临近空间飞艇横向稳定性分析

临近空间飞艇由螺旋桨提供偏航控制力矩，空速大时操纵效率低，飞行试验中多次出现偏航通道发散，飞艇稳定性问题凸显。选用HALE-D和HiSentinel两种飞艇，通过CFD仿真方法，得到两种飞艇的静态气动参数，以强迫振荡方法获得其动导数，两种飞艇在计算角度内组合导数均为负值，模型处于阻尼状态；在此基础上，通过飞艇横向稳定性分析获得两种飞艇的稳定区间。结果表明，HALE-D飞艇的横向稳定区间大于HiSentinel飞艇，相同迎角(侧滑角)时，HALE-D飞艇的阻力较大，临近空间飞艇设计需综合考虑阻力、稳定裕度和操纵性之间的平衡。研究结果为临近空间飞艇横向稳定性分析提供了一种方法。     

基于多模态融合的任意对称翼型结冰预测方法

为解决目前绝大多数神经网络冰形预测方法只能针对特定翼型且不具备面向多翼型特征的普适性的问题，采用基于多模态融合的深度神经网络方法，以翼型截面图像与结冰工况参数作为输入，以二维冰形曲线傅里叶级数拟合参数作为输出，建立深度神经网络预测模型，实现了对任意对称翼型结冰特征的预测能力。结果表明：提出的模型可以准确地预测任意对称翼型几何特征条件下的结冰外形，冰形面积与最大冰厚等冰形主要参数预测误差均保持在10%以下。     

多个大股东影响企业违规的机制研究

多个大股东并存是现代企业股权结构的重要形式，但对其如何影响企业违规的研究缺乏。以我国沪深A股2007—2020年上市公司为样本，文章考察了多个大股东对企业违规的影响及其机理，形成以下结论：多个大股东能够抑制企业违规行为；机制分析显示，缓解代理冲突、降低经营风险、改善信息环境是多个大股东减少企业违规的主要渠道；异质性分析表明，在企业内部治理较弱时，多个大股东抑制企业违规的效应更显著。研究丰富了多个大股东经济后果以及企业违规影响因素的文献，同时为企业通过优化股权结构，降低企业违规提供借鉴。     

基于随机森林的飞行载荷代理模型分析方法

飞行载荷分析(FLC)通常需消耗大量的计算资源和时间，提升飞行载荷计算效率对于缩短研发周期、提高设计质量具有重要意义。本文研究了数据驱动的机器学习代理模型飞行载荷分析方法，由于随机森林(RF)代理模型具有学习效率较高、泛化能力较强、可避免过拟合、参数可解释、变量敏感度分析等优点，使其十分切合飞行载荷分析，具有重要的应用潜力和前景。文中基于传统的飞行载荷分析方法，采用NASTRAN的SQL144载荷分析框架获得训练随机森林代理模型的样本数据，然后以高度、马赫数、过载、俯仰角加速度等作为输入参数构建了飞机对称机动载荷预测代理模型。采用建立的模型预测了算例飞机其他工况机翼翼根、平尾翼根的剪力、弯矩、扭矩，通过对预测结果评估校验，证实了模型具有较高的精度，可以大幅提升飞行载荷分析效率，并能够分析飞行载荷对各状态参数的敏感度，为高效全面地分析飞行载荷提供了新的思路。     

基于多维数值积分的高阶确定采样型滤波方法

基于多维数值积分讨论了确定采样型滤波器,这一类滤波器的不同之处体现在对滤波器中均值和方差的计算,这一问题与数值积分密切相关.针对以往确定采样型滤波器在提高滤波精度的同时会增加计算量,通过分析高斯权值积分,采用完全对称积分公式,计算积分节点、节点个数及权重,相比高斯厄米特滤波减少了计算量,同时滤波精度可达到五阶以上.选取典型算例对新的滤波方法仿真分析,验证了该滤波方法的可行性和有效性.