串联混电飞机方案设计方法及能源管理策略

针对串联混电飞机，首先在给定任务需求的飞行剖面内，结合动力学特性对整机的飞行性能进行分析，将总体设计参数与各飞行段的功率能耗需求相关联，进而开展各部分组件和全机的设计选型；然后对串联混电系统中的计算逻辑和各条工作路径进行梳理和总结，讨论分析能源管理策略对方案设计的潜在影响。基于搭建的设计系统，首先针对Dornier Do 228NG飞机构型，从3个设计方面，将该方法与国外两个团队各自开发的设计方法进行对比分析，结果表明，对设计点评估的相对误差均在1.5%以内，对传统动力方案设计的各项相对误差在6%以内，而串联混电方案设计中最大起飞质量的相对误差在4%以内，验证了本文方法的可行性和有效性。其次，分析讨论了4种能源管理策略的特点和优劣势，并基于一款国外现有的串联混电飞机Panthera Hybrid，研究了不同策略下的动力系统工作特征和各项设计参数差异。其中，Light策略下的飞机起飞总质量最小，收益来源主要是起飞阶段的最大需求功率由燃油和电池动力系统同时承担，直接优化了动力系统的总质量。     

基于GPU加速的binLBT压缩解压算法

地形数据的压缩/解压是大规模地形实时绘制方法的关键步骤,与绘制效率密切相关.通过对压缩/解压方法核心重叠双正交变换的分析,采用重叠双正交变换的整数提升方法将变换中的浮点数操作转换为整数操作及移位操作.使用支持图形处理单元(GPU,Graphic Processing Unit)通用计算的CUDA(Compute Unified Device Architecture)对变换过程及编码过程进行加速.针对数据超出显存容量的情况,采取数据分块的方法将数据分别载入显存进行变换与编码以完成对整体数据的处理.实验结果表明,基于GPU加速的重叠双正交变换整数提升方法的压缩算法有效提高了地形数据处理的效率,并加快了大规模地形绘制速度.     

火星探测转移轨道中途修正分析

中途修正分析是深空探测任务设计的关键步骤。首先讨论火星探测中途修正速度增量的求解方法,并由此对多次修正问题进行了Monte Carlo仿真分析。为满足不同的计算需求,针对速度增量的求解问题,给出了精确算法和快速算法两种思路,并对二者的解算精度进行了对比。以2018年某火星探测轨道为例,根据设定误差,计算得出了各次修正速度增量和残余误差随修正时间变化的数据曲线,进而对修正时机的选择问题进行了讨论,并对5次修正策略进行了仿真分析。实验表明,Monte Carlo仿真数据能够直观地反映多次修正的基本规律,讨论结果可以为修正策略的制定提供一种思路和数据参考。
     

高职院校学校文化建设的新视角

高职院校的学校文化对培养学生的职业精神,文化的传承有着深刻的意义,其重要性直接影响到学校灵魂的建设。在当今时代,高职院校对职业教育的经济作用看得过于重要,反而忽视了学校文化的建设,本末倒置。论文通过对学校文化的阐述,从一个新的视角将学校文化建设作为一项高职院校的长期发展规划加以落实。     

临近空间高超声速飞行器测控通信的需求及策略分析

对运行在临近空间的高超声速飞行器,由于其速度快、加速度大、距离跨度大等特点,对其试验及运行过程中的遥测遥控通信问题是一个关键难题。从临近空间的概念、特点出发,结合高超声速飞行器飞行状态、环境,分析了对试验过程中测控通信技术的需求,给出了分析结论及初步应对策略,可对有关高超声速飞行器的测控系统设计提供参考输入。     

基于稀疏最小二乘支持向量机的航空发动机动态过程辨识

针对现有最小二乘支持向量机(LS-SVM)稀疏性不足的难题,提出一种稀疏化策略,应用此方法建立了航空发动机动态过程模型.在对原始样本预求解过程中,该策略使用改进Gram-Schmidt正交化算法对非线性映射矩阵实施递归分解,同时以阈值监督输出向量的残差化过程,从而优选训练样本,降低样本规模,节省内存,提高LS-SVM学习速度.仿真表明,基于优选样本的学习模型较之其他训练样本学习模型提高了回归精度和速度,验证了方法的可行性;基于实际试验数据建立的航空发动机动态过程模型在类似过程参数预测以及性能递推预估仿真表明,高压转子相对转速误差低于0.2%,低压转子相对转速误差低于0.35%,涡轮后燃气温度误差小于3.5℃,满足控制与仿真的需要.      

基于构型控制的多平台协同轨迹规划

编队卫星的整体机动需要充分考虑各成员之间的协同运动关系,同时到达和不分散/不碰撞是其应满足的约束条件。首先基于C-W方程和Lawden方程得出了参考轨道为圆轨道/椭圆轨道下的周期性相对运动条件,针对不同飞行任务要求(对应中心航天器不同转移轨道),提出了一种整星编队机动的规划策略。仿真结果表明,该规划方法实现简单,且能满足编队协同运动的约束条件。     

恶劣天气下机场离场航班运行韧性评估及恢复

为保障恶劣天气下机场整体性能,科学评估机场离场航班运行韧性,提高航班恢复能力,从而有效缓解天气的影响。给出机场离场航班运行定义,从机场离场航班运行系统性能出发,分析航班离场延误时间、离场总延误时间、离场航班正常率和机场离场航班运行系统综合韧性指数4个指标,对系统在恶劣天气条件下的韧性变化进行评估;提出机场离场航班运行系统性能恢复策略,利用遗传算法对离场延误航班进行优化排序;以2012年北京首都国际机场“721”特大暴雨事件为实例进行数据分析,得到暴雨影响下首都机场的性能指标和韧性指数,对比分析机场离场航班运行系统性能及韧性水平变化。研究结果表明：受暴雨影响,机场离场航班运行系统综合韧性指数由0.457 3下降到0.062 8,暴雨减小后上升到0.222 3;在进行航班优化排序后,离场航班总延误时间减少了24.85%,优化后机场性能恢复速度提升了13.89%,优化后的机场离场航班运行系统最小韧性指数提升了13.38%,系统性能优先恢复至初始状态,表明所提恢复策略有效。