大数据高性能排序算法的设计与实现

针对大数据排序算法的需求,提出了基于任务驱动的并行排序算法。该算法采用任务驱动、AIO(Asynchronous Input/Output,异步输入/输出)和双缓冲区机制等技术充分利用系统资源;通过构造等价排序键,优化快速排序算法;并在算法实现上,采用多线程处理任务,通过控制线程个数控制并行度。综合利用这些技术,该算法使得大数据的排序性能接近理论极限值,在CPU(Central Processing Unit,中央处理器)资源充裕的情况下,利用异步压缩技术,还可以突破这一极限,最终实现的系统2 000s就可以对超过500Gbyte的磁盘数据做一次完整的排序。在数据库设计中充分利用此思想,将会实现连接和线程的分离,数据库将可以支持更大的连接数,从而提高数据库支持的并发度。     

微流量测量方法及其技术的发展

归纳了近五年来基于MEMS技术的微流量传感器结构及性能参数。根据国际上热门的研究方法推断微流量测量技术可能的发展方向与研究趋势,即集成两种或两种以上的测量方法,实现优势互补,提高测量精度或扩大量程比。最后基于现有的技术基础,提出了融合科氏效应与差压效应的微流量测量方法,阐述了传感器的工作原理与理论基础,并对其可行性进行了分析与论证。     

国产高档数控系统在航空领域的应用与性能分析

基于目前国产数控系统在航空结构件加工中的实际运行情况以及在使用过程中暴露出的问题,详细统计并分析了国产数控系统在航空结构件加工中的应用现状和综合性能。结合"工业4.0"发展理念,探讨了面向航空领域国产数控系统对航空企业实现智能化制造的意义和未来发展。     

基于速度剖面拟合的航空器场面滑行4D轨迹预测

为提高机场的整体运行效率和综合保障能力,提出了一种基于速度剖面拟合的航空器场面滑行4D轨迹预测方法。构建了航空器的滑行动态模型,进而引入标称速度剖面的概念。将DSW算法应用到速度剖面的拟合中,得出一种标称速度剖面的生成方法,并通过建立平均速度修正参数修正不同机型对滑行速度的影响,基于动力学平衡方程,构造了标称速度到瞬时速度的映射,结合BADA数据实现对瞬时速度的修正。在上述分析的基础上得到航空器场面滑行4D轨迹预测模型。案例表明,与基于动力学的方法相比计算结果更加准确,使平均误差降低47．3％,能够有效地预测航空器的4 D轨迹。     

CARDC 激波风洞 TSP 技术研究进展

从基本原理、关键技术和验证应用三个方面总结了近两年在中国空气动力研究与发展中心激波风洞中开展的温敏涂层(TSP)技术相关研究工作。通过解决快速响应温敏发光材料研制、模型研制、数据处理等一系列关键技术,完成图像采集系统、光学系统及标定系统的配套和系统集成,建立了一套适于激波风洞试验的高速 TSP 测量及标定系统。该技术可在激波风洞试验中获取模型被测面温敏涂层的发光图像,基于该图像可以直接观察模型表面热流分布和捕捉峰值热流的准确位置。结合温敏发光材料的物性参数标定数据,能够实现对模型表面热流的定量测量。不同于传统的传感器点热流测量技术只能得到模型表面有限数量的离散点的热流值,TSP 技术能够以高空间分辨率得到较大面积区域的详细热流分布信息,可更加全面的测量模型外表面的热环境,并且可以据此进一步分析和辨别边界层流态以及确定边界层转捩位置。试验对比表明,TSP 技术的测量结果与点热流传感器的测量结果具有良好的一致性。目前该技术已趋于成熟,在Φ2 m 和Φ0.6 m 激波风洞上成功应用于边界层转捩研究、局部干扰区热环境研究和复杂外形飞行器热环境研究等领域,已成为激波风洞除点测热技术之外又一重要测热技术。     

基于大数据的空管运行安全预警研究

空中交通管制的任务是确保航空器的安全飞行,为了保证飞行安全,需要进行空中交通管制系统运行安全评估及预警的研究.借鉴大数据理论建立空中交通管制大数据概念,从影响空中交通管制系统运行的主要风险因素出发,建立空中交通管制安全运行的状态向量空间,利用主成分分析法去除基础向量线性相关性,再利用聚类分析过程建立空中交通管制运行安全预警知识库,实现空中交通管制运行安全评估和及时预警.结果表明:所用的预警分类分析方法能够很好地实现预警分类和安全评估,为管制部门的相关决策提供理论依据.     

民用飞机的大气数据模块功能性分析

目前,国内外对于民用飞机大气数据系统的研究多集中于大气数据计算机和皮托管气动特性方面,而鲜有关于大气数据模块对大气数据系统提供有效数据的研究。为了研究大气数据模块对民用飞机压力管路和数据精度的影响,以机上管路和高度参数建立模型,对大气数据惯性基准系统中大气数据模块的组成结构、工作性能进行分析,得到 CRJ200、G450 和 G550 三种机型的大气测试数据,并找到造成不同误差范围的原因。结果表明：装有大气数据模块的 G450 和 G550 机型能够有效提高飞机的渗漏精度,实时反映民用飞机的大气数据信息;大气数据模块的使用对管道变形、渗漏以及数据精度等问题有重大改善,可为民用飞机大气数据系统设计提供参考。     

一种高光谱图像的双压缩感知模型

高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。     

湍流数据同化技术及应用

近年来数据同化（DA）被引入湍流动力学研究中,通过融合实验测量和数值计算,提高了实验测量的精度和广度,改善了数值模拟的预测性能。实验观测、预测模型和同化算法是数据同化的三要素,湍流研究中的实验观测包括热线风速仪、粒子图像测速法（PIV）、压力传感器等局部测量数据,预测模型主要指流动控制方程及湍流封闭方程,而同化算法包括贝叶斯推断、集合卡尔曼滤波（EnKF）、伴随等。稳态数据同化一般结合雷诺平均Navier-Stokes （RANS）模型方程,从重新标定模型常数、修正涡黏模型方程形式误差、修正雷诺应力项等方面着手。非稳态的数据同化一般包括四维变分（4DVar）等时间连续的数据同化方式以及顺序数据同化。4DVar通过时间正向和逆向积分迭代,存储量和计算量都非常大。顺序数据同化不需要时间逆向积分,可以在若干时刻对实验观测进行间断地植入,正向求解整个系统。另外,随着人工智能的飞速发展,湍流数据同化研究也向智能化迈进。对于纯数据驱动的湍流机器学习,其缺乏物理本质的约束,而基于物理信息的机器学习在物理本质上与数据同化是一致的。     

一种三维结构网格并行算法

基于三维结构网格,以MPICH2作为并行开发环境,研究了对等模式下流场的并行计算问题。在三维结构网格已经生成的前提下,针对计算区域的划分,网格输出格式和数据通信,提出了一种并行算法。算法的核心思想是将需要通讯的其他区域的单元按区号从1到n排列,并获得本区域通信单元的I-J-K编号与其他区域通讯单元的排列序号的映射关系。最后,在IBM BladeCenter HS22刀片机平台上进行了算例验证,结果表明算法具有很好的可靠性与通用性。