复杂网络的灰点及灰度分析(英文)

依据对复杂网络和灰色系统理论的相关分析,提出了复杂网络中的灰点问题,认为灰点分为存在而未知的灰点和演化灰点两类,并给出了相关定义。进一步给出复杂网络灰度问题的相关描述,将网络灰度分为相对灰度和绝对灰度,并分别进行了证明。     

飞行器复杂外结构的环境热流计算方法

提出了一种通用的、适合飞行器复杂外结构环境热流的计算方法。采用由环境映射面组成的封闭结构对空间飞行器进行包覆,根据飞行器的轨道特征及瞬时位置,确定映射面上环境热流的大小及方向。在映射封闭结构与飞行器表面组成的辐射换热系统中,通过蒙特卡罗法结合设备表面的镜、漫反射特性,计算环境映射面到各设备表面的辐射传递因子,进而获得在轨飞行器不同位置的瞬时环境热流。计算中考虑了结构表面间的遮挡及多次反射问题,解决了空间飞行器因设备众多、尺寸差异大、表面辐射特性不同等给热流计算带来的困难,并为后期的热分析计算提供精确数据。
     

基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测

提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实验结果表明:针对户外场景中的行人目标,与通过整幅图像的视觉注意计算来实现目标检测的传统方法相比较,该检测方法可使检测时间缩短30%,同时还能使检测准确率提高9%.      

基于Remote Panels和小波变换技术的滑轨磨损远程监测系统

飞机襟、缝翼运动机构中滚轮滑轨的磨损状况对飞机的可靠性有很大的影响,为研究滚轮滑轨的磨损情况,通过Ni WLS-9234数据采集卡和LabView开发平台,采用Remote Panels远程监控技术以及小波变换技术,对滚轮和滑轨相对位移所产生的振动信号进行采集及分析,判断出磨损状况。该系统应用在某滚轮滑轨磨损试验机上可以测得滑轨磨损状况的一般信息。     

维修设备实时监控管理系统设计

本项目以机务维修工具和设备为研究对象,采用射频识别技术(RFID)为每一件工具设备编号,制作工具设备的信息数据芯片,通过射频读卡器读取芯片中的内容,实现航空维修工具设备监控管理的快速清点、准确识别以及定位追踪。     

遄达700燃油计量校准偏差解决方案

针对遄达700发动机存在的燃油计量组件(FMU)的燃油计量校准偏差,提出了更为准确的航空公司发动机健康监控(EHM)解决方案并进行了充分验证。     

基于预防性维修的APU性能评估建模与监控方法

当前民航领域对于辅助动力装置(APU)的维护方式主要有反应式维修和预防维修两种,但这两者都不能满足当前航空公司既要提升运行可靠性,又要节约维护成本的期望.本文将着重介绍APU的性能评估建模及监控方法.通过分析ACARS采样数据获得运行参数,应用统计分析获得关键参数以及参数修正数学模型.经过长期的数据分析获得关键参数阈值,从而评估APU性能.     

复杂终端区进场交通流优化排序方法研究

为提高终端区时空资源利用率,增强空中交通 运行效率,研究了复杂终端区进场交通流优化排序问题。通过深入剖析终端区进场定位点、 航路航线、多跑道系统等资源运行特性,综合考虑尾流间隔、移交间隔、多跑道运行间隔等 各类约束限制,以及最小化航班延误时间、最大化跑道运行容量、最小化终端区飞行时间等 优化目标,建立了复杂终端区进场交通流优化排序模型,并采用带精英策略的非支配排序遗 传算法对所建模型进行求解。选取上海多机场组成的复杂终端区进行实例验证,仿真实验表 明提出的优化方法相比先到先服务方法(First come first serve,FCFS),航班总延误时间 减少20.7%,终端区等待时间减少60.7%,终端区进场交通流运行效率得到显著提升。     

用于复杂装备费用驱动因子筛选的灰色凸关联模型

针对复杂装备费用预测中样本少和费用影响因素繁多的问题,分析以往灰色关联度的缺陷,运用改进的灰色凸关联度建立费用影响因素与费用之间的灰色关联模型。依据灰色凸关联度的大小和接近程度筛选费用驱动因子,利用所选择的驱动因子建立多元回归模型。与已有文献中的方法进行对比,结果表明本文方法具有较高的预测精度,说明改进的灰色凸关联度模型能够诊断复杂装备费用的关键影响因素。     

基于E脉冲波形综合技术的雷达目标识别方法研究

文章介绍了一种基于波形综合的雷达目标识别技术。通过对雷达目标的瞬态电磁仿真数据,准确提取极点目标,形成完整的E脉冲目标识别理论体系。最后给出了隐身飞机目标(F22、F35)电磁仿真和目标识别率的计算实例。