基于稀疏自动编码器的发动机机载模型建模方法研究

为解决分段线性化机载模型精度不足的问题,提出并设计了基于稀疏自动编码器的大包线、具有10输入11输出的发动机机载自适应模型,该模型由稳态、动态两部分组合而成。首先基于一种新的相似准则进行建模所需样本数据的压缩,在保留主要信息的同时,大大降低了数据量及采样时间。用BP算法对简化后的样本数据进行了机载模型稳态部分的建模。针对机载模型动态部分所需样本数据量巨大、BP算法难以训练的问题,建立了基于稀疏自动编码器的动态机载模型。引入准稳态判断逻辑,在动态过程使用稀疏自动编码器的动态机载模型,在稳态过程使用基于BP算法的稳态机载模型。仿真结果表明,所建立的发动机机载模型具有优良的动稳态精度,且实时性好、存储量小,其中动态精度小于1%,稳态精度小于0.6%,一次模型计算时间不大于1ms,模型存储量不大于100kB。     

基于遥测数据的无人机气动参数辨识方法研究

针对无人机在高空低速飞行时易受风场影响及在数据分析时遥测数据不完备的问题,进行了气动参数辨识方法研究,提出了基于空速管平面矢量三角形的风场估计方法及基于风场信息修正的气动角估计方法。以某型无人机为例,对遥测数据进行了充分分析与信息综合,运用逐步回归方法进行了纵向气动参数辨识,并进行了实验验证。结果表明,模型计算结果与实测数据吻合较好,说明所提方法有效。考虑到辨识模型的数学本质,该方法对其他固定翼无人机同样适用。     

卫星测控系统多通道地面测试平台设计

一般地面测试平台无法同时支持卫星对地测控测试和中继测控测试,需要开发多通道地面测试平台满足卫星测试需求.基于此,对卫星测控系统多通道地面测试平台设计进行讨论,采用彼此相对独立的2套地面测试设备,通过特定连接关系同时接入卫星对地测控链路和中继测控链路中,实现卫星多通道测控并行测试和地面测试设备的双机备份,在无须更改外部连接关系的基础上,通过模式选择、参数配置,可适用于不同模式下卫星测控通道地面测试需求.经过分析,该平台具有功能完善、适用性广、稳定性好等优点,已应用于某卫星的地面测试.测试结果表明,平台运行稳定,具有良好的使用效果.     

基于大数据的民用飞机未来运营模式探索

大数据作为一种新兴的IT实现方式,在深刻影响IT业变革的同时,也为航空业带来了新的发展机遇。飞机运行过程中产生的海量运营数据最能体现民机的大数据基因,基于大数据的飞机运营支援将会是其在航空产业施展拳脚的主要战场之一。首先通过对航空大数据的梳理与分析,获得运营数据的种类、结构、数据流程以及相关特点。然后结合航空公司的具体业务需求,针对飞机典型复杂系统,分别以健康监控中的故障诊断、性能退化预测以及维修辅助决策几大关键技术作为大数据应用的切入点介绍技术研究路线,利用数据挖掘、机器学习等方法识别运营数据在系统不同健康状态下的特征表达,准确预测系统退化趋势,设置风险预警模型以提前预知潜在故障,最后从工程应用角度探讨这些关键技术的大数据实现平台以及基于大数据的运营业务流程。     

基于EXCEL VBA技术的高校全口径支付录入系统的开发与应用研究 ——以广西某高校为例

做为高校数字化校园的重要组成部分,高等学校财务信息化建设也方兴未艾,但阶段受到诸多限制条件的约束,各个业务系统的衔接仍然不流畅、不成熟,这些都给支付业务的实现带来了各种不便.经过总结多年在支付岗位上的工作经验,借鉴广西多所高校的实际支付业务流程,利用Excel VBA技术开发支付辅助系统,可以提高广大财务人员工作质量和...     

民航业的春天何时到来

2020年,一场突如其来的疫情让全球民航运输业迎来了凛冽的冬天.在过去一整年的时间里,疫情蔓延到了世界各个角落,病例遍及191个国家和地区,累计死亡病例突破200万例.这场全球范围内的公共卫生事件对全球经济产生了巨大影响,更是给全球航空业带来了前所未有的重创.全球航空数据公司Cirium最新数据显示,2020年全球航空...     

前向数据接入方式对导航星座网络通信性能的影响分析

对采用时分多址轮询建链体制的导航星座星间链路网络,为了指导星间链路网络地面前向数据接入的应用,分析了不同地面前向数据接入方式的星-星-地联合数据交互机制及其对网络通信性能的影响,并结合应用代价给出了综合评价和使用建议.以前向数据最快路径接入方式和固定节点接入方式为代表,分析了星间链路网络与地面间星-星-地联合数据交互机...     

小波变换在遥测数据处理中的应用

采用离散小波变换方法对在轨卫星遥测数据进行处理,利用噪声和信号在不同小波尺度上的性质不同．基于极大极小化思想选取去噪处理中的阈值,达到分离噪声和信号的目的。结果表明：利用小波变换可有效消除卫星遥测数据的噪声。     

基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器,将遗传算法和BP算法相结合,提出了一种新的自适应遗传BP算法,利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明,基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法,具有很好的目标识别效果。     

基于误差补偿的点云数据修正方法研究

为提供测量效率及精度,提出了一种基于多源数据融合的测量数据修正方法。首先分别利用低精度高效率设备和高精度低效率设备对同一构件进行测量获得高密测量点云和稀疏基准点云,此后基于本文所提定位块定位方法对两组数据进行配准,然后依据测量点云与基准点云间构建误差矩阵,继而对高密测量点云进行修正以提高测量精度。实验结果表明,该方法可将测量数据的误差由3.374mm减小到0.517mm。