GaAs的光学常数的计算

为深入认识GaAs的光学性质,采用从头算法计算其电子结构,并依据线性响应理论计算出它的复介电常数,进而得到复折射率,反射系数,吸收系数等光学常数。     

基于WPF的民机驾驶舱人机接口快速原型技术

新一代Windows呈现基础(WPF)技术以其丰富的界面表现力和功能扩展能力被广泛应用于图形处理和界面设计上。WPF技术应用于民机驾驶舱人机接口快速原型的开发过程中,将界面与逻辑的开发完全分离,提升开发效率,增强模型可复用性。基于此流程创建的人机接口快速原型可用于显示系统研发过程中的早期设计阶段,确认需求的合理性,优化人机接口设计,减少后期显示系统软件研制过程中的更改,缩短开发周期,具有重要的工程应用价值。     

基于隶属度和LMK-ELM的航空电子部件诊断方法

为提高航空电子部件模块级故障诊断精度,提出一种新的面向软聚类的局部多核学习（LMKL）-超限学习机（ELM）离线诊断方法。通过引入模糊C均值聚类对样本空间进行模糊划分,挖掘聚类内部多样性的同时,实现了对过学习的抑制;将模糊划分产生的隶属度信息融入LMKL-ELM的优化过程,运用基于初始-对偶混合优化问题的三步优化策略克服了局部核权重二次非凸的问题,在l₁-范数与l₂-范数约束下分别给出了相应的更新方法。将所提方法应用于某型机前端接收机,结果表明：与4种流行的多核诊断方法相比,该方法可有效避免漏警、抑制虚警,在l₁-范数和l₂-范数约束下,其诊断精度比其他方法的平均值分别提升了4.09%和5.13%。     

因P30问题引起遄达1000发动机空中停车可能性的分析

P30管路在巡航阶段结冰后会产生错误信号,因此飞机可能在巡航或下降阶段出现发动机空中停车,本文对此可能性的原因进行了分析。     

蒸汽吸入对压气机气动稳定性影响试验和数值研究

研究蒸汽吸入和旋流畸变对压气机气动稳定性的影响,以某两级低速轴流压气机为试验研究对象,建立压气机蒸汽吸入和旋流畸变试验台。试验结果表明:压气机吸入蒸汽引起入口总压和总温畸变,转速增加,总压畸变强度增大,总温畸变强度减小。蒸汽吸入导致总压比和稳定裕度降低,当压气机转速为600 r/min和800 r/min时,稳定裕度分别降低15%和63%。蒸汽吸入和反向整体涡旋流畸变两者共同作用下稳定裕度下降更为显著,当转速为600 r/min和800 r/min时,稳定裕度分别降低630%和1264%。对试验压气机进行蒸汽吸入数值模拟研究,结果表明:压气机转速为600 r/min和800 r/min时,稳定裕度分别降低321%和812%。     

基于原型仿真的航空电子系统螺旋式开发方法

针对未来航空电子系统面临的挑战和航空电子系统设计的特点,提出了基于原型仿真的航空电子系统螺旋式开发方法,克服了瀑布式系统开发方法在航空电子系统开发中的缺陷.该方法强调概念和需求的验证,克服因系统设计早期发生错误而引起系统研制后期更大的更改;强调图形化设计和原型仿真,克服错误的需求理解,导致错误设计;强调系统建模,一方面可以在模型上进行各种验证和试验工作,另一方面可以重复迭代和重复利用.利用基于商用技术和系统设计工具建立系统的建模系统和原型仿真平台.最后介绍采用基于原型仿真的航空电子系统螺旋式开发方法进行的航空电子系统设计的两个应用实例.     

飞行管理计算机ATE综合测试系统设计

介绍了对飞行管理计算机进行自动测试的ATE8000系统。重点描述了系统的硬件组成及各部分功能、测试软件的组成、测试流程和实现方法。该系统较好地满足了测试手册的要求。     

双栅极空气计数器系统参数优化设计方法

 基于金属材料微裂纹检测传感器系统放电脉冲的形成过程, 建立了离散化放电的数学模型, 提出了传感器系统参数优化设计的一种新方法。实验结果表明, 采用该理论设计的传感器系统参数, 避免了经验公式设计的片面性, 保证了传感器系统无损检测的可靠性和精确性。     

智能电子花样机控制系统设计与仿真

嵌入式系统软硬件协同设计技术对于提高研发效率及系统质量非常重要.在分析智能电子花样机嵌入式系统结构与特性的基础上,重点研究了电子花样机机电系统的运动控制方法与仿真原理.进而,设计并开发了电子花样机机电控制系统仿真环境,该仿真环境有助于电子花样机主控系统的开发、调试以及正确性验证.     

A Polynomial Prediction Filter Method for Estimating Multisensor Dynamically Varying Biases

The estimation of the sensor measurement biases in a multisensor system is vital for the sensor data fusion. A solution is provided for the estimation of dynamically varying multiple sensor biases without any knowledge of the dynamic bias model pa- rameters. It is shown that the sensor bias pseudomeasurement can be dynamically obtained via a parity vector. This is accom- plished by multiplying the sensor uncalibrated measurement equations by a projection matrix so that the measured variable is eliminated from the equations. Once the state equations of the dynamically varying sensor biases are modeled by a polynomial prediction filter, the dynamically varying multisensor biases can be obtained by Kalman filter. Simulation results validate that the proposed method can estimate the constant biases and dynamic biases of multisensors and outperforms the methods reported in literature.