高职高专院校学报质量的影响因素分析

高职高专院校学报数量众多、门类齐全、多数文理兼容、内容覆盖面广、发行量小、显示度低、整体质量参差不齐。学报质量影响因素众多，科研激励机制、科技期刊管理与评价政策、高职高专院校学报的办刊理念、学报定位、办刊条件、作者群体、编辑素质、审用稿制度和高职高专教育的办学特点等都是影响学报质量的主要因素。     

弹道导弹GPS/SINS组合制导品质控制研究

给出了可提高战术弹道导弹射击精度的ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合制导模型。在给出多模Ｋａｌｍａｎ滤波（ＭＫＦ）数学模型的基础上和建立了可对ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合制导进行在线故障检测，故障了和系统重构的品质控制方案对于系统的重构，提出了鲁棒性处理方法。仿真结果表明：基于ＭＫＦ的ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合制地与单独捷联惯导相比，可使导弹射击精度和到明显提高，组合地的品质也得到了有效控制。     

标准转换过程中必须做好的几项工作

比较分析了2000版ISO9000族标准与94版标准的差别,提出了经94版标准认证注册的组织在实施转换时必须做好的几项工作和应注意的问题.     

固体推进剂生产中排放有害物质对大气污染的研究

对固体推进剂生产中排放有害物质引起的大气污染问题，运用高斯模式与环境监测相结合的方法进行了系统研究，评价了不同大气稳定度下苯乙烯的浓度分布，提出了有效的防治措施。     

汽室型铷原子频标中微波腔的小型化

讨论了实现汽室型铷原子频标微波腔小型化的技术途径,给出了自主研制的小型化微波腔的三维仿真结果和外型结构,介绍了以新研制的小型微波腔为基础构成的小型化腔泡系统。小型化微波腔的研制成功,使整个物理系统的体积减小。在小型化的条件下,整机短期频率稳定度达到了国际同类产品水平。     

空管灾害诱因分析及监测指标体系的构建

从操作人、空管设备、空管环境和管理的角度对空管的致灾诱因进行了详细分析。按照科学性、实用性、关联性和可操作性的原则,筛选出一组监测指标,在考虑空管行业数据来源的情况下,提出了现阶段和理想情况下的监测指标体系,目的在于通过对空管安全状态进行监测和诊断,及时采取预警和预控对策,促进空管系统处于安全状态,降低事故率。     

GNSS实时卫星钟差估计在地震监测中的应用

为快速、有效地获取地震发生阶段震源周边地区站点的动态位移,为地震预警系统提供高可靠性的地表形变信息,利用全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高频观测数据,基于非差估计法对多模GNSS卫星钟差进行实时估计及性能分析,并将其应用于精密单点定位(precise point positioning, PPP)实时计算2021年漾濞M_w6.4地震和玛多M_w 7.4地震的地面动态形变。结果表明,GNSS四系统实时估计卫星钟差的标准差(standard deviation, STD)均值为0.142 ns,其多系统组合PPP动态解的平均标准差在水平方向达到0.5 cm,高程方向达到1.0 cm,计算得到的地震动态位移波形相对GPS单系统更为稳定,而且能够获得较为准确的同震形变。     

质量成本方程与经济分析

分析了传统质量成本分析模型的缺陷,在引进田口玄一质量损失函数的基础上,利用柯布-道格拉斯函数,推导出改进的质量成本曲线方程,利用其对质量成本进行盈亏平衡分析,为企业质量改进的经济分析提供量化的决策依据。     

飞机结构健康监测与管理技术研究进展和展望

飞机结构是飞机平台的基础,是确保飞机安全、长寿命使用的最重要的承力架构.随着航空技术的不断发展,飞机设计思想不断演变发展,对飞机机体结构性能也不断提出更高的要求.严酷的使用环境和严格的功能/性能综合要求,使得结构完整性面临重大挑战.飞机结构健康监测与管理技术具有实时性、在线性等优势,是保证结构安全性、降低维护费用的重要...     

Online condition diagnosis for a two-stage gearbox machinery of an aerospace utilization system using an ensemble multi-fault features indexing approach

China manned space station is designed to operate for over ten years. Long-term and sustainable research on space science and technology will be conducted during its operation. The application payloads must meet the ‘‘long life and high reliability" mission requirement. Gearbox machinery is one of the essential devices in an aerospace utilization system, failure of which may lead to downtime loss even during some disastrous catastrophes. A fault diagnosis of gearbox has attracted attentions for its significance in preventing catastrophic accidents and guaranteeing sufficient maintenance. A novel fault diagnosis method based on the Ensemble Multi-Fault Features Indexing(EMFFI) approach is proposed for the condition monitoring of gearboxes. Different from traditional methods of signal analysis in the one-dimensional space, this study employs a supervised learning method to determine the faults of a gearbox in a two-dimensional space using the classification model established by training the features extracted automatically from diagnostic vibration signals captured. The proposed method mainly includes the following steps. First, the vibration signals are transformed into a bi-spectrum contour map utilizing bi-spectrum technology,which provides a basis for the following image-based feature extraction. Then, Speeded-Up Robustness Feature(SURF) is applied to automatically extract the image feature points of the bi-spectrum contour map using a multi-fault features indexing theory, and the feature dimension is reduced by Linear Discriminant Analysis(LDA). Finally, Random Forest(RF) is introduced to identify the fault types of the gearbox. The test results verify that the proposed method based on the multi-fault features indexing approach achieves the target of high diagnostic accuracy and can serve as a highly effective technique to discover faults in a gearbox machinery such as a two-stage one.