流场特性预测的两类高效方法

在多因素多水平试验设计方法建立数据库的基础上,提出了预测流场特性的两类高效方法:一类是响应面方法;一类是小波神经网络方法.典型算例表明,两类方法都可以高效率的获取流场特性参数,而且在预测的精度与计算的效率上,小波神经网络方法较响应面方法更具有优势.      

太阳10.7 cm射电流量中期预报模型研究(Ⅱ)

太阳活动指数中期预报一直是空间环境业务预报的难点之一.本文在自回归方法模型的基础上,利用太阳活动区面积、位置等参数与10.7cm辐射流量之间的定量关系,根据活动区面积衰减规律,建立了一个基于活动区参数及演化规律的改进型太阳活动指数中期预报模型.通过对预报测试实例分析发现,在日面出现较大活动区导致F_(10.7)迅速增长并超过历史数据峰值的情况,在日面活动区消亡导致指数突然出现平静期的情况,新模型的预报准确性相比自回归模型有很大提高,预报的平均相对误差下降约5%～9%.由此可见,新模型在某些特定条件下提高了原有模型的精度.该研究为提高业务型太阳10.7cm射电流量中期预报模型的预报精度奠定了基础.     

Modeling and experimental study of the 27-day variation of galactic cosmic-ray intensity for a solar wind velocity depending on heliolongitude

We develop a three-dimensional (3-D) model of the 27-day variation of galactic cosmic-ray (GCR) intensity with a spatial variation of the solar wind velocity. A consistent, divergence-free interplanetary magnetic field is derived by solving the corresponding Maxwell equations with a variable solar wind speed, which reproduces in situ observed experimental data for the time interval to be analyzed (24 August 2007–28 February 2008). We perform model calculations for the GCR intensity using the variable solar wind and the corresponding magnetic field. Results are compatible with experimental data; the correlation coefficient between our model predictions and observed 27-day GCR variation is 0.80 ± 0.05.     

一种基于航摄图像特性的H.263压缩算法的改进

研究了航摄视频图像的特性,并根据航摄视频图像的特性,从预测初始搜索点、搜索策略和半像素精度运动估值方面改进了H.263标准中的运动估计算法。实验结果表明,针对航摄图像特性改进的算法比全搜索算法和三步搜索算法具有更高的搜索效率。     

自然结冰试飞成功的影响因素研究

试飞成功的关键要素是选择合适的试验空域、准确的气象预报和合理的试验安排。本文研究了ERJ-190自然结冰试飞的成功经验及其影响因素,并介绍了其在ARJ21-700飞机上的应用,可以为民用飞机自然结冰的适航验证提供参考。     

弹道导弹中段机动突防制导误差修正方法

针对弹道导弹中段反拦截实时机动突防带来的参数偏差问题,给出了在地球非球形摄动影响下的位置和速度偏差量的计算方法,采用改进的fg级数和预测制导方法获得了机动推力的作用方向及发动机的开启时间,并对再入点误差进行了修正。仿真结果表明,采用该方法可有效地修正因机动突防与地球扁率而引起的再入点参数误差,为末制导系统的工作提供了良...     

基于 SURF算法和 Kalman预测的运动目标跟踪

SURF(Speeded Up Robust Feature)特征提取方法是SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的改进,具有速度快和精度高等特点,但其对于较大尺寸图像的匹配速度仍然有待提高。文章提出了一种将基于SURF特征匹配算法与卡尔曼滤波相融合的目标跟踪算法,该算法用特征点的中心近似目标最佳位置;通过卡尔曼滤波预测出当前的目标位置,建立自适应匹配窗口;最后,应用SURF算法提取窗口内的特征向量进行匹配。实验表明,该算法在目标发生大尺度旋转和缩放、部分遮挡时能够稳定跟踪,其跟踪速度比SURF算法有很大的提高。     

基于数值气象预报的飞行受限区自动划设

合理有效的飞行受限区划设是航空器规避恶劣天气进行改航策略选择的重要前提。为提高划设的实时性及充分考虑危险天气的随机动态连续变化,借助于气象预报信息,运用Matlab对图像矩阵进行处理,自动将影响飞行安全的区域边界多边形化。通过仿真分析,所提出的划设方法复杂度较低,效果令人满意,具有一定的可行性。     

基于深度学习的太阳10.7 cm射电流量日值的中期预报

针对太阳10.7cm射电流量中期日值预报问题,采用深度学习方法,建立了一个典型的基于多层感知器模型的神经网络。该网络采用1个包含90个神经元的隐含层,实现了一种非参数的时间序列自回归模型。预报中不仅考虑历史日值,还考虑了历史预报误差。模型根据前27d的历史数据实现了未来27d的日值预报。通过对50多年数据的训练和试验分析,该方法在短期和中期预报上较传统方法的相对误差明显降低。特别是模型经一次训练后,参数可以完全固定,不同于以往研究参数需要每天滚动更新,大大简化了日常预报,同时极为有利于模型在其他相关应用中的推广。     

全球航空旅客周转量预测及运力分配方法

民机制造商在新飞机可行性论证、公司产品战略制定以及飞机销售中,需要了解航空市场规模和未来航空市场飞机的需求,为可行性论证提供投资规模计算输入,为制造商制定产品战略发展提供依据,为飞机销售计划提供数据支持。预测未来客机市场的需求量,其关键是对航空旅客周转量的预测。采用线性回归预测出航空旅客周转量,除以上座率得到航空市场运力需求,即可供座位数,并将运力需求分配后与各地区机队预测的运力供给相匹配,最终得出所需的飞机需求量。