分布对象计算中分布实时对象设计与实现

在以CORBA为基础的分布对象计算平台上,进行分布实时对象技术研究。采用设立对象引用请求及请求应答过滤器的方法,设计和实现了基于分布对象方法引用的实时任务调度机制,为满足分布交互仿真等应用的实时需求提供了良好的支持,也为扩展面向对象分布中件的实时功能提出了一种通用的解决方案。     

航空电子多信道实时分组调度方法

 针对航空电子波分复用（WDM）网络,提出了一种新的多信道实时调度策略实时多信道加权轮转调度（RMWRR）,将多信道分成强实时信道组和尽力服务信道组,通过调整强实时信道组的权值分配和在尽力服务信道组进行权值补偿的方法,在满足强实时消息强实时约束的同时,提高了带宽利用率,可以适应动态消息的权值变化。对经过流量整形的非强实时消息,RMWRR在尽力服务信道组对其提供延迟上界。通过理论分析,推导了RMWRR的强实时调度条件和尽力服务延迟上界。仿真和算例分析验证了该调度策略的强实时约束下的低资源占用和非强实时下的低延迟特性。     

非正侧视阵列机载雷达多空间角补偿算法

 非正侧阵列机载雷达的杂波分布随距离变化而变化,各距离单元的杂波分布不再满足独立同分布条件,造成统计型空时自适应处理(STAP)处理器性能下降。本文提出了一种多空间角补偿(MSAC)的非正侧视机载雷达杂波抑制方法,该方法先通过角度-多普勒补偿(ADC)预处理以消除在谱中心处的杂波非均匀,然后采用MSAC法在多个多普勒方向使参考单元和待检测单元的杂波谱保持一致,从而进一步消除在其余方位的杂波非均匀。仿真结果表明了该方法的性能明显优于ADC法,且运算量增加不多。     

战术数据链综合试验研究

战术数据链是一个传送战术信息的网络,有很强的军事用途。本文介绍了战术数据链的基本结构、时分多址组网方式以及编队通信流程,最后,对战术数据链地面综合试验程序做了较为详细的叙述。     

刷式封严初期使用特性的实验和数值研究

为了获得刷式封严在使用初期的泄漏特性,分别对两组实验件进行了27小时和50小时的泄漏特性实验,并利用多孔介质模型对实验结果进行了数值分析。实验表明:在使用初期,刷式封严的泄漏量与上下游的压差成正比;随着使用时间的增加,其泄漏水平逐渐降低直至最后趋于稳定。数值分析表明:在使用初期,刷丝排列由最初的疏松状态逐渐趋于紧密,并最终稳定在接近于紧密差排的状态,刷丝排列状态的变化改变了刷束的孔隙率,从而改变了刷束对流体泄漏的阻力,导致了刷式封严泄漏水平的变化。     

ETOPS系统安全性评估方法及应用研究

基于典型的ETOPS飞行过程,分析了ETOPS的故障组合状态．从时间函数的角度建模,修正了一般系统安全性评估方法的模型和参数,在国内首次提出了适用于ETOPS条件下的修正系统安全性评估模型,并进行了应用分析。模型可以用于在ETOPS特殊条件下对适航条款的符合性验证。     

常开洞工业厂房风致内压试验研究

通过一系列不同条件下的单个常开洞单跨厂房刚性模型风洞测压试验,分析了风向角、开洞位置、开洞形状以及开洞大小对内压平均值与脉动值的影响,并与基于稳态理论与非定常理论的内压预测值进行了比较。研究发现,单个常开洞厂房内压的空间分布是均匀的,几乎处处相等,仅在开洞附近测点的风压系数值稍有差别;内压的脉动特性主要来源于来流湍流作用、旋涡脱落与尾流干扰以及赫姆霍兹共振等三个方面的影响;内压的均值与均方根值受开洞条件以及风向角等因素影响较大;稳态理论计算得到的内压系数均值与试验所得非常接近,但是均方根值的预测偏保守。非定常理论推导得到的内压响应方程在风速方向正对开洞时可以给出良好的预测,但由于受旋涡脱落、尾流干扰等影响,斜风向时运用该方法预测内压是不合适的。     

基于小波分析与支持向量机的时间序列预测

时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于＂原始时间序列是无噪的＂这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。     

基于Markov模型的机群完好率研究

通过建立非线性模型对机群的完好率进行研究。针对完好飞机,重点研究飞行批次对完好率的影响;对于故障飞机,重点研究中修级维修和串件维修对修复率的影响,进而得出在基层级维修能力下机群满足总体完好率要求的持续时间。     

利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...