飞机容冰技术的研究进展

回顾了国内外在飞机结冰方面的研究情况。在此基础上．介绍了近年来国外在飞机容冰技术研究中的最新设想——智能防冰系统(SIS)，对SIS研究中涉及的结冰气动模型进行了探讨，从飞行安全角度出发．给出了SIS中结冰飞行包线保护系统的基本原理及实现方法。     

1998年5月磁暴事件期间全球电离层响应形态与机制的研究

利用全球40余个电离层台站的f0F2观测数据，采取对经度进行分区处理的方法，通过计算各台站f0F2参数对其月中的偏离百分比，对1998年5月大磁爆期间的电离层扰动形态进行了分析，并对可能的扰动机制进行了探讨，结果表明本次磁暴事件中，在磁暴主要活动相期间的电离层扰动与暴环流理论所描述的电脑层扰动特征相符，但在恢复相后期欧洲扇区台站出现的正相扰动似不能用暴环流理论来解释，它可能对应期间的行星行条件（太阳风与行星际磁场）的变化有关。     

应力对第3代单晶高温合金超高温蠕变断裂机制的影响

对第3代单晶高温合金DD33进行了1150℃,80～150 MPa的蠕变测试,借助SEM、EBSD、EDS和TEM研究了不同应力下蠕变断口形貌和截面损伤特征,分析了应力对蠕变断裂机制的影响。结果表明,不同应力条件下近断口铸孔普遍发生多面体化且沿端角开裂,与低应力条件相比,150 MPa下可观察到较多蠕变孔及其诱发的裂纹。80 MPa下,由于长时间暴露,样品表面产生较厚的氧化影响区,使有效应力提高了35 MPa;断口附近局部可见TCP相,并在其与γ′相界面产生较多孔洞和裂纹。随着应力进一步增加,深入基体的表层裂纹增多,更多碳化物开裂,但组织中未发现TCP相。因此,不同应力下合金的最终断裂除了与内部孔洞开裂、彼此联结直接相关外,还应考虑氧化影响区、深入基体内部的表层裂纹、TCP/γ′界面裂纹以及开裂碳化物的贡献。     

基于MHSA和C- BiGRU的航班延误预测研究

针对普通神经网络预测人为因素造成的航班延误能力不足的问题,提出了一种基于多头自注意力机制和卷积双向门控循环单元的预测模型(MHSA-C-BiGRU)对航班延误问题进行研究。模型采用卷积双向门控循环单元(C-BiGRU)提取局部信息和上下游数据的时序信息,利用多头自注意力机制(MHSA)的并行能力从不同位置提取数据内部之间的特征,强化重要信息的权值,使模型聚焦到对当前任务更重要的信息,从而增强模型分析人为因素造成的航班延误的能力。研究使用2018年上海浦东机场的航班数据和气象数据。结果表明,预测模型相对于基础模型的预测准确率提高了4.4%,各项宏平均值有8%的提高,各项权重平均值有5%的提高。     

某型飞机防滑刹车控制盒故障分析

防滑刹车控制盒是飞机防滑刹车系统的重要组成部分。本文针对某型飞机防滑刹车控制盒故障开展技术研究,从工作原理、故障现象分析故障产生的原因,并提出应对措施,可为同类故障的排查提供参考。     

波音777飞机PFC Channels故障分析及排故技巧

以一架波音777客机在执行航班期间出现飞控系统故障且不满足后续航班执飞要求为例,介绍了相关飞控系统原理,就排故过程展开分析,提出用更为科学的方法解决FIM手册与相关飞机系统及部件关联性不完整的情况,以便更加快速、准确地解决疑难故障。     

某型发动机地面试验台架超限保护防差错研究

针对某型发动机地面台架试验试车过程中出现超限故障,通过设置数采系统超限保护功能、台架/测功机应急燃油切断阀、增加测功机超限保护等方式,提高发动机超限保护功能,保证发动机试车安全,避免发动机工作超限。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

一种基于核回归的改进型图像去噪方法

为了消除图像处理中的噪声,同时尽可能地保留图像细节,提出了一种基于核回归的图像去噪算法。该方法的基本思想是在经典方法以像素位置决定权值的基础上,引入像素灰度值。即核函数在计算权值时考虑两个因素:空间距离和灰度距离。通过计算控制核来做到自适应,最后引入一个迭代过程。实验结果表明该算法能够在滤除图像中的高频噪声的同时尽可能保留了图像的细节特征,获得了较为理想的去噪效果。     

无人集群系统行为决策学习奖励机制

未来作战的发展方向是由多智能体系统构成的无人集群系统通过智能体之间自主协同来完成作战任务。由于每个智能体自主采取行为和改变状态,增加了智能群体行为策略训练的不稳定性。通过先验约束条件和智能体间的同构特性增强奖励信号的实时性,提高训练效率和学习的稳定性。采用动作空间边界碰撞惩罚、智能体间时空距离约束满足程度奖励;通过智能体在群体中的关系特性,增加智能体之间经验共享,进一步优化学习效率。在实验中,将先验增强的奖励机制和经验共享应用到多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法中验证其有效性。结果表明,学习收敛性和稳定性有大幅提高,从而提升了无人集群系统行为学习效率。