MiG-23／27“鞭鞑者”系列战斗机PART.1

被西方称之为“鞭鞑者”（Flogger)的MiG-23是米格家族里的第三款声速战斗机，与MiG-25同属俄制第三代战斗机，虽然它的制造数量和知名度不如其前辈MiG-21“鱼窝”（Fishbed)系列，不过，作为第一款变后掠翼俄制战斗机，加上得MiG-23系列高达5047架的总生产量、出口超过2000架、20余个国家使用等优异纪录，使得“鞭鞑者”战斗机在现代战斗机发展史中占有着重要地位。     

基于分解模型的航班起降架次预测及修正

航班起降架次对民航整体运行发展和决策至关重要,为合理评估事件影响并展开预测,基于包含新冠疫情影响的月度数据,采用X-13ARIMA模型和genhol程序进行春节效应修正、序列分解。同时基于增加特征的思想,将序列滞后项及时间趋势、季节虚拟变量用于支持向量机回归中,再引入疫情恢复修正因子对预测值进行修正。结果表明,采用支持向量机回归预测分解后的主序列时,滞后项为2及季节虚拟变量时精度最佳,通过疫情修正各模型误差均有显著降低,表明组合模型的有效性。     

eVTOL航空器适航取证路径研究

电动垂直起降航空器是民航领域的关注热点。作为民用航空器,获得适航证是其合法开展运行的前提。电动垂直起降航空器根据是否有人驾驶可分为两类。本文通过分析和比较我国适航管理体系中各类适航证的取证条件和使用限制,结合不同种类电动垂直起降航空器预期用途,探索了各类电动垂直起降航空器可行的适航取证路径。     

航班延误的原因分析及对策探讨

【引言】2010年,由于极端天气的影响,航班的正常率较往年有所下降,特别是出现航班大面积延误或取消时,旅客与民航的纠纷就越来越多,矛盾越来越严重,有时甚至激化为冲突。局方曾就航班延误向大众做了详细解释,但是"六问六答"仍不能令消费者释然。本文拟对航班延误进行分析,并提出应对建议。     

我国公务航空发展模式不可持续

<正>2010—2012年底,我国公务航空机队规模从75架增加到162架,年复合增长率达到40%,运营企业由5家增加到14家,目前公务机筹建企业超过50家。然而,运营市场需求没有如此乐观。如图1所示,2010—2012年间公务机数持续直线上升,在运营量方面,2011年与2010年相比出现爆炸性增长,飞行小时和起降架次增速均超过100%,但2012年相对2011年增长不明显,增速下滑到20%左右。飞机数、企业数迅速增长并没有带来运营总量的持续增加,这种反差在区域市场上更为明显:样本期间华北地区公务航空企业数、筹建企业数、公务机数持续增加,但运营总量经历了     

直升机风险科目“斜坡起降”驾驶要领探讨

直升机在执行“紧急救援”和“抗震救灾”等特殊任务过程中往往不得已要进行风险科目“斜坡起降”。在这种情况下，操作上稍有不慎就会酿成重大事故，有的新机型在进行“斜坡起降”这一科目试验时甚至请国外飞行员来完成这项工作。文章就直升机“仰坡起降”、“顺坡起降”、“左横坡起降”和“右横坡起降”的操作要领作几点阐述，供飞行试验工程技术人员和飞行人员参考。     

民用飞机机体用钛合金的新技术探讨

随着LRF、SPF/DB技术的出现,很好地解决了钛合金材料利用率低、加工困难等问题,同时也缩短了制造周期、降低了制造成本。目前,尽管两种新技术在国内还处于研究和初步应用阶段,相信只要从事钛合金材料、制造和飞机设计等行业科技人员共同努力,同时承担起促进LRF、SPF/DB技术工程化应用的责任,必将为未来民用飞机研制提供新的技术途径。     

进军南苑——首都机场发展的重要一步

北京首都机场在我国机场行业内无论是公司规模还是年吞吐量都位于前列,伴随着中国经济的快速发展,首都机场从1993年开始加速发展,旅客吞吐量在一举突破1000万人次后,年旅客吞吐量呈现高速攀升态势,2004年到2005年旅客吞吐量更是从3000万人次飙升至4000万人次。已经破土动工的三     

垂直起降无人机总体方案分析及控制策略综合研究

垂直起降无人机是垂直起降技术和无人机的结合体。它既有直升机的垂直起降和悬停能力,又具有固定翼飞机的速度快、航程远的特点。同时,它还具备一般无人机的基本特点,可满足执行特殊任务的需要。因无需考虑机载人员的因素,垂直起降无人机可以采用的垂直起降和总体设计方案更加灵活和多样。本文在分析现有各种垂直起降无人机方案的基础上,提出了“双旋翼尾坐式飞翼”布局,并在随后对其进行了详细参数确定和性能估算。最后,对其进行了控制策略的研究。     

数据挖掘相关技术简析

一、数据挖掘的产生 近十几年来，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，千万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等，并且这一势头仍将持续发展下去。数据的积累越来越多，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是，一个新的挑战被提了出来：在这被称之为信息爆炸的时代，信息过量几乎成为人人需要面对的问题，如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？要想使数据真正成为一个企业的资源，只有充分利用它为企业自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对“人们被数据淹没，却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。它的出现为自动和智能地把海量的数据转化成有用的信息和知识提供了有效的手段。