民航业应对火山灰的能力和未来需求

在"艾雅法拉"事件以前,国航只在北美远东航线运行时,偶尔受到勘察加地区或阿拉斯加地区火山的小规模喷发影响,一般采取的措施也只是改航等回避政策,没有也不需要去评估到底是否真的影响航路飞行以及影响的程度。但"艾雅法拉"事件以后,整个民航业都开始重新审视如何应对大规模火山灰事件。     

洪流

密西西比河起源于明尼苏达州伊塔斯卡湖,全长3701千米左右,最后流入墨西哥湾。进入2011年5月以来,密西西比河爆发大洪水,主要由明尼苏达州和达科他州的大雨和大规模     

灵活的全空域同时多波束测控技术

针对日益发展的多星同时测控需求,给出了一种灵活的全空域多波束同时测控阵列天线实现技术。在分析国外GDPAA(网格球顶相控阵天线)相控阵技术的基础上,提出了子阵有源相控阵+多面数字波束合成的综合实现架构,比较了多面拼阵和球面拼阵工程实现的优缺点;并在单元天线建模的基础上对多面拼阵和球面拼阵进行了系统仿真,验证了其半球覆盖的波束性能和全空域覆盖的可行性。考虑工程实现,给出了多面拼阵的实现建议,并对其发展构思、预期性能和主要关键技术进行了探讨,最后进行了归纳总结。     

快速响应客户需求的模块划分方法研究

针对大规模定制需要快速满足客户的个性化需求这一目标,指出把客户的个性化需求放到装配阶段实施——即采用装配定制的模式更适合制造企业。并针对装配定制的关键技术——产品模块划分作了深入研究,提出了适合大规模装配定制的模块划分方法。     

面向大规模定制的产品设计的一种模型

 大规模定制 (MassCustomization)环境下对产品设计的基本要求是模块化,通过模块化构件重组快速设计个性化产品,这对传统的产品设计方式提出了挑战。给出一种大规模定制环境下的产品设计模型,通过逐层分解产品的物料清单 (BOM)和工序集,动态计算个性化产品的最终物料清单、工艺路线以及对相应生产资源的需要,并且这种产品设计模型符合适合准时制 (JustInTime)生产方式的需要。     

应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法

提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。     

希特勒的最后豪赌突出部之战博物馆巡礼

笔者最近有幸造访比利时与卢森堡接攘的阿登(Ardennes)高地，这个地区是第二次大战期间的著名战场，曾经左右着纳粹德国的命运。大战初期，德国装甲大军穿过阿登高地避开法国重兵，直趋法军后方奠定了西线胜利的基础．使第三帝国的势力迈向颠峰。大战末期，希特勒再度选择阿登高地作为豪赌之地，集结西线的装甲大军对盟军发动大规模反击，不过希特勒也因此失去了最后的预备部队，西线再也难以支撑。一，     

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。     

基于局部洪泛优化的低轨星座分布式路由算法

针对传统分布式路由算法应用于大型低轨星座时拥塞控制能力有限的问题,提出了基于局部洪泛优化的分布式路由算法。该算法通过局部洪泛的机制收集星间链路的拥塞信息,以应对局部通信需求密集所导致的常见拥塞现象;通过局部路径优化,以较低运行开销实现了流量疏导和网络负载均衡。并且该算法可适用于多层低轨卫星网络结构,不会产生路由环路,对卫星随机故障具有宽适应性。仿真实验表明:该算法在通信需求分布不均的高网络负载情况下能降低2%~10%的丢包率,并对网络随机故障具有鲁棒的表现。