的民机型号评估指标体系

民用飞机研制项目具有高复杂度、高投入、周期长的特征,使得民机主制造商在同时进行多个型号的运营过程中面临诸多风险和挑战。借鉴国内外项目管理研究经验,结合我国民机行业发展阶段和面临问题,设计了适用于民机项目的战略评估技术并结合在我国民机企业的相关实践,评估技术能够帮助企业判断项目组合是否符合企业战略目标,确定各项目是否在既定轨道,使企业管理者明晰项目现存问题,尽早采取措施,规避战略性风险。相关研究成果及良好实践可供同业者,尤其是代表主制造商管理多个项目的项目部门或项目办公室成员借鉴参考。     

基于更新法估计空闲时间的Inter-DVS算法的优化与实现

动态电压调整(DVS)技术是软件节能技术的另一种形式。由于CMOS电路的能耗和供电电压的平方及频率成正比关系,所以降低供电电压和频率是减少能耗的最有效方法之一。本文首先对DVS的各种算法作了详细的分类分析。然后,以"使用更新法"估计空闲时间的任务间DVS算法为例,采用嵌入式Linux操作系统对其进行了优化。最后,讨论了实现具有动态电压调解功能的嵌入式Linux操作系统的节能方法。     

辽宁地区既有建筑节能改造技术方案探讨

我国能源供需矛盾突出,现在已成为可持续发展的瓶颈。对建筑物进行节能改造,已成为我国当前的热点问题,也是解决当今能源短缺的有效途径之一,同时对于减少污染,保护资源和环境,提高人民居住水平,都具有十分重要的意义。文章在深入分析的基础上,提出了对辽宁省既有居住建筑节能改造修缮的技术方案,并对既有建筑节能改造技术方案选择的适宜性进行分析。     

委内瑞拉遥感卫星-1项目及典型应用介绍

委内瑞拉当地时间2014年10月5日,在委内瑞拉总统尼古拉斯·马杜罗的见证下,中国航天科技集团公司所属中国长城工业集团有限公司总裁殷礼明与委内瑞拉高教与科技部部长马努埃尔·费尔南德斯,在委内瑞拉首都加拉加斯签署了《委内瑞拉遥感卫星-2项目合同》,这标志着将由中国空间技术研究院下属的航天东方红卫星有限公司承制的委内瑞拉遥感卫星-2将进入研制阶段。     

基于负载特征聚类的节能资源调度算法

基础设施即服务(IaaS,Infrastructure as a Service)平台提供商为用户提供高性能服务的同时,必须考虑如何在不违反服务级别协议(SLA,Service Level Agreement)的前提下,节约云平台的能耗成本.采用基于负载特征聚类的方法,提出一种IaaS云平台上保证SLA的资源调度算法,最终实现降低SLA违反率和节约能耗的目标.具体采用能耗相关的负载特征提取和改进K-means聚类分析的研究方法,进行资源调度算法研究,对物理资源进行有效分配,以保证IaaS平台节约能耗的要求.实验验证方面,通过扩展CloudSim模拟实验平台,对本研究算法与改进BFD(Best Fit Decreasing)算法进行比较,得出本研究算法在SLA违反率和节能方面更优.      

北航周盛教授和“叶轮机先进气动布局”课题组介绍

周盛教授,北航博士生导师,国家重大基础项目负责人,曾获国家科技进步二等奖,全国科技大会重大成果奖等。研究范围涉醍气动弹性力学、气动声学、非定常气动力学等多个领域,至今发表专著4部,中英俄文论文百余篇。曾任国家教委科技委委员及军工学科组组长,已培养工学博士22名。