基于实时状态监控信息的飞机维修决策系统

针对某型飞机虽然已具备机上实时状态监控功能但维修人员只能实施事后维修的问题．应用故障预测与健康管理（PHM）技术．设计了基于数据链的实时状态监控维修决策系统．用于飞机故障预测、故障报告、维修响应和健康管理。     

超低轨道卫星应用离子电推进技术方案

低地球轨道大气环境对诸如科学探测和对地观测卫星的阻尼作用十分明显,而且阻尼随太阳和地磁活动以及昼夜、季节交替变化范围宽.为了保证卫星轨道精度或飞行状态满足任务要求,需要利用推进系统对卫星受到的阻尼进行实时或间歇式补偿以实现轨道或飞行状态的保持.针对轨道高度220～268 km的无拖曳飞行和轨道维持应用,基于卫星轨道阻尼...     

地面检测设备中数字逻辑电路干扰的分析和抑制

为了提高电子设备的性能,数字逻辑电路的设计必须十分可靠,通常设计数字逻辑电路只研究输入和输出的静态逻辑关系,这样设计出来的电路有时不可避免会产生毛刺,这些毛刺是事先没有估计的,因为设计者缺乏对数字逻辑电路过渡过程的考虑。本文提出了一种实用毛刺判别法,利用转移值表的方法分析一类时序电路,并从几个实例说明转移值法能够事先判别毛刺存在与否,使设计更加完善。本文还分析了开关对逻辑电路产生干扰的原因和抑制方法。并讨论了抑制毛刺的实用方法,指出竞争的可利用性。     

航材保障经费的优化配置研究

航材保障的主要工作包括航材筹措、储备、供应和管理,这些工作均需要经费支撑,数百万项航材占用大量的资金.如何充分利用和优化配置好航材保障经费,对提高航材保障良好率和飞机完好率至关重要.以航材保障经费为资源,以航材系统整体保障效益的提高和飞机维修器材费用的优化配置为目标,建立了航材保障经费优化配置模型,应用边际分析法推导出模型公式,利用数值计算法获得使航材保障效益最佳的经费优化配置方案,使有限的航材保障经费充分利用,发挥其最大的保障效能.     

SVM最优分类面相对位置的修正

通过放宽标准支持向量机(SVM,Support Vector Machines)中类别边界至分类面等间隔的约束,保持两类函数间隔之和不变的条件,在支持向量机思想框架下得出分类面依样本分布进行调整的新型支持向量机,其对偶形式与标准支持向量机完全相同,从而在理论上进一步完善了支持向量机.在此基础上,提出使类别的函数间隔正比于样本标准差的具体算法--方差修正法,达到最优分类面的相对位置依样本方差而调整之目的.从统计意义上来说,方差修正法在分类精度上有所提高,但计算量增加不多.     

金属增材制造技术应用于军用飞机维修保障浅析

金属增材制造技术的发展为军用飞机维修保障提供了一条数字化、定制化、高性能、短周期的技术新途径,可提升军用飞机维修保障的技术水平和能力。本文综述了军用飞机维修保障的国内外现状,指出了金属增材制造技术的应用优势,介绍了军用飞机零件的典型损伤形式、不同增材制造工艺的适用性及修复工艺选取方案,分析了所涉及的逆向建模、结构优化、智能机器人等关键技术,详述了目前存在的技术成熟度与可靠性不高、修复原则不明确、标准规范不统一等主要问题及解决措施,指出了增材制造技术在军用飞机维修保障领域未来的发展方向和趋势,并给出了具体的应用建议。     

以维修计划为中心的直接维修成本估算方法

维修经济性是控制民机运营成本的关键因素。飞机计划维修具有明显的阶段性和周期性,从机龄角度飞机分为运营初期、成熟期和老龄期;按维修深度计划维修分为航线检查、A检．c检和D检。本文综合考虑机龄和计划维修之间的关系．构造了三层三等级的维修成本计算模型．并从维修的角度提出控制维修成本的措施。     

基于Cartwheel构型的微推力卫星高精度编队系统

近距离协同工作的微推力器卫星编队能更好地完成高精度空天卫星编队任务。但摄动等干扰因素会导致编队卫星间保持特定的几何构型和相对运动关系发生不确定性变化,因此有必要设计一种编队构型和信息拓扑结构以实现卫星编队的长期高精度保持。同时微推力器的作用环境要求卫星编队系统更高的可靠性和快速性。为此,基于Cartwheel构型对微推力卫星编队系统进行了研究,设计了一种能够满足系统性能要求的拓扑网络结构,并据此对卫星编队构型进行修正。提出了基于粒子群优化（PSO）算法的在线轨迹优化算法,并将其应用于卫星编队保持控制系统之中,实现了高精度、低能耗的快速稳定控制。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

基于Tophat变换和文字纹理的车牌定位算法

针对车牌自动识别系统的应用场景越来越广泛,提出一种新的基于Tophat滤波和文字纹理特征的车牌定位算法.首先,利用形态学Tophat滤波抑制背景、消除不均匀光照,然后对图像进行二值化操作和连通域分析;其次,扫描图像得到区域的垂直投影图(VPM, Vertical Projection Map),对VPM进行离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transformation),利用中低频描绘子重构VPM,重构后的VPM更为平滑,不受噪声影响,其波峰波谷数量、统计量更能描绘区域纹理的本质属性;最后,结合部分中低频描绘子和统计量组成描述区域纹理的模式向量,输入支持向量机归类.实验表明,算法适用于自然场景中的车牌定位问题,具有较强的适应性.