基于三维模型定义技术应用的思考

MBD技术是一个新生事物,涉及到系统性问题,它的应用实施是一项长期、复杂而又艰巨的工作。需要考虑的问题不仅涉及技术方面,还有文化、管理、组织和生产方式等方面,只有解决好这些问题,才能充分发挥MBD技术的巨大效力,更好地为我国大飞机研制服务。     

基于集对分析的航空装备维修安全综合评估

针对航空装备维修安全的评估问题,建立了航空装备维修安全评估指标体系,运用集对分析法对航空装备维修安全进行评估,详细描述了利用该方法进行评价的基本步骤。通过分析计算和实例应用中可以看出,该模型原理直观、计算简便、结果客观实际,有利于部队决策机关掌握航空装备维修安全情况,科学指导训练工作,更好地实施信息化条件下的战机保障。     

陪集和拉格朗日定理教学探讨

以陪集和拉格朗日定理一节的教学为例,探讨离散数学的教学方法。将本节的内容重新编排,按陪集—划分—等价关系—拉格朗日定理及推论—应用的线索讲授,在教学实践中效果良好。     

日确认“隼鸟”采到小行星样本

日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）11月16日宣布，其“隼鸟”小行星探测器成功带回了采自小行星表面的首批样本。     

基于神经网络的飞行科目模板样本集建立方法

为建立某一飞行科目的模板样本集,提出一套基于神经网络和卡尔曼滤波的数据处理方法。任选一次试飞样本,建立Kohonen自组织神经网络进行参数降维、聚类分析、特征提取等,使样本量缩减90%以上,得到该科目的模板样本集。用处理后的样本训练BP神经网络,对其他未经处理的试飞样本进行载荷预测,误差均在3%之内,说明处理后的样本能代表该科目的数据特点,即为模板样本集。方法可以为飞机载荷监控数据库的完善工作服务。     

温度对SMA复合简支梁主共振的影响

针对形状记忆合金复合梁系统,建立系统的无量纲运动方程,采用伽辽金法及平均法得到幅频响应方程。文章采用奇异性理论,计算以温度和激励幅值为开折参数的转迁集,并绘出不同区域的幅频响应图。主要分析温度对幅频响应曲线及激励幅值—响应幅值曲线的影响。结果表明:幅频响应曲线有类线性和硬特性两种类型;温度只对频率有影响;对激励幅值—响应幅值曲线:当频率较小时,激励幅值越小且温度越高时,响应幅值越小,激励幅值较大时,温度影响较小;频率较大时,曲线出现多解区,温度越低,激励幅值对应的多值区越宽。     

基于聚类分析的软件多故障定位技术

故障定位的思想一般是通过对程序语句及其执行结果的分析,从而定位到存在缺陷的程序语句的位置.目前,软件单故障定位技术研究较多,多故障相关研究较少.本文根据程序语句覆盖执行信息构造程序谱,提出基于聚类分析的软件多故障定位技术方法,在Siemens测试程序集的基础上,和现有的一些基于程序谱的定位方法进行对比,在大部分的情形下,验证了本文提出的基于聚类分析的软件多故障定位技术在软件多故障定位方面的定位效率要优于这些方法,减少测试人员的工作开销.     

应急遥感影像信息快速提取方法探讨

针对应急影像信息快速提取需求,采用对应分析方法,实现最优波段组合和监督分类训练样本的快速选择与提纯,提高应急影像分类精度。对应分析方法分别将波段和像元值设为对应分析的变量与样本,建立波段与像元值间的对应关系,判别各类别相关性最强的波段信息,有效解决监督分类样本不纯、波段间信息冗余的问题。试验结果表明,该方法可快速、准确的筛选样本,分类结果稳定、可靠,适用于快速准确地提取应急影像信息。     

关于图论中Woodall猜想的研究

本文通过对图论中Ｗｏｏｄａｌｌ提出的一个问题进行研究。     

基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划

协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题，其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法，使用反向传播（BP）神经网络自适应调整人工势场函数系数，并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题，基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练，并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性，利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划，比经典人工势场法有明显性能提升，且计算开销可接受，计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。