基于涡环尾迹模型的共轴刚性旋翼直升机飞行动力学建模

共轴刚性旋翼直升机上下旋翼间距小,旋翼间气动干扰较为复杂,影响飞行动力学特性。针对这一问题,利用涡环单元动态尾迹方法构建了共轴旋翼气动力模型,通过与风洞试验结果比对说明该模型能够准确地计算存在气动干扰时共轴旋翼的气动力特性。以该共轴旋翼气动力模型为基础,建立了共轴刚性旋翼直升机飞行动力学模型,并以XH-59A直升机为研究对象,计算了前进比为0~0.4时的配平特性。通过与飞行试验数据的比对发现：该飞行动力学模型与飞行试验结果比对良好;且模型计算速度较快。通过对配平结果以及旋翼尾迹运动的分析发现：共轴刚性旋翼直升机旋翼间气动干扰会增加悬停和低速前飞时的配平总距和总距差动;低速前飞时的纵向周期变距负梯度现象是由于旋翼间气动干扰与刚性旋翼挥舞运动特性叠加而造成的。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

一种双余度非相似容错计算机软件设计

非相似余度设计是容错技术的重要设计方法,在很多领域都有广泛应用,在航空领域主要应用于飞行控制系统.在非相似双机架构下分析现有且适宜的操作系统,并在此基础上构建适合机载飞控系统的底层运行框架和任务调度算法,在此框架下研究双机余度管理的关键技术.研究结果表明,所设计的软件框架与算法满足飞控系统要求.     

全站仪检测数据管理系统

介绍了全站仪检测数据管理系统。本系统以FoxPro for Windows为基础,采用模块结构,具有对检测数据录入修改,自动转换,成果计算,查询显示等功能,实现了系统数据管理和处理的一体化。     

基于项目组合管理的民机型号评估指标体系

民用飞机研制项目具有高复杂度、高投入、周期长的特征,使得民机主制造商在同时进行多个型号的运营过程中面临诸多风险和挑战。借鉴国内外项目管理研究经验,结合我国民机行业发展阶段和面临问题,设计了适用于民机项目的战略评估技术并结合在我国民机企业的相关实践,评估技术能够帮助企业判断项目组合是否符合企业战略目标,确定各项目是否在既定轨道,使企业管理者明晰项目现存问题,尽早采取措施,规避战略性风险。相关研究成果及良好实践可供同业者,尤其是代表主制造商管理多个项目的项目部门或项目办公室成员借鉴参考。     

Arcadia建模方法与SysML建模方法比较研究

基于模型的系统工程与传统系统工程相比,有着形象化、具体化、沟通效率高等多种优势。基于系统建模(System Modeling Language,简称SysML)语言进行建模用途广泛,但是通过实践,针对系统架构和系统运行场景分析,基于Sys ML的建模方法特点并不突出。而Arcadia的基于模型系统工程建模有着简单、清晰等特点,对于系统架构和系统定义均有着Sys ML所不具备的特点。通过系统设计的目标与特点,对基于Sys ML的建模方法和Arcadia方法进行比较研究和实践,总结两种方法在基于模型的系统工程领域中的优劣。     

基于矩化GO法的某型电动飞机扰流板系统可靠性

扰流板冗余系统提升了新能源电动飞机的可靠性。采用GO法建立电动飞机扰流板系统可靠性模型,设计SIMULINK仿真界面,针对操作符11给出一种新的运算模块。针对扰流板冗余系统设计一种矩化操作符,给出运算流程,有效减少传统GO法在冗余系统建模工作量,利用故障树分析法对结果进行验证。结果表明,本文提出的方法切实可行,为新能源电动飞机扰流板系统可靠性分析提供了新的思路。     

战斗机电子战系统架构总体设计

战斗机电子战系统提供的态势感知、无源攻击引导、电子对抗和主动隐身等作战能力可以极大提升飞机的生存力和杀伤力。为满足电子战系统越来越高的新质作战能力要求、作战对象快速能力提升、贴近实战的作战样式和作战环境不断变化带来的新要求、适应不同战斗机平台及航电任务系统要求等需求,追求高质量和敏捷开发模式,电子战系统架构必须精心设计。采用系统工程方法,按照能力视图、作战视图、系统视图和技术视图对需求和技术进行了迭代研究,基于灵活数字处理算法支持不同战法、全域综合共用、以快应变和以柔制变等顶层设计思想,从全数字化处理、综合化、可扩展和开放式等多个视角论证了电子战系统架构设计需求,并给出了核心设计要点和方案。战斗机电子战系统架构在大量实践中得到验证,效果良好,能够满足作战使用需求,对下一代战斗机电子系统的研究具有借鉴意义。     

复杂电磁环境下频谱智能管控技术探讨

作为国土空间的重要组成,电磁频谱空间呈现出环境错综复杂、目标类型多样、用频行为多变等新挑战,导致频谱安全问题日益严峻。面向复杂电磁环境下频谱秩序安全、频谱对抗安全和频谱共享安全等需求,基于人工智能的频谱管控成为电磁频谱领域的重要研究方向,存在着具有挑战性的基础理论问题和关键技术难题。首先,调研了复杂电磁环境下频谱智能管控的国家战略需求,然后,提炼了智能频谱管控的科学意义与技术挑战,进一步从频谱管控模型机理、频谱态势感知、频谱行为推理、频谱安全决策和频谱管控应用系统等5个方面梳理国内外研究现状,并分析了相关发展动态及研究趋势。     

基于LSTM的飞行数据挖掘模型构建方法

提出了一种基于LSTM （Long Short Time Memory）模型的飞行历史数据挖掘模型的构建方法,此模型可以将飞行数据中有价值的目标数据自动提取出来。首先,通过滑动窗口法获得待检测数据;然后,将预先做好的训练样本数据输入到所构造的LSTM模型中进行训练,得到数据挖掘模型;最后,将待检测数据导入到训练好的LSTM模型中进行模式识别,将目标数据片段挖掘出来。结果表明,基于LSTM模型的飞行数据挖掘模型构建方法通用化程度高,可用于挖掘不同类型的目标数据,且识别率高,具有很高的工程应用价值。