雷达监视下程序管制短期冲突告警算法研究

本文研究了一种基于航空器飞行轨迹线性外推冲突预测的短期冲突告警（STCA）算法,并给出算法的具体实现方案。仿真实验结果证明了算法的有效性,适用于雷达监视下的程序管制间隔标准和管制体制。     

广汉WAFS数值预报资料再分析研究

本文结合广汉地方气候特点。对WAFS数值预报资料进行整理、诊断,转换GRIB数据,并根据WAFS资料计算了露点温度的预报值,由此得出一些预报产品,如降水预报、形势场预报、K指数、假相当位温、结冰指数等。在实际工作中,使用WAFS预报产品多次准确预报了广汉机场的大风、降水等重要天气过程。同时,也发现WAFS资料在强度预报和长期预报中的不足。     

T639、ECMWF数值预报产品对积冰预报的释用

本文主要利用T639资料、ECMWF数值预报、卫星云图、天气图分析及地形分析对中低空飞行时频繁出现积冰的原因进行分析,着重对T639数值预报、欧洲中心数值预报产品所含的温度、湿度、相对湿度在航路积冰预报中的释用进行了分析。结论得出欧洲中心预报24小时、48小时预报风场、湿度场和实况吻合很好。T639数值预报风场、湿度场、温度场12小时预报效果很好,和实况吻合。二者结合利用,对积冰预报效果更好。     

LC4铝合金预腐蚀损伤疲劳寿命预测

在不同的腐蚀时间条件下,按ASTM标准对试验件进行预腐蚀试验,产生腐蚀坑,获得了腐蚀损伤的数据,然后进行疲劳加载试验,建立了不同腐蚀时间与疲劳寿命之间的关系。用AFGROW软件预测不同腐蚀时间对试件疲劳寿命影响,预测值与试验值对比偏保守。建立了预腐蚀损伤试件的疲劳寿命预测的方法。     

空间碎片碰撞预警研究

介绍了空间碎片的分布和危害，阐明了航天器进行碎片预警规避的必要性，讨论了碎片碰撞预警技术中的关键问题，用已有的碰撞和规避实例对自行研制的软件进行了计算检验，结果证明了软件的正确性，也说明了国内进行碎片预警工作的可行性．     

悬停状态下直升机旋翼水滴撞击特性研究

介绍了直升机在悬停状态下,求解旋翼水滴撞击特性的数值方法.该方法根据直升机悬停状态下的准定常特性,对旋翼运动模型进行简化,并在对绕桨叶运动的气流场计算的基础上,采用有限差分方法求解水滴运动方程,得到水滴运动轨迹.进而,确定了水滴对旋翼表面的撞击特性参数,为旋翼防冰系统设计提供条件.最后,对NACA0012翼型的水滴撞击特性进行分析.      

过氧化氢/紫外线/臭氧氧化技术处理肼类污水的应用

采用放大试验规模（处理量1 m³/h）的H₂O₂（过氧化氢）/UV（紫外线）/O₃（臭氧）氧化技术处理肼类推进剂污水,在30.0±1.6 ℃,pH=9.0±0.2的条件下,研究肼类的过氧化氢增强光解臭氧化降解。对比不同氧化技术的协同效应以及对污水降解的影响,重点考察过氧化氢、紫外线、臭氧和初始浓度等工艺参数对降解效果的影响,对氧化技术的应用进行了优化。研究结果表明：该技术可使COD去除率提高27.66%,肼类的降解速率随着过氧化氢投加量、紫外线辐射强度、O₃投加速率和水质地提高而升高,随着初始质量浓度的提高而下降。在最佳工艺下,处理5 000 mg/L质量浓度的废水,处理60 min时,COD去除率分别为98.62%（偏二甲肼）、99.17%（甲基肼）、99.94%（肼）和93.25%（单推-3）。     

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。