基于分支定界的离场航空器动态排序

离场航空器优化排序是加速终端空域内航班流动 、提高航班正点率、缓解管制工作负荷的有效手段。采用滚动时域控制(Receding horizoncontrol,RHC)策略构建离场航空器 实时动态排序框架,并基于分支定界法获取时间窗内优化的目标起飞时间。在此基础上,利 用修正的离场滑行时间确定允许开车时间,从而为管制员提供决策支持。以上海浦东机场离 场运行为例进行仿真验证,结果表明文中提出的方法不仅有效地实现了管制决策支持（为管制 员提供目标起飞时间与允许开车时间）,也能够提升跑道离场容量,降低离场延误水平。     

影响图理论及其评价算法研究

本文介绍了Howard R A等人近年来提出的一种新的决策分析工具——影响图(Influence Diagram),并对影响图的计算机自动评价作了初步的研究。探讨了在R&D研究中的应用。     

航空发动机多目标优化解耦控制设计方法

首先提出了全新的、用P范数表示的控制系统耦合程度量化指标———耦合度的概念,然后提出了可以反映航空发动机多个控制目标的多目标优化目标函数,并根据耦合度与该目标函数给出了解耦控制设计方法。该方法可以设计出真正意义上的具有解耦功能的多变量控制器,设计过程一步完成;应用于某型航空涡扇发动机控制系统设计,仿真结果表明了其可行性。     

战役规划中登陆地区的选择

在选择登陆地区这个决策问题中,指标权重的确定与方案在各指标下的值的确定都很困难,文中利用多指标区间决策的TOPSIS法,给出了选择登陆地区决策方案排序的原则。     

基于模型管理框架的机翼结构多目标优化设计

采用演化算法对某高空长航时无人机机翼结构进行多目标优化设计时,由于需要大量的演化迭代和很多次的有限元分析计算,使演化算法相当耗时.为了提高效率,采用模型管理框架对该机翼结构进行多目标优化设计.采用模型管理框架可以建立满足精度要求的目标及约束的近似模型,使演化算法不仅避免了大量的有限元分析计算,而且获得了满意的该高空长航时无人机机翼结构的多目标优化设计结果.     

飞行器气动隐身一体化设计方法研究

针对典型的翼身组合体飞行器构型,对飞行器气动隐身一体化设计的具体实现方法进行了探索。通过采用面元法计算飞行器气动性能,采用物理光学方法来计算其雷达散射截面积,实现了基于遗传算法的飞行器气动性能与隐身性能两个目标函数之间的折衷与优化。并在此基础上建立了上述算法的并行处理方法;提出了旨在提高优化计算效率的响应面方法,在响应面方法中,响应函数模型分别采用了神经网络模型和模糊逻辑模型来进行构造,对设计算例均得出了比较好的优化设计计算结果。     

具有层次结构的模糊决策

本文将AHP的层次结构引入模糊决策中,建立了具有层次结构的模糊决策模型,从而避免了因将模糊判断引入AHP中而产生的某些困难,并将之试用于简化了的飞机成本分析。     

多飞行器的分布式优化研究现状与展望

航空领域的多个飞行器协同搜救、区域监控、编队飞行等实际任务具有个体数量多、信息分散、任务指标复杂等特点,分布式优化是实现上述任务中多飞行器有效协同的重要保证,具有重要的理论意义和显著的应用价值。从优化任务的问题模型、研究框架和典型优化算法3个方面对分布式优化的研究现状进行了概述。根据不同的优化问题,从无约束的分布式凸优化、集合约束的分布式凸优化、不等式约束的分布式凸优化和分布式非凸优化这4个方面对分布式优化领域典型的研究成果进行了概述,并讨论了分布式优化研究的共性难点问题,对未来的分布式优化方向进行了展望。     

基于判定故障树的民航飞机故障诊断方法研究

针对飞机故障诊断专家系统中知识获取的瓶颈问题,提出了将故障隔离程序提取成判定故障树的形式,分析了扩展故障树的框架表示方法,给出了扩展故障树的快速诊断策略,解决了基于规则的诊断专家系统的知识获取难题.     

空中目标传感器管理方法综述

为了避免对有限的多传感器资源的无序竞争和使用,多传感系统通常在一定约束条件下工作。传感器管理即是对传感器系统的自由度进行控制,以满足实际的约束条件并实现既定的任务目标,被大规模地应用于诸如区域目标监视、空中交通管制等各种军用与民用领域。首先,给出了传感器管理系统的概念定义与基本目标;然后,对过去及现在各种空中目标传感器管理方面的理论、方法以及应用进行了全面的综述与深入的分析,并对传感器管理领域现存的问题提出了解决思路和方法;最后,对该领域下一步的发展方向做出了展望。