一种快速的飞行器布局方案优选方法

本文引用系统模糊优选理论与基于数理统计正交表的设计法相结合来处理飞行器布局方案优选问题，并举例说明具体用法，文中方法对整个飞行器方案选择有一定参考价值。     

桥函数理论的研究进展

叙述了从研究沃尔什函数的复制理论和方块脉冲函数移位方法出发，推出桥函数的构造过程，桥函数把工程中常用的沃尔什函数和方块脉冲函数这两种似乎不相关的函数联系了起来，本文详细地给出了四种桥函数的构造过程和它们的波形。     

飞机生产过程质量监控的系统理论和应用

本文运用系统工程和控制论的观点，以企业自身质量控制方法为基础，简要叙述外部力量参与全过程监控对保证和提高产品质量的作用，并示例论述了产品和过程质量控制的节点、控制要点和控制的基本方法。     

高超声速边界层的转捩及预测

首先描述了边界层转捩的基本过程及研究内容。在此基础上,指出了高超声速边界层不同于不可压缩边界层的流动不稳定性特性,并介绍了边界层的转捩机理与感受性特征;给出了高超声速三维边界层中预测转捩的常用方法,并着重介绍了多用于工程实际的e N方法以及对e N方法的理性改进,同时列举了在高超声速三维边界层中应用e N方法实现转捩预测的多个实例。最后,分析并总结了高超声速边界层转捩预测所存在的困难及需要解决的问题。     

基于连续同伦算法的天基仅测角初定轨方法

要进一步提高天基短弧初定轨的精度,在观测资料精度较高的情况下,仅考虑二体问题是不够的,还应考虑轨道摄动的影响。因此,基于无摄初轨的单位矢量法原理和矢量斜分解方法,给出了考虑摄动的天基仅测角初定轨单位矢量法。针对天基仅测角观测条件方程组求解过程中易出现迭代不收敛或收敛到平凡解的问题,引入连续同伦算法求解观测条件方程组,提出了单星观测方式下的空间目标天基仅测角初定轨方法,并通过数值仿真算例验证了该算法在较大范围的收敛性和数值稳定性。     

一种基于粗糙K-均值的椭球基函数神经网络

改进了一种椭球基函数神经网络,它与经典椭球单元神经网络的结构不同,而与径向基函数神经网络结构类似,即它有一个隐含层,并且隐层单元采用椭球基函数,区别于RBF网络的高斯函数。本文采用粗糙K-均值方法求取椭球函数的中心,并给出了该方法中确定初始阈值的步骤。这种改进方法不但使对输入空间的划分局部作用,而且划分区域封闭有界。因此,改进的神经网络具有较好的函数逼近能力和模式识别能力。仿真实验验证了该椭球基函数神经网络的正确性和有效性。     

攻角传感器的热失效分析与设计方案改进

根据压差归零式攻角传感器的工作原理、结构及工作条件，结合实际经验，分析了该传感器的主要失效因素，并重点分析了热失效问题；探讨了飞行中传感器探头加热器与环境之间的热交换情况。     

航天航空中急性缺氧条件下功效改变的研究

受试者为84名男性青年和实验工作人员,在低压舱1500、2500、3000、4000、5000和6000米高度上停留60分钟。每次实验一个高度,总共133人次。实验中,记录了数字记忆、听觉警觉和跟踪操作等多项功效指标。应用统计和模型方法对结果进行了分析,并试用模糊集理论对五种基本功效进行综合评定,得到了急性缺氧下功效改变有意义的结果。这些结果可为飞行员执行飞行任务,航天员在船舱内或穿着航天服在舱外执行任务及制订医学保证方案提供了科学依据。     

Σ-演算的范畴模型

Σ-演算是并发演算CC的子理论,集中体现CC中的并行运算部分的特征。本文将并发通信系统看作是由状态加变换构成的动态系统,建立了Σ-演算的范畴模型(Categorical ModeI),其基本思想是:把Σ-演算中的公式对应于范畴构造中的对象(Objects),Σ-演算中的推演对应于范畴中的态射(Morphisms),从而通过Σ-演算的结构操作语义自然地得到一种范畴结构。这种方法可以推广到其它并发理论之中,例如网论和逻辑方法(如线性逻辑Linear Logic),从而范畴论可以作为描述并发、通信和非确定性行为的统一的形式化框架。     

2021 Turkey mega forest Fires: Biodiversity measurements of the IUCN Red List wildlife mammals in Sentinel-2 based burned areas

Mega wildfires are one of the environmental disasters worldwide. This study evaluates the pre-fire species diversity and the indirect effects, including habitat loss for one of the largest wildfires in Manavgat (Antalya-Turkey) in 2021, with a two-step methodology. Here, (1) burnt areas in the Manavgat district (2021) were detected with remote sensing data from Sentinel-2A by delta Normalized Burn Ratio calculation for a selected area in Google Earth Engine, and (2) mammals' habitat vector data of International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List were integrated into Habitat and Biodiversity modelling of Terrset to analyze the alpha, beta, gamma diversity and Range Restriction Index for the wildfire region. In the total 4210 km² study area, 696 km² of the area was damaged by different fire severity; also, there were 56 mammal species' habitats here. These species include bats (i.e. Nyctalus leisleri), felids (i.e. Felis chaus), rodents (i.e. Rattus norvegicus) and large mammals (i.e. Ursus arctos). 88 % of these species are in IUCN's Least Concern category. The remaining classes are Near Threatened (3.7 %) and Vulnerable (7.4 %). This study also indicated that the burnt area's species richness does not totally consist of endemic species. Therefore, pre-fire species richness analyses of this study can be a base for further studies about the species' post-fire activity and occupancy.Furthermore, the 2021 mega wildfires show us the necessity of wildfire monitoring and risk studies in the entire Mediterranean ecosystem to evaluate the risks to the Sustainable Development Goals. Therefore, post-fire spatial data, fire migration monitorization, and recording of the species' activities should be performed temporally. In this way, the ability of wildlife's recovering, and the direct and indirect effects of the fire will be examined for ecosystems in the long term.