基于资源动态配置的IMA任务调度机制研究

航空电子系统对于任务执行的实时性有很高的要求。本文通过对综合模块化航空电子(IMA)下的航电任务进行分析,提出了一种基于资源动态配置的任务调度方案,包括资源管理、任务管理以及任务调度等。通过利用随机Petri网对该调度方案的时间性能进行分析,验证了此调度方案可以缩短航电任务的平均执行时间,提高航电系统的效率。     

基于SPN的跑道利用率模型分析与研究

采用随机Petri网(SPN)建立了跑道系统运行约束方程;通过构造同构马尔科夫链建立了系统处于各种状态时的稳态概率表达式;改变变迁的触发速率,分析跑道利用率的变化情况。证明了模型的可达性、有界性,且不存在死点。     

基于非导航随机信号的组合导航技术研究

目前,卫星导航系统已成为无处不在的导航和授时信息源,但是其自身存在固有的缺陷,如信号功率低、易被敌方压制或欺骗等.为了弥补卫星导航系统的不足,开展了基于地面数字电视广播(DTMB)和接收信号强度指示(RSSI)移动终端等非导航随机信号的导航信息提取技术研究和组合导航技术研究.根据DTMB时域PN帧头序列的良好时域相关性...     

基于有限元模型的三维随机纤维材料微结构设计

为研究三维随机纤维材料服役环境下的力学性能,提高热防护系统安全服役性能和结构寿命.利用有限元建模软件,建立三维随机纤维材料微结构模型,研究其面内和厚度两个方向的三维随机纤维材料宏观力学性能与几何参数(纤维方向、纤维长度和纤维直径)的关系,获得了三维随机纤维材料厚度和面内宏观力学性能演化规律.结果 表明:三维随机纤维材料...     

飞机新牵引滑出方式下前起落架动响应分析

现行民航飞机离港时,需由牵引车推出泊位后再依靠飞机自身发动机动力进入跑道。为使机场更安全高效运行,人们正在探索一种全新的飞机滑出模式——牵引滑出,其无需发动机动力、即从飞机推出直至跑道端等待起飞均依靠地面的外部动力移动,由飞行员控制牵引车牵引的离港作业方式。其有助于实现高效、绿色、经济的机场运营目标。前起落架作为承载飞机重量和实现地面牵引滑行的关键组件,其动力学特性直接决定着飞机的高速牵引滑行安全,也影响着结构的后续飞行安全及全生命使用周期,故针对新一代牵引滑出方式的飞机前起落架力学行为开展研究十分必要。以某型民航飞机前起落架为研究对象,考虑减震支柱及牵引车轮胎的缓冲性能,研究了承受满载、高速牵引滑行时的前起落架的动特性、动响应行为,并给出了跑道随机不平度激励对前起落架随机响应的影响,获得了不同承载、不同牵引速度下前起落架动力学响应特性。结果表明,在前起落架满载高速牵引滑行中,牵引载荷在阻力臂的变形及振动响应中起主导作用。本文的研究结果可为新型牵引方式下前起落架的设计以及现役飞机的安全运行保障提供重要参考。     

黎曼流形中运动群不变量

黎曼流形运动群的研究是微分几何中一个重要问题。本文构造了黎曼流形中亏数为2的一个运动群，进而对黎曼流形度规运动群、共形运动群以及亏数为2的运动群的黎曼不变量进行了刻划。文中证明上述三个运动群之间存在着某种所谓“自相关性”。此外，还给出黎曼空间中共形运动群在共形于黎曼空间的空间中变为度规运动群的一个有趣的例子。     

含连续／离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题，本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合，用于求解含连续／离散设计变量的工程结构优化问题，较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明，该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出，最后求出整体最优解。     

多随机变量的桁架结构系统的可靠性分析及优化设计

针对桁架结构系统，采用随机有限元法（SFEM）计算结构系统的响应量，考虑内力重新分配，建立失效模式的安全余量方程，用验算点法计算失效模式安全余量的可靠性指标，用改进的分枝限界法，寻找主要失效模式，通过对主要失效模式方程线性化研究，计算失效模式安全余量之间的相关系数，寻找主要失效模式，通过对主要失效模式方程线性化研究，计算失效模式安全余量之间的相关系数，最后用PNET法计算出结构系统的失效概率，同时给出多随机变量的结构系统可靠度的敏度表达式，采用最佳矢量法，求解了大型桁架结构系统基于可靠性指标约束下的最小重量的优化设计问题，最后，给出了实际算例，计算结果表明；采用随机有限元法能更好地考虑结构系统的多个随机变量对系统可靠性产生的影响；所采用的可靠性分析方法和优化方法是有效的。     

考虑时变环境的基于设备退化的剩余寿命估计

进行剩余寿命估计时,需要考虑设备运行环境的作用。退化率模型是刻画外部环境对设备退化影响的一种重要模型,退化率模型分为两种:第一种是设备退化率只由外部环境状态决定,第二种是设备退化率是运行时间和外部环境的函数。本文总结了基于退化率模型的剩余寿命估计方法;指出了当外部环境用马尔科夫跳变过程描述时,利用第一种退化率模型进行剩余寿命估计中存在的问题,并举例说明;最后给出了用蒙特卡洛仿真计算基于第二种退化率模型的剩余寿命估计的方法,结果合理。     

基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法(英文)

为避免翼型单点优化设计存在的非设计状态气动性能损失,改进对实际飞行环境中不确定性因素的适应能力,提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法。采用4个BP神经网络作为代理模型,用于预测翼型的气动系数与几何参数,以提供高效和可靠的分析。同时联合服从正态分布的概率密度函数和遗传算法构成了优化设计方法。采用该方法,对GA(W)-2翼型,在关于马赫数和迎角的二维飞行区域内进行了随机优化设计。通过与原始翼型和单点优化设计翼型的结果对比,表明该二维随机优化方法能够在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。