基于联系度的雷达导引头综合能力评估

雷达导引头是反舰导弹的重要组成部分,对其综合能力的评估是一个多因素综合评判问题。文章分析了影响雷达导引头综合能力的主要因素,建立了雷达导引头综合能力评估指标体系和基于联系度的雷达导引头综合能力评估模型,并提出了联系度的比较规则。最后,评估得出了国外几种典型的雷达导引头综合能力的优劣排序。     

RS码的时域编码频域译码技术

通过对于RS码的时域编码／频域译码的算法进行分析,找到了它们的不同之处及转换方法,得出了时域编码／频域译码的混合编译码方法,提高了运算速度和纠错能力。     

萨伯的新追求

萨伯公司是一个已有70年历史的瑞典著名航空企业,它研制的战斗机多具有良好的短距起降能力,可以在马路上起飞,素有马路天使的美誉,因此,也有人称萨伯公司为天使起飞的地方。如今,这一世界知名的航空企业又有什么新追求和新的天使起飞呢?——面对日新月异的军用航空技术,萨伯公司不断拓展军     

一种改进的航空发动机结构概率风险评估方法

针对航空发动机适航条款FAR33.75中关于发动机限寿件(ELLP)结构失效概率要求,提出了一种基于Kriging和蒙特卡罗半径外重要抽样(MCROIS)混合的结构概率风险评估方法。该方法针对ELLP高维、小失效概率事件以及极限状态函数为隐式、高度非线性的特点,利用Kriging元模型模拟隐式极限状态函数,然后通过主动学习迭代算法,计算最优点(MPP,最接近设计验算点的样本点),更新实验设计(DOE)并提高Kriging元模型的模拟精度。在此基础上,利用Kriging元模型确定最优抽样半径,构造半径外重要抽样密度函数,在最优抽样半径确定区域进行抽样,通过构造主动学习函数,使样本点更多落在抽样半径确定的球区域附近,加速失效概率计算的收敛,并构建了ELLP风险概率模型,解决了高维、小失效概率事件以及隐式、非线性极限状态函数的发动机结构概率风险评估难题,以某型发动机低压压气机轮盘为应用示例,与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法进行了对比,验证了该方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测

针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。     

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.      

基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。     

航天测控系统自主运行的关键技术

航天事业发展趋势和未来需求指明,航天测控系统应该向以自主运行能力为代表特征的智能化方向发展。基于此,提出了标准化的支持与服务、映射现实的体系架构、实时响应的运行模式、服务化的基础平台等4项关键技术。通过将测控系统和卫星系统之间的接口、测控系统和用户系统之间的接口标准化,从而在此基础上建立最优化的操作逻辑。通过在计算机中映射现实系统的思想方法,从而产生稳定性和灵活性兼备的、支持自主运行的,并具有良好进化性能的系统架构。通过实时响应的运行模式可以很好满足全时段和突发性等具有挑战性的测控服务需求。通过大数据和云计算技术构建基础计算服务平台实现基础层与业务层分离,有利于整个系统的持续改进,提高服务质量改善的速度,建立竞争力优势。由此说明,在当前技术条件下实现自主运行的航天测控系统是可行的。     

基于SRAM型FPGA单粒子效应综合防护技术

为解决基于SRAM(Static Random Access Memory,静态随机存储器)型FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)的扩频应答机在空间环境中时常发生功能故障的难题,提出了一种低轨卫星基于SRAM型FPGA的应答机的单粒子综合防护方案。该方案在代码级、器件级、单机级、整星级综合采用器件优选、结构屏蔽设计、巡检自愈、自主复位等多种方法,有效杜绝了单粒子事件带来的种种危害,已成功应用于某在轨卫星。在轨测试结果表明:遥测、遥控、跟踪测量等功能、性能指标满足任务要求,且未发生需要地面干预的问题或现象。该技术还可推广应用于其他采用低等级器件及其他类型FPGA、DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)等大规模集成电路的星载单机防护。     

美军旋转翼飞机预测性维修中的状态监测和数据分析技术

与基于时间的计划性维修完全不同,视情维修强调基于预测性状态指示器的故障探测。作为实施视情维修的重要手段之一,预测性维修的研究目标是在飞机维修数据分析中引入数据挖掘技术,建立高效的预测系统,使用先进的统计软件对部队级航空后勤系统（ULLS-A）的飞行日志数据、HUMS飞机传感器数据和试验台数据进行定量和定性分析,最终选取有用的数据,增强故障诊断和预测能力,提高视情维修水平。预测内容包括根据实际状况动态预测飞机的剩余使用寿命、预测部件故障以延长维修间隔、寻找剩余使用寿命与部件故障的关系以及维修行为对这一关系的影响、主动计划未来的维修行为等。