基于Web服务器的ASP会话管理机制

为更有效地发挥ASP会话机制的灵活性,克服其易暴露敏感信息和被盗用的安全弱点.通过对ASP会话机制的详细分析论述,从深层次探讨了该机制在应用中所受的限制、面临的问题以及工作特征,运用这些特性可编制高效的ASP应用程序并构建安全可靠的Web服务器。     

直升机旋翼翼型需求分析及技术发展展望

与机翼翼型相比,旋翼翼型在前飞时来流速度和迎角处于大范围变化之中,需要针对多种气动环境进行综合权衡设计.针对常规直升机和新构型高速直升机,综合考虑多种飞行条件,分析了旋翼翼型设计的性能需求.总结了先进旋翼翼型系列的发展及应用情况,以OA和TsAGI翼型为例分析了旋翼翼型的气动性能特点和发展趋势.从旋翼翼型指标分解、动态气动特性计算与试验、气动优化设计等方面介绍了旋翼翼型技术的发展现状,并对未来旋翼翼型技术的发展进行了展望.     

基于改进匈牙利算法的航空企业动态调度方法研究

航空零件生产调度时,应尽量满足多目标和实时性的要求。结合某航空制造企业的实际生产情况,提出一种基于"穷尽成对比较"技术和改进匈牙利算法的动态调度方法。首先以航空零件调度时的最大完工时间、生产加工成本以及生产能耗为优化目标,构建柔性作业车间多目标动态调度数学模型;然后利用基于"穷尽成对比较"技术的权重参数调节模型对数学模型中各个目标的权重参数进行实时动态调整;最后以各个目标的加权值为总目标,采用改进匈牙利算法求得工序的最优分配结果。结果表明:与传统的动态调度方法相比,动态调度方法能够有效地提高航空企业的生产效率、减少航空企业的生产加工成本并降低对环境的污染,具有较好的综合调度性能。     

激光陀螺误差分析的Allan方差法改进研究

针对传统Allan方差法分析激光陀螺误差特性过程中,不能合理解释方差中部分噪声项出现负值的情况,而采用阻尼振荡的分析方法能够对此给出合理解释,却又损失了辨识精度的问题,提出了一种基于动态Allan方差法理论的改进Allan方差法。该方法将阻尼振荡模型与动态Allan方差模型相结合,使得辨识结果的分析过程更加合理。激光陀螺零偏误差的辨识与分析结果表明:改进Allan方差法的辨识结果精度略高些,在改进Allan方差的三维分析图中可以显示出零偏中存在的数据突变情况,能够反应激光陀螺误差的动态特性。因此,改进Allan方差法更适用于激光陀螺误差特性的分析。     

压力传感器动态特性参数不确定度评定

压力传感器动态特性参数的不确定度是表征其动态测量性能的重要指标。提出了一种压力传感器动态特性参数的不确定度评定方法。首先,使用激波管动态校准系统产生阶跃压力信号激励压力传感器,得到传感器的输出信号;其次,采用基于经验模态分解（EMD）的传感器输出信号预处理方法,减小动态校准过程中噪声的影响;然后,根据传感器的输入输出信号,采用自适应最小二乘法建立压力传感器的数学模型,进而得到其时频域动态特性参数;最后,针对重复校准实验得到的动态特性参数序列的小样本特点,采用自助法计算参数的扩展不确定度和相对不确定度。采用激波管系统对压力传感器进行多次重复动态校准实验,计算时频域动态特性参数的不确定度,并与现有方法进行对比。实验结果表明:本文方法可以弥补贝塞尔法在处理小样本量数据中的不足,且与蒙特卡罗法的不确定度评定结果相对误差小于10%,说明本文方法可以有效地评定压力传感器动态特性参数的不确定度。分析时频域动态特性参数的相对不确定度得到传感器的工作频带和超调量受噪声的影响较大,为动态校准实验条件的改善提供了重要依据。      

