一种新型结构的网卡研究与驱动设计

Freescale的QorIQ系列网络通信产品中使用的高性能数据通道加速结构DPAA使网卡工作时硬件结构和驱动程序更加复杂.以P4080处理器为例研究了DPAA硬件结构,介绍了模块Buffer Manager、Queue Manager和Frame Manager的主要功能和配置使用方法.设计实现了网卡及其依赖硬件模块的设备驱动程序,阐述了硬件初始化、数据发送、数据接收、中断响应过程中驱动软件的主要处理流程.最后总结了已完成工作和驱动的扩展性.     

基于损伤检测的飞机结构腐蚀损伤预测方法对比研究

针对飞机结构材料易腐蚀特点,采用 BP 神经网络算法、数据拟合方法、指数平滑预测三种方法,对飞机铝合金结构腐蚀损伤进行预测对比分析。预测结果及其误差以及对比分析图表明,BP 神经网络算法所构建的网络预测模型对一定腐蚀周期内的腐蚀损伤有较好预测能力,指数平滑预测方法和幂函数数据拟合方法对一定腐蚀周期之外的腐蚀损伤预测有较好的外延性。     

RFID技术在航空领域的应用研究

射频识别(RFID)技术现已广泛用于物流、金融、零售等各个行业.航空领域的RFID应用起步较晚,通过对RFID技术在飞机制造商、原始设备生产厂家(OEM)、航空公司的一些典型的应用案例的分析,提出RFID技术应用于航空领域所面临的挑战及必要性,为其未来航空业自动识别技术的发展指明了方向.     

基于飞行试验数据的双转子航空发动机 加减速瞬态模型辨识

为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3％,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5％;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3％.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考.     

应急通信中 WSN 的角色及生存性分析

无线传感网（WSN）具有部署方便、灵活健壮的特点,在应急通信场合发挥着重要作用,但复杂恶劣的网络环境对无线传感网的设计和部署提出了更高要求。说明了应急通信的特点,并分析了应急通信中无线传感网的角色及面临的技术挑战。从网络生存性的角度归纳了网络生存性的相关研究工作,并重点探讨了应急通信环境下无线传感网的生存性技术问题。     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

基于PaSR模型的低旋流燃烧大涡模拟

为了深入理解低旋流流场特征和燃烧稳定性,基于OpenFOAM平台,采用动态k方程模型和有限速率PaSR模型对甲烷/空气预混低旋流燃烧进行了大涡模拟,研究了气流入口速度、当量比和压力等流场参数对流场结构和燃烧非稳态特性的影响,分析了流场大尺度结构与火焰相互作用。结果表明,流场结构和火焰抬升高度受入口速度影响较小,流场和火焰形态能够保持自相似性;随着当量比和压力提高,流场扩张性增强并在燃烧区下游产生回流区,火焰稳定不依赖回流区,根部火焰锋面形状由U形转变为W形,火焰抬升高度降低。火焰锋面稳定在剪切层,剪切层产生的周期性有序涡结构引起当地流场速度脉动和火焰表面褶皱,反映了流场非稳态特性;通过剪切层监测点瞬时轴向速度分析,涡结构特征频率随速度增大而提高,由250Hz提高至300Hz,随当量比和压力提高而降低,由250Hz降低至125Hz。     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

基于功能脆弱性的空中交通相依网络流量分配

依据空中交通管理与航班运行规则,采用复杂网络理论构建由机场、航路与管制扇区组成的相依网络模型,建立不同扰动策略的影响规则,提出以网络流量熵和交通流损失比变化率为指标识别网络功能脆弱性。并以网络总流量熵最小为目标,建立基于改进遗传算法的网络流量协调分配策略,以降低空中交通相依网络的脆弱性。以民航华北地区空域为原型,发现了其相依网络脆弱性表现规律和脆弱源,采用遗传算法求解网络流量分配方案,优化结果降低了网络总熵值和功能脆弱性,其中机场网络流量分配后效果最为显著,验证了方法的有效性,研究结果可为空中流量管理决策提供一定的理论支撑。     

不同环境因素对引压管腔动态特性影响

为了探索引压管腔在动态压力校准和使用中不同环境因素对动态特性的影响,推导了管腔传压模型和谐振频率关系式,确立了影响管腔动态特性的参数,包括静态压力、温度、气体介质等。采用引压管腔专用实验装置进行了不同环境参数状态的实验验证,结果表明:静态压力仅会影响管腔在谐振频率附近的输出,随着静态压力的增大而非线性增大,对动态特性并无明显改变;温度会改变管腔的谐振频率和动态特性,随着温度的升高,谐振频率增大但输出幅值随之减小;气体介质的不同会彻底改变管腔动态特性,主要取决于介质的声速。该研究为引压管腔在使用环境下数据的评价和数据修正上提供了一定参考依据。