移动代理(MA)综述

随着网络规模的日益扩大，如何保证网络管理系统的可扩展性和高效率性已成为网络管理人员迫切需要解决的问题。移动代理技术是新型的分布计算技术，具有很好的应用前景。移动代理系统是实现移动代理应用的基础框架。文章简述了移动代理(mobile agent)的定义和特点、代理的分类及移动代理的实现语言、以及移动的分类和移动机制；还提出了移动代理的特有技术优势，并对其发展前景进行了展望。文章在论述移动代理系统基本组成的同时，对IBM的移动代理平台aglet系统进行了介绍。     

扩散抛物化(DP)NS方程组的意义及其在计算流体力学中的应用

本文首先讨论扩散抛物化（DP）NS方程组的早期研究工作：它的提出、数学性质、意义和在CFD中的应用，然后讨论扩散抛物化理论的一些新发展。这些新发展是对NS方程组数值计算进行物理分析的基础上得到的，其中包括NS方程组差分计算时，粘性剪切流对网格间距和格式精度的要求；粘性项只保留剪切项的广义扩散抛物化（GDP）NS方程组，它的性质和应用。由于高Re数流动在NS方程组的差分计算中，网格Re数彼此相差悬殊的特点，产生了计算离散单元守恒方程组的新的算法思路，即离散流体力学（DFD）算法。在DFD算法中需要同时计算三种不同的守恒方程组（Euler,DPNS和NS方程组）。本文讨论了DFD算法中需要同时计算三种不同的守恒方程组（Euler,DPNS和NS方程组）。本文讨论了DFD格式的构造、它的优点和应用。并以超声速绕前后台阶流动为算例，来说明GDPNS方程组的用处和DFD算法的优点。DPNS方程组、GDPNS方程组、DFD算法是高智提出的，对这些问题，他的合作者从理论、算法、数值验证和某些应用又作了系统的研究。     

俯仰力矩曲线的“勺形”对飞机稳定性的影响

 本文用微分方程定性理论来分析俯仰力矩曲线随迎角变化的“勺形”对飞机飞行稳定性的影响。 结果表明,“勺形”是飞机在小侧滑角下作大迎角非机动飞行时,引起迎角突跃而进入过失速飞行的一种重要因素。“勺形区”的宽度和深度则较大程度地影响这种过失速飞行的特性及其进入与改出的特点。     

全球导航完好性通道（GNIC）方案讨论

国际民航组织(ICAO)将采纳 GPS GLONASS INMARSAT 联合组成的 GNSS 系统供全球导航使用。对系统的增强和完好性监控是至关重要的问题。本文介绍近年来提出的各种地面完好性监控通道(GIC)的方案,包括地面监测台网、地面数据传输的通信链路和卫星转发。重点阐述 INMARSAT 提出的静止卫星加发导航信号的重叠(IGO)概念和全球性完好性监测台网(IMN)。然后进行比较和讨论,并提出需进一步跟踪研究。     

SBN:一种新的Peer-to-Peer覆盖网络构造协议

 提出了一种新的动态模拟蝶形网络的P2P( Peer to Peer ) 覆盖网络组织结构强蝶形网络( Strong Butterfly Network, 简称SBN), 论证了其基本的网络特性, SBN 可以以常数级的度达到对数级的路径长度, 或者增加到对数级的度达到接近优化的路径长度。与目前其他的DHT( 分布式哈西表) 相比, SBN 能够表现因特网的多样性, 并利用这种多样性提供更好的性能和数据可靠性。与同样是基于蝶形网络的Viceroy 项目相比, SBN 具有较优异的性能, 同时更具有良好的可扩展性。     

航空器通信寻址报告系统数据处理技术研究

在实时追踪航空器动态的各类信息中,航空器通信寻址报告系统(ACARS)数据的精度和更新速度虽然无法和空管雷达相比,但其作用距离远、信息内容丰富的优点对空中交通管理尤为重要。由于目前国内民航采用的ACARS数据处理系统全部是引进美国ARINC公司的产品,极大地的限制了ACARS数据的应用。本文将尝试研究ACARS数据处理技术,以期对开发中国自己的数据处理系统做出贡献。     

应用分支和突变理论对飞机空间机动稳定性的研究

 本文应用分支和突变理论,研究了飞机空间机动全局稳定性,导出了求解滚转速率临界稳定值的解析公式,分析了非线性跳跃现象和周期性振荡现象,并找出了这两种现象产生的原因。     

非定常气动力的结构自适应神经网络建模方法

讨论了非线性非定常气动力的结构自适应神经网络模型建模方法,该方法具有同时进行结构辨识与参数辨识的优点;利用纵向大振幅强迫振荡风洞试验数据,验证了建模方法及所建模型的有效性,结果表明:结构自适应神经网络模型对非定常气动力有很好的逼近能力,由于采用飞行参数的时间离散数据作为输入量,模型可直接应用于飞行仿真研究。     

基于改进BP网络的手写体汉字识别技术

研究了手写体汉字识别技术，采用改进BP算法进行网络训练，提高了算法的收敛速度。同时，利用神经网络完成了汉字识别系统的实现。实验表明系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题，提高了识别效率。     

涡喷发动机风车启动工况的神经网络建模

弹用涡喷的风车启动工况是复杂的非线性过程，由于此时压气机处于非设计工况（膨胀）而造成机理建模的困难。神经网络对于非线笥映射具有任意逼近能力，应用径向基函数神经网络（RBFN）对涡喷发动机风车启动阶段进行了实验建模，寻选取网络参数及训练样本，达到了很高的精度，对确定发动机可靠点火点和启动过程仿真等都有一定的价值。