基于直升机舰面起降动态仿真的风限图计算

建立了基于直升机舰面起降动态仿真的风限图（WOD）计算方法,综合计入舰船尾流、直升机运动和驾驶员操控等多因素的作用提升风限图计算的准确度。基于耦合舰船非定常尾流的飞行动力学模型,发展了适于直升机多轴协同操控的驾驶员模型,建立了舰面起降轨迹的数学描述和生成方法,形成计入舰船尾流、直升机运动和驾驶员操控等多因素综合作用的直升机舰面起降动态仿真方法。在此基础上,总结风限图计算判据,建立风限图计算方法。计算结果表明,某些风况下直升机在舰面起飞和降落过程中受到舰船尾流的干扰远大于在甲板上方悬停时受到的作用。本文方法能够捕捉到不同起降点和起降方式导致舰船尾流时空变化的干扰,与传统计算方法相比,显著提升了风限图计算的准确度。     

计及弹射滑车质量的某舰载无人机弹射动态响应分析

舰载无人机是未来海上作战的关键装备,其弹射动态性能严重影响起飞安全。弹射滑车与舰载机起落架弹射杆相连,在牵制杆突卸弹射滑跑过程中共同组成一个耦合动力学系统。目前,国内外尚缺乏对此耦合系统动力学特性的研究。以由某无人机改造的弹射型为研究对象,建立了包含弹射滑车质量的弹射动力学模型,并开展了拖拽弹射过程的动态响应分析,结果表明：弹射滑车的惯性力会沿着弹射杆传递到前起落架上,拖拽弹射过程中前起落架载荷波动幅度增大,前起落架撑杆、弹射杆以及前轮垂向载荷峰值分别增加了23.4%、21.6%和14.0%;前起落架缓冲器压缩量变化范围扩大了30.4%;前起落架纵向和垂向的载荷振荡频率分别从90.9 Hz和5.2 Hz降到26.3 Hz和4.4 Hz。     

临近空间高超声速跳跃滑翔式目标自适应跟踪模型

针对临近空间高超声速跳跃式滑翔目标跟踪问题,在将加速度建模为具有正弦波（SW）自相关随机过程的基础上,提出一种自适应非零均值正弦波相关（ANM-SW）模型。其核心是对正弦波相关模型进行均值补偿构建ANM-SW模型,并推导了模型状态方程;为深入分析均值补偿的作用,分别从时域和频域的角度探讨了自适应非零均值模型的物理本质;此外,为进一步说明模型的适应性问题,结合Kalman滤波推导了SW及ANM-SW模型状态更新的系统动态误差,验证了ANM-SW模型在机动适应方面的优越性;最终仿真表明与SW模型相比,ANM-SW模型在跟踪精度及机动适应能力方面具有一定的优势性。     

基于S-PSO分类算法的故障诊断方法

将监控数据的已知状态作为先验类别标签,构造出新的有监督的粒子群优化(S-PSO)分类算法,并对设备进行故障诊断。为提高故障诊断的准确率,降低随机性对分类算法的影响,提出了新的基于动态邻域的自适应探测更新(ADU-DN)的干预更新策略来拓展粒子搜索整个解空间的能力,引导粒子自适应地跳出局部最优区域,确保获得全局最优解;同时设计出基于最小类内距离、最大类间距离和训练样本最大分类精度的适应度函数,使得输出的最优类别中心兼顾了这3个因素,增强了分类算法在故障诊断中的通用性和容错性,提高了测试样本的分类精度。S-PSO分类算法有效克服了聚类算法只考虑数据间相似性特征、不考虑数据蕴含的物理意义以及不能很好指导样本分类的缺陷。对GE90发动机孔探图像纹理特征分类进行了对比研究,研究数据表明:S-PSO分类算法表现出了较强的鲁棒性,在故障诊断中的分类精度高于支持向量机(SVM)和常用神经网络模型。