舰载机着舰指标体系构建

舰载机着舰的难度很大、要求很高,而着舰系统的复杂性又使得指标要求涉及很多方面。为了从整体上明确着舰的指标要求,从而有利于着舰理论和工程等研究,整理了公开文献中分散的指标要求,并梳理了指标间的逻辑关系,最终构建了着舰指标体系,将指标归纳到总体框架中。研究结果对着舰的控制与分析等具有一定的参考价值。     

飞机姿态仪中的人机工效

飞机姿态仪具有运动地平线和运动飞机等不同格式,不同格式的姿态仪对飞行员的仪表识别及飞行安全产生不同的影响作用。本文概述了不同格式姿态仪的人机工效问题,总结了国内外对姿态仪识别绩效的研究进展,分析了影响姿态仪识别的因素。在此基础上,归纳出运动飞机格式具备识别优势的4点工效学机制,即显示画面原则、三维空间神经心理模型、刺激-反应相容性和反应-效应相容性。最后,针对近年来出现的航空新技术,提出了未来姿态仪人机工效研究需要解决和关注的问题。     

大跨时空任务背景下的太阳能无人机任务规划技术研究进展

通过任务规划技术合理的优化太阳能无人机的飞行轨迹和动力学参数,能够有效提高太阳能无人机的能量利用率,使其胜任许多大范围跨时间跨空间飞行任务。从能量建模、续航评估和能量管理策略3个方面对大跨时空任务背景下太阳能无人机任务规划技术的研究进展进行了综述。在能量建模方面,介绍了当前主流的太阳辐射模型和能量生产基本框架;在续航评估方面,分析了目前的指标设计和应用方法;在能量管理策略方面,从能量综合应用、风力滑翔机制、轨迹优化方法和面向特定任务的应用4个角度,梳理了当前的研究现状。最后,对该领域未来可能的研究方向进行了展望。     

基于.NET的签派岗前风险提示系统的设计与实现

针对签派放行非执勤期难以获取运行信息,交班时间不足以全面提示风险信息的缺点,设计并实现了一种基于.NET平台的飞行签派岗前风险提示系统。首先,设计了系统与组网架构,根据航空公司运行指挥部门的架构,将用户的权限分为管理员、高级用户和普通用户,分别对应席位的维护人员、放行主班和席位值班员。其次,分析了软件的需求,根据签派放行中的实际工作流程,提出软件应具有客户端身份验证模块、信息圈阅模块、信息查询模块、信息录入模块、信息审核模块,并阐述了这些模块的逻辑关系和具体实现方法。再次,通过放行签派员的情景意识规律,建立了一种基于TOPSIS的信息重要度排序机制,将重要信息优先提示。最后,通过C#语言实现了该软件,并验证了该软件在航空公司实际一线运行中的运行效果。     

空中飞行演练小记

"七月的天,猴子的脸,"这句话用来形容六月蒙古草原风云变幻、阴晴不定的天气是再恰当不过了。6月25日是主着陆场通信系统专项演练的日子,一大早儿,四子王旗便阴云密布,细雨绵绵。     

直升机吊挂及吊挂物抛放过程建模与分析

建立带吊挂载荷的直升机飞行动力学模型。为计算从悬停转入前飞过程中的过渡飞行段尾迹的畸变和气动干扰特性，旋翼尾迹模型采用非定常有限状态入流理论并添加了尾迹畸变模型；建立了六自由度吊挂体模型，包括多段柔性钢索模型、箱体运动模型以及简化的圆柱形箱体气动力模型等；箱体内弹药发射和抛放过程计入了后座力模型对箱体的反作用。模型程序能模拟弹丸瞬间抛放／发射的过程对直升机操稳特性的影响，并实时记录弹体、箱体和直升机的各项运动参数。     

基于DSP和CAN的飞/推综合控制优化计算机设计

从工程应用的角度出发，根据飞／推综合控制技术对计算能力和数据通信能力的要求，提出基于DSP和CAN总线的飞／推综合控制优化计算机设计方案。优化计算机实时接收飞机和发动机的信息，利用内嵌的优化模块，对发动机控制指令进行校正，使飞机和发动机的整体性能达到最优。论文阐述了优化计算机的软硬件设计方法，并通过基于优化计算机的飞／推综合控制半物理仿真试验，验证了优化计算机的设计方案是可行的。     

跨大气层飞行器爬升段纵向飞行控制律和制导律设计

由于火箭发动机的巨大推力,跨大气层飞行器在爬升段加速很快,重量、重心、惯量、飞行速度以及飞行高度等参数变化剧烈,无法简单地用固定控制增益参数的形式来保证整个飞行包线内的飞行品质要求。根据飞行器的爬升特点和控制难点,在爬升段的飞行包线内选择典型设计点,分别进行纵向内外回路控制律的详细设计。采用控制增益参数随动压变化进行调参的方法,对爬升段飞行轨迹进行了数字仿真,结果表明设计的控制增益参数及控制律,满足了跨大气层飞行器爬升段的预定目标要求。     

航天器相对导航与控制技术的典型任务

在空间交会对接、在轨服务、近距离目标监视以及航天器编队飞行任务中,通常需要通过相对导航与控制技术对相互邻近的航天器进行控制.回顾了该领域典型的空间任务,特别关注任务、相对导航与控制方法、相对测量设备、推进系统等主要特征,并总结了该项技术的发展趋势.     

面向智能环境的活动模式迁移学习

针对智能环境中活动模式的学习和挖掘花销大、难以实际操作等问题,提出了能够有效地将已有活动模式迁移到新环境的整体框架。迁移学习框架将活动模式的迁移过程分解为轨迹的迁移和触发持续时间的迁移,首先对已有活动模式中的活动轨迹以及触发持续时间模糊化;然后采用备选轨迹生成(ATSG)算法在新环境中生成备选轨迹集;最后采用相似度计算(SC)算法进行活动模式中的轨迹与备选轨迹间的匹配,利用活动轨迹映射(TM)算法和触发持续时间迁移(TDT)算法对活动信息进行迁移,从而在新环境中得到活动模式。理论分析和实验结果表明,相比于基于频繁模式挖掘得到活动模式的方法,本文方法大幅度地降低了得到活动模式所需的时间开销,同时,利用本文方法获取的活动模式取得了较好的活动识别效果。