高分辨率模数转换电路的设计及误差分析

随着惯性技术的发展,传统的电流频率(I/F）转换电路已经不能满足惯性系统的需要。在传统的I/F转换电路的基础上结合A/D采样芯片,用来对积分器残余电荷进行采样,以得到一种高分辨率模数(I/F+A/D）转换电路。介绍了转换电路的工作原理,分析了电路的原理性误差。经仿真分析及实验验证,与传统的I/F转换电路相比,该电路具有更高的满度输出频率、更大的标度因数以及更好的线性度。输入小信号对电路进行测试,测试结果表明该电路对小信号更加灵敏,具有更高的分辨率。     

非设计状态下尾迹输运对高负荷低压涡轮附面层的影响

为了研究非设计状态下的上游尾迹在叶栅通道内的形态演化与发展,分析尾迹与叶片吸力面附面层的相互作用,基于高负荷低压涡轮(LPT)叶型Packb对非设计状态下尾迹输运进行了研究。研究主要通过数值模拟的方法进行,使用CFX软件,利用LES模型耦合Smagorinsky亚格子模型。讨论了非定常来流0°和+10°攻角工况下,尾迹与吸力面附面层相互作用的差异。分析发现,+10°攻角工况时,尾迹对附面层转捩的促进作用较0°攻角工况时更为显著;+10°攻角工况时,尾迹与附面层的相互作用时间更长,尾迹诱导转捩的起始位置更靠上游。     

基于区间协同拍卖策略的改进多Agent车间调度模型研究

基于合同网协议的传统多Agent方法 (Traditional Multi-Agent Way,TMAW)求解作业车间调度问题,一般以单一的完工时间为优化目标,忽略了调度多目标性的要求;同时,招投标机制下Agent之间的任务优化分配本质上是单步优化,优化区间过小导致对系统整体调度性能的提升非常有限。针对上述问题,重新规划了多Agent调度模型,提出一种区间协同拍卖的动态调度策略(Interval-Synergy-Auction Scheduling Strategy,ISASS),该策略实现了一定时间窗口内时间、成本、设备负载和能耗的全局多目标优化,并可通过设置权重系数来调节优化目标倾向,很好地规避了上述传统多Agent方法的不足。最后,通过仿真测试验证了上述策略的高效性,同时研究了不同时间窗口和权重系数对调度性能的影响,可较好地指导实际生产。     

某型运输机高寒环境地面除冰程序方法研究与验证

围绕某型运输机高寒地区试飞任务,对飞机在高寒环境下的地面除冰关键程序方法进行了预先研究,包括除冰时机的确定、防/除冰液的选配、除冰关键表面的识别、除冰喷洒顺序及路线的确定、除冰作业及防冰保持时间的计算等,并经试飞过程多次验证优化,确保了该程序方法的合理和可操作,保障了飞行安全和任务完成,可规范指导飞机地面除冰工作。     

基于UKDE和XGBoost的航班过站时间动态预测

为了提高机场运行高峰时航班过站时间预测的精度及可靠性,研究了一种结合无偏核密度估计（Unbiased kernel density estimation, UKDE）和极端梯度提升决策树（Extreme gradient boosting, XGBoost）模型的航班过站时间动态预测方法。首先,考虑模型输入变量航班密度的连续性和不确定性变化,利用UKDE法估计机场航班密度,将其作为动态指标输入模型。其次,引入量子粒子群（Quantum particle swarm optimization, QPSO）法优化XGBoost模型。最后,考虑前序航班延误发生前后输入特征的变化,利用初始预测结果对航班密度进行修正,得到二阶段预测结果。研究结果表明：本文方法在高峰时段的预测平均绝对误差为7.365 min,效果优于随机森林（Random forest, RF）、粒子群（Particle swarm optimization, PSO）-XGBoost和XGBoost,修正后的预测结果平均绝对误差减少了3.373 min;模型输入参数按敏感性程度由高到低依次为航班密度、前序航班提前到港时间和延误...     

干式变压器数据采集与测控系统中的数据传输研究

干式变压器的数据采集与监控系统是其安全工作的重要组成部分。本文介绍了该系统中数据传输网络的组成、工作原理及数据传输机制,特别是设计独特的RS-232与RS-485之间的无源电平转换接口模块。     

基于指标比对串联排队系统平均排队时间的近似方法

串联排队系统是构成排队网络的基本结构,但是除了满足马尔可夫性或服务时间为常数的串联排队系统外,一般的串联排队系统的平均排队时间难以精确计算。为了刻画串联排队系统各个站之间的关联性,本文提出指标比的概念,基于指标比对系统的平均排队时间进行研究;通过分析指标比的数值特性,得到指标比的拟合表达式,进而对系统下游工作站的平均排队时间提出近似方法。数值实验结果显示,本文提出的近似方法对串联排队系统平均排队时间的估计效果较好。     

基于聚类分析的航空器滑行过点时间预测

为了预测航空器滑行预计到达时间（Estimated time of arrival,ETA）,减少场面冲突,提高机场运行效率,本文使用卡尔曼滤波算法对场面历史轨迹数据进行预处理。为了衡量轨迹样本间的距离,综合三类特征用于机场场面历史轨迹数据聚类。特征包含航空器滑行时段和场面航空器数量,以及参考动态时间规整（Dynamic time warping,DTW）算法提取的轨迹差异度特征。将两个样本特征的欧式距离作为样本间的相似度量;基于均差最大原则确定初始聚类中心,使用K-means算法对样本进行聚类,根据待规划航空器的所处时段和场面航空器数量选择匹配度最高的类簇,将其聚类中心样本的轨迹序列和塔台规划的静态路径相结合预测航空器滑行ETA。通过将实际轨迹数据与预测的滑行ETA进行对比分析,证明了本文预测航空器滑行ETA的准确性。     

基于LSTM的TTE网络速率约束流量预测

时间触发以太网（TTE）中的速率约束（RC）流量为事件触发流量,在RC流量动态调度的应用场景下,若能预测未来短时间内数条RC流量到达交换节点的序列,使交换节点提前进行调度决策,以减小RC流量时延,提高网络吞吐量。对RC流量到达序列预测问题进行了研究,建立了RC流量的到达序列模型,提出了基于长短期记忆网络（LSTM）算法的RC流量预测算法。利用OMNET++工具进行TTE网络仿真,得到多组混合关键性配置下RC流量的传输数据;以此作为输入样本对预测算法进行训练和测试。实验结果显示,LSTM算法在RC流量预测问题的准确率达到了70%以上。通过对比实验说明所提算法适用于RC流量预测场景。      

量子定位系统中符合计数与到达时间差的获取

基于MATLAB图形用户界面接口（GUI）,采用软件设计方式,实现量子纠缠光信号的采集,以及对采集到的两路量子纠缠光信号的符合算法。通过对符合算法中不同的符合门宽、采集时间和延时增加步长3个重要参数的性能实验,优化和确定各参数的选值。通过对量子纠缠光符合计数与到达时间差（TDOA）的研究,完成地面数据获取与信息处理模块的设计与实现。设计并实现了时间差拟合的仿真平台。实验结果达到了期望的精度和效率的需求。