基于创客模式的工业设计专业课程教学改革研究与实践

随着创客运动在全球范围内的兴起,大学生创客成为主力军,越来越多的高校为培养创新创业人才,依托高校创客空间进行高校创客教育。本文从创客课堂教学、创客课外实践、创客科研及网络虚拟教学三个方面进行了工业设计专业课程教学的创客模式改革研讨,旨在顺应时代抓住机遇,满足社会对人才的需求,提高学生实践能力,提高教学质量。     

基于半跨模式波的铝合金板底面缺陷TOFD检测

采用超声衍射时差法（TOFD）检测铝合金板底面缺陷时，受直通波脉冲宽度影响存在近表面盲区。提出了TOFD半跨模式波法进行盲区抑制，利用一次底面反射波在缺陷端点处衍射波的特征及其在B扫查图像中的对称性推导底面缺陷定深公式。仿真和实验结果表明，对于厚度为7.0 mm的铝合金板，在探头中心距为40 mm、中心频率为10 MHz的检测条件下TOFD半跨模式波法能将近表面盲区抑制64%以上，且深度不小于2.0 mm底面缺陷的定位误差不超过6.32%。与模式转换波及TOFD-W波相比，半跨模式波不会与底波混叠且离直通波较近，在铝合金板底面缺陷检测中适用性较强。     

雷达/红外复合导引头抗干扰跟踪方法

为了有效应对强噪声干扰、箔条干扰以及红外诱饵干扰,提出了一种雷达/红外复合导引头抗干扰跟踪方法.该方法通过导引头观测信息关联度的检测、新息方差迹值的比较,进而对于扰进行判断,然后选择合适的导引头工作模式对目标进行跟踪.仿真结果表明,所提出的协同跟踪方法不仅可以保证较高的跟踪精度,而且可以保证在干扰环境下对目标跟踪的连续性与稳定性.     

某型教练机嵌入式训练系统顶层设计技术研究

本文通过对该型教练机现有航空电子系统构型、驾驶员操作程序、接口控制文件深入研究,结合未来功能扩展需求,给出了合理的系统构型分析、功能分配、数据流规划、原相关系统软件改动分析,在此基础上还设计出了嵌入式训练系统技术方案.依据方案研制的嵌入式训练系统原理样机通过系统动态试验、航电系统地面综合试验和飞机地面通电试验,证明系统...     

某型机载数字计算机修理测试技术研究

针对机载数字计算机的串行交换模块及一次性指令模块在修理过程中出现的故障及修理模式进行分析,以实际工作为基础,讨论了传统修理模式与现代修理模式中采用的主要技术和工艺方法的区别,以及现代修理模式中软件测试方法的优势。     

基于时空轨迹信息的目标行为模式在线分类方法

在预警监视领域，及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先，针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题，提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器（ICMP）。其次，针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息，而忽略航向和速度信息的问题，基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离（STHD），从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后，基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数（DSHNN-NCM）；在此基础上，提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器（SSHNN-ICMP），能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后，分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析，结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性，在预警监视任务中有良好的应用前景。     

系统方法在S模式应用中的重要作用

S模式是有效提高二次雷达运行质量和效率的一项技术变革,总结和学习国际民航业界成功的应用经验,探讨和分析系统方法在S模式应用中的重要作用,对我国民航S模式应用和其他监视系统新技术应用具有重要现实意义。     

测控中的星载计算机快速切换

针对低轨卫星长期管理与测控中的星载计算机所需要的切换、维护的测控时间相对较长的问题,在分析原有主、备星载计算机的时间比对方法的基础上,直接针对备机建立新的时间同步模型,并进行公式推导和理论误差分析;然后建立新的测控事件调度模型,实现时间同步数据与主备机一致性数据的同时注入,优化工作流程,并有效缩短测控时间;最后编写新的遥控作业,在测控中进行实践.应用结果表明,采用新方法可以在一个测控圈次内完成在轨星载计算机的切换与维护,MTTR(Mean Time To Repair,平均恢复时间)小于8 min,时间同步精度优于1 ms,所需测控圈次相对于原方法减少83％以上,适用于在轨卫星长期管理与测控.     

基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制

航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。