熊蜂机动飞行动稳定性

针对目前飞行昆虫的动力学特性分析仅限于定常飞行,采用分叉分析方法研究了熊蜂的机动稳定性.分别以俯仰角速度和偏航角速度作为参变量,计算急停过程和急旋变向过程中各平衡点的稳定性并判断其稳定范围,分析熊蜂在不同前飞速度时的全局稳定性.结果表明:熊蜂在前飞速度为0时进行急旋变向是全局稳定的,偏航角速度为14.23rad/s<| r |<23.8rad/s具有唯一的稳定焦点,在前飞速度为2.5m/s和4.5m/s时进行急旋变向是不稳定的,这解释了飞行昆虫为何在急旋变向前降低飞行速度.熊蜂在不同速度处的急停都不是全局稳定的,会进入不稳定的大幅振荡,但发散之前具有一个约为30个扑动周期的过渡间隙,因此熊蜂由足够的调整时间.      

UM L顺序图的形式化定义与特性分析

以统一建模语言(UML,Unified Modeling Language)规范为基础,给出UML顺序图及组合顺序图的形式化定义;并在此基础上,详细讨论了UML顺序图中对象的消息发送特性和消息接收特性,给出了发送消息集合和接收消息集合的形式化定义;同时进一步分析了对象消息发送和接收之间的一致性问题;最后,通过实例分析,对UML顺序图的特性作进一步的解释.该形式化定义与特性分析为基于UML顺序图的模型转换和模型验证提供了必要的前提条件,也为基于UML顺序图的测试用例的自动生成奠定了基础.UML顺序图的形式化描述可用于对软件结构的理解和构造可视化建模工具.     

基于Rhapsody的综合数据管理软件设计与实现

介绍了基于Rhapsody的面向对象的设计方法在综合数据管理软件中的应用。对软件的功能进行了描述,阐述了采用面向对象的方法所设计的类及其操作。对其中需要起动任务运行的类的状态图进行描绘,对软件中各元素的集成也进行了说明。采用该方法设计并实现的软件已经在某飞机上运行并得到了验证,其功能和性能能够满足飞机的使用需求。     

民机试飞规划与管理数据库设计研究

针对国内在民机试飞规划与管理工作中所涉及的各类数据及其之间的关联进行了深入地分析。所涉及的数据资源涵盖了从飞行试验的需求确认至试验规划编制这一完整过程。根据分析结果,以ER图的形式描述了民机试飞规划与管理数据库设计的概念数据模型。并结合关系型数据库模型,简述了数据库设计工作中由概念数据模型向逻辑数据模型转换的方式。     

基于AI+神经网络的数字化故障电弧识别方案研究

线路故障电弧的特征随着电力电子技术的提高更趋复杂，传统的故障电弧识别方式已无法应对新型用电系统。对比传统故障电弧识别方案，研究故障电弧产生类型和新型检测技术，提出基于谐波因素、总谐波畸变率、电流零休时间、电流变化速率、电流周期性等典型时域、频域特征的AI+神经网络的数字化故障电弧识别方案。该方案运用回归算法向量机对特征图进行分类处理，通过正向传输运算、反向传输运算和迭代回归运算三个步骤执行卷积神经网络，频繁迭代回归以获得最佳特征识别图。本文以调光器的故障电弧识别为例，对故障识别方案进行验证，结果表明采用此方案可实现更高效、更精准、更稳定地识别故障电弧。     

抽油机故障诊断的分布驱动主动学习算法

抽油机示功图直观显示了抽油机工作情况，但实际工况情况呈现典型的长尾分布特性，类别严重不平衡。传统方法无法准确识别小类别工况，也无法获得井下工作状态准确识别。针对这一问题，提出一种基于分布驱动的多类别长尾数据代价敏感主动学习算法（Cost-sensitive active learning algorithm based on distribution -driven multi-class long-tailed data， CALA）。首先，考虑数据分布特性，以最小化代价为优化目标确定数据的最佳聚类簇数；其次，通过加入预分类误差代价来更新之前得到的最佳聚类簇数；然后，构建集成分类模型作为分类器；最后，通过迭代来平衡数据分布。采用某油田真实的示功图数据进行测试，显著性实验分析证明CALA在小类别工况诊断上具有更好的性能。     

Integration of Landsat-8 and Sentinel-1 dataset to extract geological lineaments in complex formations of Tepal mountain area,Shahrood, north Iran

Recently, the detection and extraction of geological lineaments have become an essential analytical technique to find relationships between the characteristics and occurrence of hydrogeology, and tectonic studies. The use of remote sensing, with the progressive development of image enhancement techniques, provides an opportunity to produce more reliable and comprehensive lineament maps. In this paper, semi-automatic approach based on Landsat 8 and Sentinel 1 radar data is proposed for lineaments extraction and validation. The combined method of linear filtering and automatic line module ensures a high degree of accuracy resulting in a lineament map. Based on identified lineaments, Sentinel1 is more capable of detecting edges than Landsat8, but the primary orientation lineaments extracted from Landsat8 and Sentinel1 were different. So, by combining band6 of Landsat8, and VV and VH polarization of Sentinel1, the area lineaments were extracted with high accuracy. Rose diagram showed the extracted lineaments' orientation is in good compliance with the region's existing faults. Also, the formations' lineament length density has good consistent with the density of the faults in the geological map.