小国家的大战略新加坡的选择

2008年2月,新加坡东部,新的樟宜航展中心,距离赤道130千米,骄阳似火,新加坡航空展正在烈日下举行。不过,在航展现场,比阳光更强烈的不是武装到牙齿的 F-16D 战机,也不是巨大的 B-1B 轰炸机,而是两架块头比较小的新型军机,来自意大利的 M346和韩国的 T-50金鹰。他们无不使出浑身解数,期望自己的表现能使新加     

海基训练中终端区飞机状态估计方法

在海基飞行训练中,终端区飞行航线比较复杂。为使飞机在短时间内安全降落,必须对终端区飞行状态进行准确估计。由于甲板的摇荡运动,测量设备的稳定性可能下降,导致测量误差增大;终端区紊流对飞机的扰动可能导致状态方程的系统误差增大。如果滤波时所设置的误差值与真实值不匹配,将导致滤波性能下降。针对这一问题,提出了基于自适应卡尔曼滤波的终端区飞机状态估计方法：一方面采用自适应卡尔曼滤波器对飞机状态进行估计,以克服测量误差和系统误差增大的影响;另一方面,针对数据中野值较多的情况,通过设置量测波门消除野值对状态估计的影响。最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。     

基于增量式在线学习飞行训练姿态预测研究

针对飞行训练安全,大规模训练数据更新时预测准确性较差等问题,研究提出一种基于增量学习的在线飞行训练姿态预测模型。模型针对飞行训练数据进行相关性分析,使用基于流数据的增量学习模型对飞行训练数据中的俯仰角进行预测研究。实验结果表明,模型在对飞行训练俯仰角进行预测时,预测准确率高,误差小。通过模型对比实验,模型相较于传统预测模型,精度高、误差小、泛化能力强,可以有效预测飞行数据,保障飞行安全。     

航天员虚拟训练中的一维直线运动速度规划算法

研究了身穿航天服的航天员在搬运物体时的运动规律,将搬运物体的过程进行了分类。结合传统的六段加减速算法,对每种情况下的肌肉激活度进行了规划,并采用粒子群算法进行求解。利用Matlab/Simulink搭建了上肢骨骼肌模型,实现了目标物体的速度规划。将动态加速度约束转变为静态肌肉激活度约束,提出了一种在动态加速度约束下基于肌肉激活度规划的速度规划算法。用Matlab对提出的算法进行了验证,证明了算法的可行性。与其他的速度规划算法相比,提出的算法所规划的肌肉激活度更符合人体生物力学,提高了航天员的训练效率。     

基于多源异构信息的航空发动机转子参数校准与可靠性分析

复杂系统可靠性分析结果的准确性与输入参数精度密切相关。针对包含多源不确定信息的可靠性分析问题，提出了基于贝叶斯最大熵的随机模型修正与参数校准方法。该方法将类型统计信息（例如矩信息、可靠度）转换为约束条件，进而利用不确定性优化求解传统参数估计问题。考虑混合不确定性，引入Wasserstein距离构建似然函数，并利用近似算法提高计算效率。该方法通过增加“熵项”的方式拓展了经典贝叶斯推理的适用范围，可处理多源异构数据与混合不确定性问题。针对多部件航空发动机转子系统，建立了基于survival signature的多态系统可靠性模型，并应用上述方法开展可靠性分析，结果显示本方法较传统方法具有更高精度与更强的稳健性。     

直升机飞行训练中预防超转研究

如果直升机出现发动机或旋翼超转的情况，就有可能对其零部件造成损坏。超转情况发生后，需要对容易出现损坏的零部件进行检查及维护。在飞行训练中，若飞行员对出现超转情况未及时上报，那么损坏的零部件可能导致发动机的结构或旋翼系统失效，最终影响飞行训练的质量。本文针对不同训练阶段可能出现的超转状况进行分析，为飞行教员提供教学建议，降低超转在飞行训练中出现的概率，目的在于提高飞行训练质量，保证飞行训练安全。     

基于可穿戴惯性测量的滑雪运动员姿态测量与水平评估方法

运动量化分析是科学化滑雪训练的重要发展方向,而滑雪过程中人体运动模式的数字化表达是科学量化分析的基础和依据.设计并搭建了基于可穿戴MEMS惯性测量单元的人体运动捕捉与姿态重构系统,结合人体多刚体运动模型实现了滑雪过程的人体重构,并应用于高山滑雪运动中回转动作的辅助训练.同时,针对基于多自由度模拟滑雪训练平台的室内训练场景,提出了一种适用于滑雪回转运动的数字化评估方法.该方法利用动作捕捉系统和姿态重构系统提取滑行者五种滑行特征数据,并通过与高水平运动员运动参数的相似性度量和线性拟合实现对滑雪运动员技术参数的评估,以辅助科学训练.最后在室内Olymp模拟滑雪训练台上进行实验,验证了该方法的有效性.     

旋梯专项训练对飞行学生前庭系统耐受能力的影响

本文提出了一个假设，即在受试者完成训练计划后，利用旋梯测试实验组、对照组训练前后旋转时间，来衡量他们前庭系统的耐受能力将会增强。方法：30名男性大二学生，平均年龄20岁，被分为A,B两组。A组（n=15，实验组）接受旋梯系统训练，B组（n=15，对照组）按照《国家大学生体质健康标准》身体素质内容和标准实施训练。A、B两组在训练过程前后都进行旋梯旋转时间测试，在测试过程中都进行心率（HR）监测。结果：A组在训练期开始前旋梯测试中，平均时间为461.07±105.65 s，在训练期结束后为572.13±50.19 s,P=0.001有显著差异。B组在训练期开始前旋梯测试中，平均时间是404.87±72.80s，在训练期结束后为477.60±68.57s,P=0.009有显著差异。A组训练后平均增长时间显著高于B组（P=0.012）。观察到A组平均HR显著下降（P=0.000）,B组平均HR显著增加（P=0.000）。结论：训练测试结果显示，旋梯训练有助于飞行学生前庭系统耐受能力增强。