Linear Complexity of New Generalized Cyclotomic Sequences of Length 2pq

The linear complexity and minimal polynomial of new generalized cyclotomic sequences of order two are investigated.A new generalized cyclotomic sequence Sof length 2pqis defined with an imbalance p+1.The results show that this sequence has high linear complexity.     

基于GSPN的飞机前轮转弯系统安全性评估

为解决在缺乏统计数据时无法对系统安全性进行评估的问题,提出将系统广义随机Petri网(GSPN,Generalized Stochastic Petri Nets)与经典评估相结合的方法.以某型尚处于设计阶段的飞机前轮转弯系统为研究对象,通过分析该系统结构功能图,建立出系统故障类型和影响分析(FMEA,Failure Modes and Effects Analysis)表;依照经典公式,求出系统各单元及其故障类型的故障率、维修度、平均无故障时间和平均维修时间等数据;将求得的数据与前轮转弯系统的GSPN模型相结合,利用TimeNET软件求得系统各故障类型的稳态失效概率;联立经验公式及危险度矩阵图对系统的安全性进行评估.经测评,该型飞机前轮转弯系统安全性符合设计要求.      

基于功势的燃气轮机广义效率研究

基于广义的物理内涵,推导出了燃气轮机的各部件的广义效率的表达式.根据各种效率具有"同时归一"的特性,从理论分析和数值计算上进行了验证.分析了各种参数对广义效率的影响.结果表明:燃气广义不仅和部件效率有紧密的自然关系,还和其他热力参数(例如压比)有内在的逻辑关联.并从燃料燃烧的广义效率的角度优化了压气机压比.      

基于函数型数据的广义线性回归模型

函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性模型。不要求因变量为连续型随机变量,可以为离散型或属性数据(对应于泊松或Logistic回归),对同时含有数值型多元变量和函数型变量的广义线性模型的估计问题进行分析,采用非参数方法得到了参数部分和非参数部分的估计量,并给出了一种重加权算法进行参数求解,解决了含数值型和函数型混合数据类型自变量的回归问题,同时扩展了函数型线性模型的应用范围。估计过程中,分别采用了函数型主成分和B样条基函数,并给出了基函数个数选择的准则。数值模拟结果表明,所提出方法具有良好的可行性与正确性。      

基于Kalman滤波的GPS/INS接收机自适应干扰抑制方法

 考虑到惯导信息辅助GPS(GPS/INS)接收机对干扰抑制实时性的要求,提出一种基于Kalman滤波的GPS/INS接收机自适应干扰抑制方法。自适应广义旁瓣相消(GSC)多采用低复杂度最小均方(LMS)算法更新权矢量,收敛速率较低,严重时会导致接收机定位中断。首先利用Householder变换构建GSC下支路的阻塞矩阵,用于阻塞任意二维阵型阵列接收的期望信号;再用Kalman滤波自适应更新下支路权矢量,从而有效提高阵列输出信干噪比(SINR)。理论分析和仿真结果说明本文方法可有效抑制干扰对接收机的影响,且具有实时性高的特点。     

基于非线性规划的高超声速滑翔轨迹优化

研究了最大航程的无动力滑翔轨迹优化问题。为避免间接法的缺点,采用直接单重打靶法将轨迹优化问题转换为非线性规划问题,并利用非梯度优化算法和梯度优化算法相结合的混合优化策略得到最优轨迹。仿真结果表明,在采用更为真实的大气模型和动力学模型条件下,该方法具有较高的求解精度、收敛性以及鲁棒性,降低了初值要求;相对于最大升阻比轨迹,射程提高1.54%。     

神经网络在广义经典分配问题中的应用

在两节点分布式多传感器系统中,一些航迹关联算法可以化为广义经典分配问题。广义经典分配问题是一个组合优化问题。当目标数目较多时,很难得到问题的最优解,而且其计算量容易呈现指数爆炸现象。文章提出了用Hopfield神经网络和平均场网络解决此问题的方法。仿真结果表明,采用文章提出的人工神经网络模型求解广义经典分配问题,不仅使航迹关联具有较高的关联正确率,而且计算时间不会出现指数爆炸现象。仿真结果还表明,平均场网络相比Hopfield神经网络更易于得到问题的最优解。     

基于抛物线外推的压气机低转速特性研究

针对在建立起动过程数学模型时发动机部件低转速特性难以获取的问题,提出了基于抛物线外推的压气机低转速特性获取方法.给出了两种型号发动机的压气机外推实例,结合发动机部件低转速特性外推的合理性判据可知,所提方法具有较好的准确性和通用性.      

新型组合预测模型在空中交通流量预测的应用

民航运输业的快速发展使空中交通流量迅猛增加,如何准确预测未来的交通流量是关乎到行业资源高效分配、战略合理部署的一个重要问题。因此,国内外众多专家对空中交通流量的预测进行了大量研究．提出了诸多模型和方法。针对目前空中交通流量预测中存在的缺陷与不足,提出并建立了一种适用于民航的新型组合预测模型。将趋势外推法拟合的结果作为多元回归分析法的复合时间变量组,并利用主成份分析法实现了复合时间变量组与其他影响因素变量的有机结合,建立了趋势外推法和多元回归分析法的组合预测模型。以上海终端区的空中交通流量预测为例,借助SPSS数据统计软件进行研究分析,通过对预测结果的各项精度检验,与传统方法相比较,证实本预测模型的优越性。     

航空发动机叶轮机部件低状态特性的指数预测方法

介绍了一种预测航空发动机叶轮机部件低状态特性的指数预测模型。该模型考虑到空气可压缩性的影响,运用相似理论,结合发动机的部件特性关系,得到了两个指数值,进而得到了发动机的低状态部件特性。数值模拟表明,该方法的精度较高,对研究发动机的起动特性特别是在高原使用时存在的起动问题具有重要的指导意义。