雷达监视下程序管制短期冲突告警算法研究

本文研究了一种基于航空器飞行轨迹线性外推冲突预测的短期冲突告警（STCA）算法,并给出算法的具体实现方案。仿真实验结果证明了算法的有效性,适用于雷达监视下的程序管制间隔标准和管制体制。     

广汉WAFS数值预报资料再分析研究

本文结合广汉地方气候特点。对WAFS数值预报资料进行整理、诊断,转换GRIB数据,并根据WAFS资料计算了露点温度的预报值,由此得出一些预报产品,如降水预报、形势场预报、K指数、假相当位温、结冰指数等。在实际工作中,使用WAFS预报产品多次准确预报了广汉机场的大风、降水等重要天气过程。同时,也发现WAFS资料在强度预报和长期预报中的不足。     

T639、ECMWF数值预报产品对积冰预报的释用

本文主要利用T639资料、ECMWF数值预报、卫星云图、天气图分析及地形分析对中低空飞行时频繁出现积冰的原因进行分析,着重对T639数值预报、欧洲中心数值预报产品所含的温度、湿度、相对湿度在航路积冰预报中的释用进行了分析。结论得出欧洲中心预报24小时、48小时预报风场、湿度场和实况吻合很好。T639数值预报风场、湿度场、温度场12小时预报效果很好,和实况吻合。二者结合利用,对积冰预报效果更好。     

位置同步补偿克服负载模拟器干扰力矩及提高系统频宽的理论与实验研究

本文介绍一种通过位置同步补偿克服飞行器负载模拟器的干扰力矩及提高系统频宽的新方法。建立了位置同步补偿电液负载模拟器的数学模型，并进行了实验分析     

基于遗传算法优化神经网络的结冰环境中MVD和LWC预测

水滴平均体积直径（Mean volumetric diameter,MVD）和液态水含量（Liquid water content,LWC）是两个影响飞机结冰的重要气象参数,但在实际中难以准确测得,如果能够实时、准确地获取这两个参数可以为积冰预测和飞机适航认证标准的建立提供一些指导。文中提出了一种基于遗传算法优化神经网络的结冰气象参数预测模型。以不同测点组合的冰厚和结冰速率、环境温度、飞行速度和机翼迎角为输入参数,结冰气象参数MVD和LWC为输出参数,构建遗传算法优化的结冰气象参数预测模型,并通过预测模型对数值计算测试组数据和结冰风洞实验数据的结冰气象参数进行预测。结果表明,基于遗传算法优化Elman神经网络的预测模型对结冰气象参数的测试组预测相对误差在10%以内,实验数据相对误差在20%以内,该方法具有一定的可行性。     

多重应力下滚动轴承剩余寿命预测

为了实现多重应力下滚动轴承的剩余寿命预测,有效利用不用应力下的退化数据,提出了一种基于加速模型和贝叶斯（Bayesian）理论的滚动轴承剩余寿命预测方法。通过拟合优度检验和威布尔（Weibull）概率图检验法对滚动轴承试验中的数据进行有效性分析。利用switching Kalman filters(SKF)判断滚动轴承各时刻的退化状态。当滚动轴承进入加速退化时,用指数模型拟合轴承退化过程,利用广义线性对数模型表示退化模型参数与应力的关系,根据修正后的轴承实时退化数据利用贝叶斯算法更新模型参数,得到滚动轴承剩余寿命的概率密度函数,从而实现滚动轴承剩余寿命预测。采用XJTU-SY轴承数据集进行验证,预测结果的均方根误差在20 min以内,证明该方法能够有效预测滚动轴承的剩余寿命。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

航空电子设备NSEE试验评价方法

本文定义了航空电子设备大气中子单粒子效应(NSEE)硬失效、硬错误与软错误等大气中子辐射可靠性表征参数,提出了一套航空电子设备抗大气中子单粒子效应危害能力的试验评价方法,包括试验应力终止条件与起始条件的确定方法、M_NSEE预估方法、试验程序、试验评价方法等,并通过某航空用卫星导航接收机试验案例证明了该方法在工程应用中的可操作性与有效性,通过掌握数字信号处理(DSP)、静态随机存储器(SRAM)、现场可编程门阵列(FPGA)的NSEE敏感特性,可为航空用卫星导航接收机NSEE危害防控提供针对性的技术支持.本文为我国航空电子产品大气中子单粒子效应试验评价奠定了理论与应用基础,同时也为其他电子信息产品在大气中子单粒子效应试验评价方面提供了重要依据和参考.      

Using the radial basis function neural network to predict ionospheric critical frequency of F2 layer over Wuhan

Neural networks (NNs) have been applied to ionospheric predictions recently. This paper uses radial basis function neural network (RBF-NN) to forecast hourly values of the ionospheric F₂ layer critical frequency(f_oF₂), over Wuhan (30.5N, 114.3E), China. The false nearest neighbor method is used to determine the embedding dimension, and the principal component analysis (PCA) is used to reduce noise and dimension. The whole study is based on a sample of about 26,000 observations of f_oF₂ with 1-h time resolution, derived during the period from January 1981 to December 1983. The performance of RBF-NN is estimated by calculating the normalized root-mean-squared (NRMSE) error, and its results show that short-term predictions of f_oF₂ are improved.     

液压泵污染寿命预测技术研究

利用污染敏感度建模理论,建立液压泵污染敏感度分析模型.采用污染敏感系数来描述液压泵的污染耐受程度.结合实际情况推导得到液压泵的污染寿命预测公式,并对某型定量液压泵进行了寿命预测.绘制出液压泵污染耐受曲线,为液压泵的设计和系统构建提供了有效的依据.