论网络伦理的失范与规范

信息网络蓬勃兴起,改变了人们传统的交往方式,也加剧了伦理观念与社会生活的紧张关系,面对网络时代价值观念的震荡、冲突、扬弃和重建,规范网络伦理、遵守网络道德原则具有非常重要的意义。     

极地科考小型无人飞行器

针对小型无人飞行器在极地科考中的抗风扰动问题,通过神经网络改进卡尔曼滤波算法,提高小型无人飞行器对环境的适应性.基于小型无人飞行器自身状态信息与误差信息,在线调整系统的量测噪声和估计参数,提高信息融合精度;利用矢量域方法构建轨迹跟踪控制算法,基于目标航迹在线调整航向,提高小型无人飞行器在顺风、逆风、转弯的飞行品质和压航线精度.经过大量的仿真试验、实际飞行试验验证了方法的有效性,改进的卡尔曼滤波算法可以提供长时高精度信息,小型无人飞行器可以在野外6级风源扰动的情况下,实现稳定飞行,平均误差不超过10m.小型无人飞行器在南极实地科考中得到成功应用.     

智能优化算法在飞机总体设计中的应用

飞机总体设计在飞机的整个设计过程中是非常关键的步骤,在这个过程中,飞机的总体布局和许多重要参数都被确定下来。但是,飞机的总体设计又是一个复杂和艰难的过程,因为涉及到大型系统的有约束的非线性优化问题,用传统优化方法很难得到满意的结果。本文采用了近年来发展很快的几种智能优化算法--遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络算法解决飞机总体设计优化问题,阐述了各算法的关键步骤及运行过程,并编写了相应的计算程序。通过对各种算法的结果进行比较和讨论,最后的结论是：模拟退火算法最适合求解这类复杂的约束非线性优化问题,禁忌搜索算法和遗传算法次之,Hopfield神经网络算法效果最差,容易陷入局部最优解。     

网络可生存性及其度量方法

介绍了网络可生存性的概念,对传统有线和无线网络、军事网络和Ad Hoc网络的可生存性问题进行了阐述和比较分析;探讨了网络可生存性的分类和度量方法,并给出了一种度量AdHoc网络可生存性的方法。     

并行路网结构下的浮动车信息处理模型

受GPS定位精度的限制,浮动车在主辅路并行路网结构下进行地图匹配和路径推测存在困难,直接影响路况信息获取的准确性.在现有浮动车信息处理框架基础上,运用统计学方法提升地图匹配的精度,并将主辅路径同时作为车辆的行驶轨迹输出,有效降低了路径推测错误的可能性.最后,引入证据推理框架以解决路径选择策略调整所带来的信息不可信和信息冲突问题.对比实验表明,改进系统在主路和辅路上的路况准确性分别有14.26%和9.46%的提升.     

基于RBF网络辨识的挠性卫星姿态自适应控制

为满足挠性卫星姿态控制的更高要求,提出了一种基于径向基函数（RBF）网络辨识的模糊自适应控制方法。根据卫星姿态动力学方程,将RBF辨识网络引入模糊神经网络的T-S模型,以辨识卫星,在线修改模糊神经控制器（FNC）参数,使卫星的姿态角度达到设定值。仿真结果表明：该法能有效克服卫星的不确定性,提高卫星姿态的控制精度。     

舰载机起飞时机辅助决策系统建模

 由于航母扰动会影响舰载机起飞安全,而仅依靠个人经验决策起飞时机存在较大误差,因此提出了舰载机起飞时机辅助决策系统的概念并建立模型。通过分析航母运动对舰载机起飞的影响机理,选择飞机离舰爬升率作为评价起飞安全性的关键参数;结合舰载机起飞作业程序,确立起飞时机决策方法;在此基础上,利用人工神经网络的预测能力并结合有利/不利起飞时机的特征,建立舰载机起飞时机辅助决策系统模型。仿真结果表明,系统模型能够有效地为起飞指挥官提供辅助决策信息,提高舰载机起飞安全性。     

小波网络在某型航空发动机故障诊断中的应用

分析了用小波网络替代神经网络进行模型辨识的优点,在误差反向传播算法(Error back prop-agation)的基础上,结合小波分析理论,设计了一种小波网络算法.通过对某型航空发动机的仿真实验,小波网络能够及时准确地预测出发动机的输出.同时利用小波变换对残差的分析可以有效地检测出系统所发生的故障.      

基于非结构网格有限差分法的扎染算法

应用有限差分法时遵循贴体坐标系下离散等价方程的离散准则,格式中仅用到当地网格点的坐标变换系数,据此可以构建新的非结构网格有限差分法,数值算例表明在空间二维情况下用连接离散点的3条网格线构造出来的一阶迎风格式可以稳定收敛。把这种非结构网格有限差分法推广到三维,在4条网格线基础上进行离散计算,然后提出一种局部区域多重网格、重复计算的新算法。首先在包含物体的整个区域采用直角坐标系下的均匀网格进行计算,然后消除物体内部点对物体外部流场区域的影响,最后在物面和直角网格之间很小的局部区域填补非结构网格进行计算,计算过程类似于中国传统的扎染工艺。处理流场内存在曲面物体边界问题时,相较于常规结构网格差分算法,扎染算法尽管在计算中包含需要特殊处理的无用网格点,也存在重复计算的局部区域,但是以这些计算能力的浪费为代价,换取了编程简便、内存量小、网格生成快捷、易于扩展网格规模等优势。定性分析表明,这种扎染算法非常适合研制大规模并行计算,建立的计算流体力学应用软件可以充分发挥数十万至百万处理器核心的超级计算机的效能。     

基于Agent模型的机场网络延误预测

准确可靠的机场网络航班延误预测是科学认知空中交通运行态势,动态精准实施国家空域系统容流协同调配策略的重要依据。提出了基于Agent的机场网络延误模型,表征机场网络系统中各元素及子系统间的交互作用下的延误特征涌现。针对机场节点动态容量、预计起飞时间、最小飞行与周转时间等Agent模型中的关键参数,适应性选用了贝叶斯估计、模糊k近邻等数据挖掘方法建立参数模型,并采用2015—2017年全美历史航班和气象数据进行训练学习。为综合评价模型性能及泛化能力,选取全美2018年3个不同延误程度的典型日进行测试。实验结果表明,在全美34个核心机场组成的网络中,各节点在4小时预测区间内延误最大误差不过27.9 min,其中约80%的节点误差小于5 min,验证了所提延误预测模型在时空范围内的准确性和稳健性特征。另外,通过与其他模型对比,展示了本模型优良的延误预测性能。