中部崛起的财政政策--基于财政生产性支出的分析

财政政策本身是一个既定资源约束下的政府效用最大化问题。中部崛起本身是一个区域发展问题。严格来说，区域发展不是财政政策的直接目的，因而，发挥财政政策对区域发展的促进作用，必须以实现政府效用最大化为前提。但二者又具有内在的紧密联系，区域发展状况决定了财政状况，财政政策反过来又能够影响区域发展，因而，适当发挥财政政策对区域发展的促进作用，又是实现政府效用最大化的必要条件。当前，科学制定中部崛起的财政政策，必须对财政政策的本质以及财政生产性支出的含义和相互作用予以深入分析。     

基于改进的克隆选择算法的多用户检测技术

 根据克隆选择原理的免疫机理，提出了一种改进的克隆选择算法(CSA),进而设计了2种码分多址（CDMA） 多用户检测器：一种方法是混合Hopfield神经网络和克隆选择算法；另一种方法是把多阶段检测器MSD嵌入到克隆选择算法的每一代中。通过混合MSD到克隆选择算法中，可以加快克隆选择算法的收敛速度，减少计算复杂度。另外，克隆选择算法所提供的好的初值可以改善MSD的性能，嵌入的MSD还改善了克隆选择算法的性能。仿真结果证明了该方法无论抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。     

高空无人机螺旋桨的气动分析研究

从理论上分别对螺旋桨直径、目标重量、桨叶数目、翼型选择、变桨距和变转数等气动参数进行了详细分析,为进一步设计研究高效、轻质、能适应大跨度飞行高度和高空低密度大气环境的高空无人机螺旋桨提供了可靠依据.     

推重比-10级发动机综述

本文首先介绍了第四代战斗机及其动力装置的战术技术要求，分析了国外推重比10-级发动机的设计技术，并通过对飞机推重比和发动机推重比的关系、飞机推力与飞行器阻力之间的夫系，对我国推重比10-级发动机提出了技术要求、参数选择。     

无尾飞翼气动布局是UCAV总体设计的最佳选择

从我国UCAV使用要求(作战模式)出发，分析了四个突出的设计特点，并且阐述了无尾飞翼气动布局的固有优势，最后得出无尾飞翼气动布局是我国UCAV总体设计方案的最佳选择。同时分析了无尾飞翼气动布局的主要问题及其解决途径，设计思想符合航空飞行器设计规律。     

用消费者行为理论分析航空公司舱位控制问题

从微观经济学的角度，通过分析旅客购买机票行为，得到影响旅客舱位选择的因素，应用效用理论分析旅客对各种舱位等级的选择偏好，建立各种舱位等级旅客选择的计算模型，并采用极大似然估计方法标定模型参数，最终得到各种舱位等级的旅客选择概率。     

机场起降时刻市场化配置的理论基础

机场起降时刻是一种稀缺资源,其有效管理与协调正在被越来越多的国家和国际组织所重视。几十年来,行政配置手段一直是世界各国普遍采用的机场时刻分配体制,如何解决纯粹行政分配的效率低下问题已经迫在眉睫。本文首先对实践中现行机场时刻的两种配置模式作简要概括,然后围绕机场时刻的性质及权属特征,分别运用稀缺理论、公共选择理论、用益物权理论和可交易权理论对机场时刻市场化配置的理论基础进行阐述,最后得出了四点结论。     

基于人工免疫的液体火箭发动机故障检测方法研究

为有效提高液体火箭发动机故障检测过程中的及时性、实时性及准确性,基于人工免疫系统中的阴性选择原理研究建立了液体火箭发动机故障检测的阴性选择算法与免疫实值算法,实现了液体火箭发动机稳态工作过程中的故障检测与报警。基于某大型泵压式液体火箭发动机实际试车数据的验证结果表明,研究建立的人工免疫故障检测方法能对发动机稳态工作阶段进行有效准确的故障检测与报警,相对以往传统的检测算法在故障检测时间上有了一定的缩短,对研究基于人工免疫的液体火箭发动机的故障检测与诊断系统提供了依据。     

分块选择重传的LDPC码混合自动重传请求协议设计

提出一种分块选择重传(SSR)的LDPC码混合自动重传请求(LDPCC-HARQ)协议设计。根据LDPC码译码失败后错误码字的位置分布与译码器输入的对数似然比之间关系的统计特性,将接收码字依据信道条件分块,并选择受信道损害最严重的若干块进行重传。仿真结果表明,SSR-HARQ协议与传统整包重传的WPR-HARQ协议相比,在降低误码率、改善译码性能的同时提高了传输效率,另外在硬件实现中不消耗更多的存储器资源。SSR-HARQ协议适用于含有突发错误并对误码率控制要求很高的信道环境。     

超燃冲压发动机燃烧室传感器最佳位置选择

超燃冲压发动机的燃烧控制和性能评估需要有效的燃烧室测量信息, 而如何确定传感器的最佳位置和数量是非常重要的, 要求选择最小的传感器数目和最佳的测量位置来较准确的描述燃烧室工作特性.这是一个组合优化问题, 直接求解比较复杂.为此本文利用遗传算法对超燃冲压发动机燃烧室的测点位置和数量进行了选择, 利用遗传算法的全局最优搜索和大规模并行计算能力来获得最佳的传感器位置和数量.