用霍尔特-温特斯模型预测航空运输总周转量

引入了霍尔特-温特斯模型对中国民用航空运输总周转量进行预测,首先介绍了该模型的具体预测步骤,然后采用面向对象的软件技术,设计并开发了预测模型软件。该预测模型软件不但可以根据用户设定的平滑系数进行预测,还可以自动计算出预测效果较优的平滑系数,最终对2006年各个月份的中国民用航空运输总周转量进行了较为精确的预测。     

GH909合金在700℃长期时效稳定性研究

研究了GH909合金在700℃长期时效2000h后的组织和性能的变化.结果表明,合金在700℃时效500h后的拉伸强度下降,时效500～2000h拉伸强度趋于稳定;时效100h的650℃/510MPa缺口持久寿命提高,随时效时间的延长,缺口持久寿命下降.合金在700℃时效后性能的变化主要与γ′相和针状ε/ε″相的变化有关.     

光时域反射仪检定装置测量不确定度评定

介绍了光时域反射仪检定装置的测量不确定度评定方法,此方法适用于建立计量标准的测量不确定度评定.     

基于最小二乘支持向量机的普通高校招生人数预测研究

近年来普通高校的发展速度与规模,使社会大众兴起了对教育质量与总量的关注。普通高校招生数预测是制定教育政策的重要依据。针对中国文化教育的特征,在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的时间序列预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为普通高校招生数预测提供了一条新的途径。     

脑力负荷与目标辨认

研究虚拟战斗机驾驶员飞行过程中涉及的监视、计算记忆、攻击和探测4项任务,通过改变工作的快慢节奏来影响脑力负荷,以正确反应率和反应时间来评价和分析被测试者在不同脑力负荷下对目标颜色、形状和位置的辨认情况,为人机界面设计目标编码及确定目标呈现时间提供科学依据;使用脑电图仪测量实验过程中被测试者的生理反应来评价脑力负荷与任务难度的关系.实验结果表明:在需要分配注意力的情况下,人对实验分别选取的3种颜色和形状的辨认不受脑力负荷大小的影响,脑力负荷大小影响人对不同位置的目标辨认;人的目标辨认显著受到目标呈现时间的影响,目标呈现时间越长,反应时间越长;脑电图在一定程度上波的频率和高振幅波能反应脑力负荷大小.     

货台空投系统出舱过程研究

研究了空投系统的出舱阶段中货台与地板接触模型,采用动力学分析方法建立了统一的出舱运动模型.根据试验设计条件开展系统仿真计算,结果与试验数据基本一致.探讨了货台离机过程对离机后俯仰姿态的影响.使用离机时间评价出舱过程对货台空投精确度的影响,得到了无量纲离机时间的简化算法以方便工程应用;引入了安全距离参数来评价出舱过程安全性,分析了牵引比、质心位置系数和空投时飞机姿态与离机时间和安全距离的关系,为空投系统中货台布局和牵引伞设计等提供了参考依据.     

新型自适应Terminal滑模控制及其应用

针对一类高阶MIMO非线性系统设计了基于快速模糊干扰观测器的自适应Terminal滑模控制方案.通过设计快速模糊干扰观测器,克服了传统模糊干扰观测器在误差较小时收敛速度慢的缺点.严格证明了跟踪误差及观测误差均在有限时间内收敛到零的小区域.最后在高超声速条件下,对空天飞行器再入过程的姿态控制进行仿真,结果表明了所设计干扰观测器的优越性和闭环控制方案的有效性.      

基于最优误差动力学的时间角度控制制导律

针对带有攻击时间和终端攻击角度约束的导弹制导问题,设计了一种基于最优误差动力学的时间角度控制制导律,并给出了明确的性能指标。推导广义最优角度控制制导律作用下的剩余飞行时间估算表达式,在广义最优角度控制制导律的基础上增加攻击时间误差反馈项,将攻击时间误差看做跟踪误差,设计的制导律使跟踪误差以最优模式在有限时间内收敛到零,最终实现攻击时间和终端攻击角度的共同控制。对不同参数下的情况进行仿真,验证了所提制导律的有效性。     

海杂波谱的机理及时变特性分析

针对海杂波背景下目标检测问题的实际需求,在机理分析的基础上,利用实测数据对海杂波谱的时变特性进行了分析。首先,分析了波束照射区域内由海表面波浪运动引起的多普勒频移和展宽现象,以及随雷达工作参数之间的依赖关系;然后,对已有海杂波谱机理研究结果进行了分析和总结。在此基础上,利用加窗的周期图法估计得到海杂波的时间-多普勒谱,进而从相关时间的统计特性、谱宽与时域海杂波拖尾程度的依赖关系两个层面对海杂波谱的时变特性进行了分析。分析结果可为海杂波谱建模、海杂波抑制及目标检测方法设计提供理论指导。     

高超声速飞行器时间协同再入制导

从饱和打击任务需求出发,针对多高超声速飞行器时间协同再入制导问题进行研究,提出时间可控再入制导律和协同再入制导架构,在改善现有制导律实时性、在线约束管理等性能的基础上,重点解决再入飞行时间不可知、不可控问题,最终实现时间协同再入飞行。协同再入制导结构分为两层,其中底层提出了基于神经网络的时间可控再入制导律,以实现再入飞行时间的可知性与可控性为目标;上层根据不同再入阶段特点设计相应的协调函数,生成时间协调信息。该结构适用于集中式或分布式的通讯结构,同时上层协调策略可以根据任务需要进行有针对性的设计与拓展。最后,通过仿真验证了时间可控再入制导律对时间的可控性和协同再入制导结构的有效性。