飞机供氧和燃油箱惰化技术概况

本文简要论述了飞机供氧和油箱惰化的必要性,并分别对飞机供氧和几种油箱惰化技术进行了分析比较,然后论述了国外飞机供氧和油箱惰化联合系统的发展概况及不足,这样可为我国未来的发展提供些借鉴。     

基于多元KELM的发动机状态在线预测模型

针对当前飞机发动机状态预测过程中，不考虑相关变量状态变化，仅根据单变量历史时间序列对飞机发动机状态预测的问题，提出一种基于多元核极限学习机（KELM）的发动机状态在线预测模型。首先，通过多变量时间序列的相空间重构，将变量间的时间相关性转化为空间相关性；其次，通过研究KELM与核递归最小二乘法（KRLS）之间的关系，将KRLS扩展到在线稀疏KELM框架中；最后，使用近似线性依赖对样本进行稀疏化来控制网络结构的增长，最终实现多变量非平稳序列的在线预测。某型教练机的发动机飞行参数预测结果表明:满足在线预测要求的条件下，与KB-IELM、NOS-KELM、FF-OSKELM相比，模型KRLSELM将平均预测精度提高了90.61%、58.14%和25.77%，将预测稳定性提高了99.61%、75.03%和28.59%，具有更高的预测精度和稳定性；并且各方法均在多变量输入条件下获得最优的预测效果，验证了考虑多变量状态因素对单变量的在线预测具有重要意义。      

飞行器控制的伪线性系统方法——第二部分：方法与展望

针对第一部分提出的六类典型飞行器控制问题的共性伪线性系统模型，介绍了二阶伪线性系统的直接参数化设计方法：通过设计伪线性状态反馈控制律，可使闭环系统化为一个具有指定特征结构的二阶线性定常系统，并提供了控制系统设计中的所有自由度。另外，还以希望的闭环向量结构要求、闭环系统的干扰抑制要求和最小闭环特征值灵敏度要求为例，展示了通过综合优化设计自由度来实现控制系统的多目标设计思想。最后展望了伪线性系统理论的发展前景。     

基于联合正则化策略的人脸表情识别方法

针对目前人脸表情识别大多采用基于深度学习的端到端特征提取及分类方法的现象，提出了一种新的深度模型优化方法。基于ResNet18残差网络架构和正则化思想，提出了联合正则化策略，即将过滤器响应正则化和批量正则化、实例正则化和组正则化、组正则化和批量正则化分别嵌入网络之中，平衡和改善特征数据分布，弥补单一正则化的缺点，提升模型性能。在2个公开数据集FER2013和CK+进行了验证和测试，最高准确率分别达到了73.558%和94.9%，实验结果表明，联合正则化策略提高了基础网络的性能，其表现优于诸多当前较新的人脸表情识别方法。      

机器学习在翼型优化问题中的应用

基于机器学习的翼型优化方法,避免了繁琐的CFD (Computational Fluid Dynamics,计算流体动力学)计算。本文简要分析目前广泛使用的基于参数化的机器学习算法和基于图像识别的机器学习算法,并对未来机器学习在翼型优化中的应用提出可行的发展方向。     

飞机燃油箱惰化能力降级指标分析

为明确飞机燃油箱惰能力降级指标，从点燃试验的试验设施、试验结果及不同试验之间结果差异的原因3个方面总结和分析了燃油箱点燃试验的文献，根据文献分析结果将燃油箱的惰化能力分为四个等级，分析发现：试验设施差异、点燃标准不同是不同试验结果存在差异的主要原因；高能点火源试验在燃爆标准、试验影响因素和试验结果方面存在特殊性，其对燃油箱混气惰化能力要求更高；飞机燃油箱的惰化能力会随着混气中氧气浓度的增加而降低，不同燃油箱惰化状态下燃油箱的安全性也存在差别，这种惰化能力的降级同时需要考虑点火源和混气气压的影响。     

旋翼翼型中高速综合气动优化设计方法研究

为了设计出更适用于直升机高速飞行的新旋翼翼型,建立了翼型气动特性快速评估方法,通过初始翼型的CST(Class Shape Transformation)参数化得到翼型曲线控制系数,使用均匀设计采样的Kriging代理模型,结合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和多目标优化思想开展了翼型优化设计方法研究。选取先进旋翼翼型SCCA09、SC2110作为初始翼型进行中高速性能优化,得到相应的优化结果SCCA09_UP和SC2110_UP。对比气动参数可知优化后翼型在Ma=0.4～0.7时最大升力系数C_(Lmax)最大升阻比K_(max)均有提升,最高达到14%,另外不仅保持阻力发散马赫数Madd基本不变,而且在零升力矩系数|C_(m0)|≤0.02的稳定操纵约束内可达到的速度略有增大,表明优化翼型的中高速气动性能有所改善且适用范围变广。设计过程中在保证翼型光顺的前提下选取了尽量少的参数化设计变量以减少计算时长,选取合适的优化设计点来缩短优化周期,大大提升了设计效率。综上,该方法能有效应用于旋翼翼型中高速综合气动优化设计。     

0-1线性规划的连续化求解方法

针对0-1线性规划的优化问题,提出一种惩罚函数方法。考虑到0-1线性规划的最优值特征,通过在目标函数中加上惩罚函数,将0-1离散线性规划模型连续化成非线性规划模型,并使用Matlab的Fmincon函数进行求解。经对多个算例的计算,并和其他算法比较,结果表明惩罚函数法的可行性和有效性。将该方法应用于实际的飞机排班问题上,取得比较满意的结果。