大型枢纽机场中转水平评估研究

为了有效评估我国枢纽机场的中转水平,全面掌握枢纽机场发展中所面临的问题,构建了大型枢纽中转水平评估模型,并以中美欧三个国家和地区典型的大型枢纽为例进行实证分析。研究表明,与美国和欧洲大型枢纽的中转水平相比,我国大型枢纽的中转水平仍有很大差距;我国国内中转航班的中转水平远远低于美国,国内国际互转航班的中转水平与美国相当,国际转国际航班的中转水平高于美国;与欧洲三大国际枢纽的中转水平相比,我国北京首都机场与国际相关的水平中转仍有所不足。     

基于调平回路的LESO抗干扰方法研究

针对平台台体转位过程中方位角速度对水平通道调平回路的干扰问题,提出了惯导平台调平回路抗干扰方法.将线性扩张状态观测器(LESO)应用于调平回路中,对干扰进行估计并实时补偿.基于调平回路模型,对LESO进行设计及仿真分析.仿真结果表明,LESO能准确估计干扰且动态补偿效果好,较原系统具有更强的抑制干扰能力.     

切削参数对弧齿锥齿轮齿面平均残余高度的影响

基于弧齿锥齿轮展成加工原理,推导了各数控（NC）轴运动表达式,研究刀盘转速、数控轴联动速度和单步插补角度等参数对齿面平均残留高度的影响规律,建立了两者之间的耦合关系,在此基础上完成了切齿验证试验。结果表明:在降低齿面平均残留高度方面,刀片旋转切削速度的改变影响很小,数控轴联动移动速度的影响略有增加,单步插补度数的影响最为显著,实验结果和理论分析结果一致,验证了本文理论的正确性。      

基于产品成熟度的设计制造高度并行研发模式

设计与制造协同作为并行工程的重要环节,是从设计阶段就开始考虑产品的可制造性,有效减少工艺准备时间,缩短研制周期及上市时间.但如何做到设计与制造有效协同一直是困扰航空制造行业的难题.在原有VPM-Windchill-DELMIA协同研发的模式下,进一步探讨基于VPM与DELMIA直接开展设计制造高度并行的研发模式工程应用研究,为实现复杂产品设计制造的协同研发提供新的技术途径.采用VPM-DELMIA模式,可以提升设计与制造的最大并行程度,让制造部门可以及时了解设计状态,提早开展工艺设计过程.     

分开排气式喷管喷流噪声预测及试验研究

为揭示涡扇发动机分开排气式喷管喷流噪声的频谱分布和指向特性,对喷管缩比模型远声场喷流噪声进行了预测及试验研究,并开展了全尺寸喷管基准型及锯齿型喷流噪声的预测工作。结果表明:采用Tam & Auriault方法可以预测出喷流噪声的声压级值和空间指向分布,喷流噪声具有明显的指向性。与基准型喷管相比,锯齿型喷管具有良好的降噪效果;内外涵锯齿型喷管在中低频段的降噪效果优于内涵锯齿型喷管,在高频段的降噪效果差于内涵锯齿型喷管;在本文研究参数范围内,指向角小于88°时内外涵锯齿型喷管总声压级(OASPL)值高于内涵锯齿型喷管。     

质量管理体系中的计量保证工作研究

计量保证是型号产品质量管理的重要组成,是保证型号研制、生产、试验、使用中单位统一、量值准确可靠的重要手段,为支撑型号创新发展和保证型号产品质量发挥着基础性保障性作用。经过多年发展,计量保证已逐步融入型号质量工作,并通过质量管理条例、计量监督管理条例等相关法规和标准得到进一步的巩固,有力地支撑着型号的研制生产。新时期,型号产品发展为计量保证工作提出了新要求、新问题和新挑战,本文对型号计量保证工作的现状、发展需求和存在的不足进行了分析,并提出了后续的工作建议。     

基于决策级数据融合的可靠性综合验证方法

可靠性验证试验是检验产品的可靠性水平是否达到要求而进行的试验,是一项重要的可靠性活动.价格昂贵或者可靠性水平较高的设备,按照经典的抽样方案进行试验,时间和费用几乎是不能承受的.为了解决上述实际问题,针对成功率的抽样检验方案,利用证据理论方法,研究了基于研制试验数据、可靠性评估结果和专家信息的基本可信度分配函数的构建方法,并给出了基于决策级数据融合的可靠性综合验证试验模型.同时,对可靠性综合验证模型的性质进行了讨论,确定了可靠性综合验证试验方案的存在性,并提出了方案的选取原则.模型可以广泛地利用研制信息,并可以统一给出基于不同分布类型和不同信息的可靠性综合验证试验方案.通过示例表明该方法可以利用各种研制信息,达到减少可靠性验证试验样本的目的.     

资源约束条件下舰艇编队多智能体协作规划

从分析舰艇编队对海作战的流程出发,在决策过程中引入多智能体系统(MAS,Multi-Agent System)理论,建立了编队协同反舰作战Agent模型.针对舰艇编队Agent协作规划过程中受资源约束产生资源占用冲突的问题,建立一种主从式结构多Agent协作规划模型,并提出一种集中与分布规划相结合的MAS协作规划方法.仿真实例表明:该方法可有效实现作战编队各Agent之间的协作与协调,保证舰艇编队在满足资源约束条件下实现预期战术目标.      

基于负载特征聚类的节能资源调度算法

基础设施即服务(IaaS,Infrastructure as a Service)平台提供商为用户提供高性能服务的同时,必须考虑如何在不违反服务级别协议(SLA,Service Level Agreement)的前提下,节约云平台的能耗成本.采用基于负载特征聚类的方法,提出一种IaaS云平台上保证SLA的资源调度算法,最终实现降低SLA违反率和节约能耗的目标.具体采用能耗相关的负载特征提取和改进K-means聚类分析的研究方法,进行资源调度算法研究,对物理资源进行有效分配,以保证IaaS平台节约能耗的要求.实验验证方面,通过扩展CloudSim模拟实验平台,对本研究算法与改进BFD(Best Fit Decreasing)算法进行比较,得出本研究算法在SLA违反率和节能方面更优.