DO-178B可验证的机载操作系统配置生成技术

针对DO-178B适航验证要求对机载嵌入式操作系统配置数据生成技术进行了分析研究,给出了一种可重用的机载嵌入式操作系统配置数据生成器的架构设计。基于这种架构构建的配置数据生成器经过DO-178B适航验证后可适用于不同的机载嵌入式操作系统,从而大大减少机载嵌入式操作系统的适航验证成本。     

计算机生成航空兵力的模型设计与实现

以航空兵力为研究对象，着重研究空中计算机生成兵力（ＣＧＦ）的模型设计及实现技术。并对构造航空兵ＣＧＦ系统的意义进行了分析，叙述了含有虚拟（ＶＲ）技术失工交互仿真实验系统的系统结构和分系统组成成分。同时还分析了ＣＧＦ系统中智能数字飞机的模型特点，重点介绍了动力学建模方法以及编队模型匠建立及编队飞行能力的实现方法，构造出来的计算机生成航空兵力在实验系统中性能良好，满足总体要求。     

航空领域嵌入式测控系统自动生成平台

基于ARM-Linux的试验平台能够满足航电测控中绝大部分要求,并可以按照用户的实际需求进行软硬件功能的裁剪,增强了平台的适应性,同时也体现了嵌入式系统的快速定制性与特定功能的自由选择相结合的新型设计思想.     

三维体视投影图画法基础

主要介绍三维体视投影图的画法，指出作图的基本规律和图形的表现方法。     

采用等高线地图的CGF地域表示和推理

采用等高线地图作为分布交互仿真环境中计算机生成兵力的地域表示．介绍等高线电子地图下计算机生成兵力系统地域表示和推理的一种方法．通过对地域显示、通视性检测和地形检测等几个基本问题的分析，表明采用该方法是可行的．具有地域表示范围大、地域推理简单明了的特点，并且地域数据真实、修改方便．这种方法比多边形地域表示法更适用于海上和空中大范围训练作战环境的仿真．     

基于单参数迭代的TAEM在线轨迹生成方法

针对大升力体轨道再入飞行器末端能量管理（TAEM）段制导控制能力强、末端约束不惟一的问题，将TAEM段分为动压跟踪和着陆预备2个阶段，设计了不同的纵向轨迹剖面，从而将TAEM段在线轨迹生成问题转化为单参数搜索问题。第1阶段设计标称动压剖面为纵向参考轨迹，使得飞行器过程约束得到保证。第2阶段纵向剖面设计为标称高度剖面，从而使得末端点高度和倾角约束得到保证。根据末端动压误差设计修正律，迭代修正第一阶段动压剖面，从而使得最终的纵向轨迹满足所有的状态约束。在线轨迹递推采用以时间为自变量的数值积分，递推过程引入闭环制导律，通过实时修正攻角跟踪纵向剖面，修正倾侧角跟踪地面轨迹，从而保证在线生成的轨迹符合物理特性，降低闭环制导难度。在考虑初期再入末端大范围状态散布情况下，数值仿真显示了所提算法的鲁棒性。     

一种VxWorks BSP 软件自动生成技术的设计与实现

VxWorks BSP 软件的可视化开发和代码自动生成技术是基于BSP 中最小系统配置单元组件化封装 以及常用外设驱动的标准化、通用化、组件化设计与封装实现的。该技术的实现可以使开发人员能够通过在可 视化工具中填写对应硬件信息，完成BSP 软件代码及对应文档的自动生成，实现了软件需求的直观化输入到 需求与设计的黑盒转化。能有效提高软件开发效率，增加软件成熟度，提高软件产品质量。     

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。     

政府公信力的生成机理探究

近些年关于政府公信力的研究一直为诸多学者和政要人员所热衷,但是,研究的推理和论证多是源于政府公信力弱化或流失的既存事实,依果寻因地采取补救措施,提出相应建议,而对于政府公信力生成机理的研究比较缺乏.政府公信力贯穿政府的整个执政期,因生成要素交互作用的变动而呈现高低起伏变化.促进较高政府公信力的形成,应完善政府职能的履行,奠定较高政府公信力根基；合理监控媒体信息传播,保证较高政府公信力形成的客观环境；提高社会公众素质,加强政治参与,加大较高政府公信力形成的可能.     

基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术

不正常航班恢复问题研究通常基于固定航班中转时间，忽视了实际航班中转时间的改变对航班恢复带来的影响。对此，依据全国235个机场的全部运营航班数据抽取机场-航班特征，构建了基于LightGBM的航班中转时间预测模型，预测航班的有效中转时间，数值结果显示，航班中转时间预测模型预测的均方根误差为6.783 min。构造了基于有效中转时间的不正常航班恢复模型，并针对性地设计了求解该模型的列向量生成算法，构造的模型通过取消、改变计划时间、更换飞机等方式，分别在最小化航班延误时间、取消个数、换飞机个数的目标下，解决机场流量下降、机场关闭、飞机维修等不正常条件下的航班恢复问题。通过航空公司实际运行数据测试证明，基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术有效，在大规模航班恢复的情况下，可以将总延误时间减少34.2%。将列向量生成算法与时空网络算法的结果进行对比，所提出的恢复方法能降低航班恢复代价。