Percolation transition in temporal airport network

The air transportation system has a critical impact on the global economy. While the system reliability is essential for the operational management of air traffic, it remains challenging to understand the network reliability of the air transportation system. This paper focuses on how the global air traffic is integrated from local scale along with operational time. The integration process of air traffic into a temporally connected network is viewed as percolation process by increasing the integration time constantly. The critical integration time T_P which is found during the integration process can measure the global reliability of air traffic. The critical links at T_P are also identified, the delay of which will influence the global integration of the airport network. These findings may provide insights on the reliability management for the temporal airport network.     

空间科学实验柜被动式减振系统研究

载人航天二期我国将发展短期有人照料的空间实验室,将开展一系列空间科学实验.国际空间站和我国神舟飞船实际微重力水平测量结果表明,需采取必要的减振措施才能满足特殊科学实验要求,鉴于此对空间科学实验柜被动式减振系统进行了研究和设计.根据空间科学实验柜在载人航天器内的实际安放状态,对其进行了减振布局.将实验柜本身作为刚体,建立6自由度的减振系统动力学模型,然后在ADAMS中建立了空间科学实验柜及减振系统三维实体模型,对减振系统进行仿真,得出系统时域、频域及随机输入下的响应特性.对减振系统参数进行优化,提高了系统的减振效果.      

机载超轻量化卷积神经网络加速器设计

卷积神经网络庞大的权重参数和复杂的网络层结构,使其计算复杂度过高,所需的计算资源和存储资源也随着网络层数的增加而快速增长,难以在资源和功耗有严苛要求的机载嵌入式计算系统中部署,制约了机载嵌入式计算系统朝着高智能化发展。针对资源受限的机载嵌入式计算系统对超轻量化智能计算的需求,提出一套全流程的卷积神经网络模型优化加速方法,在对算法模型进行超轻量化处理后,通过组合加速算子搭建卷积神经网络加速器,并基于FPGA开展网络模型推理过程的功能验证。结果证明：本文搭建的加速器能够显著降低硬件资源占用率,获得良好的算法加速比,对机载嵌入式智能计算系统设计具有重要意义。     

基于弹性小波神经网络的故障诊断研究

航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明：小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。     

航空发动机小波神经网络PID控制

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分(PID)控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.      

液氧/煤油补燃发动机低频频率特性研究

基于模块化层次化的建模技术,建立液氧/煤油补燃发动机的线性小扰动频率特性仿真模型.在建模过程中,重点考虑了绝热流动假设和熵波影响下的气路模型.依据交流流体网络理论,运用传递函数法分析了该型发动机的低频频率特性,为研究液体火箭的纵向耦合振动(POGO)及发动机动力学提供帮助.      

基于局部三角变换的OFDM系统

正交频分复用(OFDM)调制技术由于具有良好的抗多径干扰能力和高效的频谱利用率,在许多数字传输系统中被广泛应用,成为当今卫星通信研究的热点。本文提出了基于局部三角变换（LTT）的OFDM系统模型,该系统带外频率谱密度下降快,并能保持相邻的OFDM符号的正交性。给出了用离散余弦变换（DCT）实现的快速算法及复杂度,并考查了最优基的选取。仿真和分析结果表明：该系统误码率比基于快速傅里叶变换（FFT）的系统更小,能更好地适应高速传输带来的大多普勒频移,更有效地利用带宽,为接收端对高速数据的解调提供很好的保证。     

一种新的极值搜索算法及其在航空发动机燃烧主动控制中的应用

 针对航空发动机存在的不稳定燃烧控制问题,推导出当发动机不稳定燃烧时,燃烧室内的振荡压力与平均燃空比值之间的函数模型,此函数模型构建了压力振荡变化的幅值与平均燃空比值之间的极值关系。提出了一种新颖的退火递归神经网络极值搜索算法,可以自适应地搜寻出极值模型中最优的平均燃空比值,实现对燃烧室内压力振荡变化的最小幅值控制,并有效地抑制了燃烧室的不稳定燃烧现象。通过仿真对比,验证了方法的有效性。     

航空电子多信道实时分组调度方法

 针对航空电子波分复用（WDM）网络,提出了一种新的多信道实时调度策略实时多信道加权轮转调度（RMWRR）,将多信道分成强实时信道组和尽力服务信道组,通过调整强实时信道组的权值分配和在尽力服务信道组进行权值补偿的方法,在满足强实时消息强实时约束的同时,提高了带宽利用率,可以适应动态消息的权值变化。对经过流量整形的非强实时消息,RMWRR在尽力服务信道组对其提供延迟上界。通过理论分析,推导了RMWRR的强实时调度条件和尽力服务延迟上界。仿真和算例分析验证了该调度策略的强实时约束下的低资源占用和非强实时下的低延迟特性。     

基于神经网络模型的动态非线性气动力辨识方法

 在标准径向基函数（RBF）神经网络模型的基础上发展了带输出反馈的RBF神经网络。将计算流体力学(CFD)方法计算的时域气动载荷作为输入信号,建立跨声速非定常非线性气动力模型,并进一步运用CFD方法验证模型的精度。算例表明带输出反馈的RBF神经网络较标准RBF神经网络精度更高,能更准确描述跨声速激波大幅振荡时的非线性和非定常特性,并可推广用于多自由度运动的动态非线性气动力建模。用多级信号训练,预测简谐信号输入下的气动力算例表明带输出反馈的RBF神经网络能够预测不同振幅、不同频率的信号激励下的非线性气动力。