一种快速的飞行器布局方案优选方法

本文引用系统模糊优选理论与基于数理统计正交表的设计法相结合来处理飞行器布局方案优选问题，并举例说明具体用法，文中方法对整个飞行器方案选择有一定参考价值。     

水系统装置扬程的计算及泵的选型分析

为了提高水系统中水泵的实际运行效率和扬程利用率,降低发动机试验成本,减少能量浪费,以某型发动机台架试验水系统为研究对象,综合考虑了装置静扬程、管路的各种局部损失和沿程损失开展装置扬程的计算。同时根据水系统所需的装置扬程、流量及其变化规律,从泵的参数及其特性曲线入手,进行泵的选型分析,确定合适的泵的类型、台数及连接方式。通过水系统装置扬程的计算和泵的选型分析,结合泵带来的能效利用、工程投入和运行费用等因素,可在满足发动机试验需要的同时实现经济利益最大化,为今后类似水系统工程的设计提供借鉴和指导。     

基于集成学习模型的飞行学员认知负荷研究

在飞行过程中,飞行员需要在短时间内接收大量信息,并做出正确的判断与决策,而过高的认知负荷会影响其感知、判断、决策等认知过程,进而影响飞行安全。首先通过飞行模拟实验获取飞行学员在执行不同飞行任务时的生理数据;然后通过时域、频域分析等方法提取呼吸和心电信号的特征,并通过统计学方法筛选出能够反映认知负荷水平的指标;最后结合支持向量机、K 最邻近、人工神经网络等方法建立集成学习模型,对飞行学员的认知负荷进行评估,并与单一算法进行对比。结果表明：本文建立的集成学习模型具有较高的准确率,能够更好地反映飞行学员认知负荷水平。     

机载32位计算机指令系统结构军标分析

随着国际形势的缓和,美国国防工业及半导体制造业发生着微妙的变化,于是美国防部果断地提出军杯改革。面对这种情况,国内机载计算机造型、指令系统结构标准的制定和选择目前变成一个热门话题。本文介绍了几种典型的32位计算机指令系统结构标准和美国此方面的应用现状和特点,给出了机载计算机指令系统结构标准确定的可行性与途径。     

火箭结构估重与总体优化设计的数字化实现及应用

火箭新型号总体方案论证时,一般借鉴国内外相近规模和相同推进剂火箭的结构系数进行类比确定子级结构系数,按照比例系数分配贮箱和壳段等部段的质量,但该质量分配不能反映载荷对结构设计的影响,在细化迭代设计中易造成方案无法闭环,导致设计工作反复。为了加快总体方案论证,提出一种基于载荷的箭体结构快速估重方法,开发形成结构估重数字化模块并嵌入总体设计平台。应用案例表明,提出的数字化估重平台能够有效提高估重精度,同时显著缩短论证周期,兼具总体方案比较和优化、全箭质量管理等功能,能有效降低方案推翻重新设计的风险,在新型号总体方案论证中发挥了重要作用。     

航空产品电子元器件的质量控制

航空产品的最基本单元是电子元器件,高可靠性的航空产品意味着必须有高可靠性的元器件。对电子元器件应从选用、二次筛选、破坏性物理分析(DPA)、失效分析、质量跟踪、建立元器件质量数据库等方面进行有效的控制,从而确保装机电子元器件的质量。     

基于决策树的涡轴发动机气路健康评估方法

为解决涡轴发动机退化模式多、故障样本大、分类困难的问题,将梯度提升决策树(GB?DT)算法应用于涡轴发动机气路健康评估.首先对涡轴发动机故障标签进行了拆解,针对每一类标签设计了一个分类器.通过特征重要度排序筛选了6个分类标签的输入特征,有效降低模型复杂度.通过遍历确定树的最优数量和深度,确保了分类的准确性.仿真结果表明...     

Kalman弹道滤波器的快速收敛性研究

在弹道修正过程中,需根据一段实测弹道参数,准确地估算常规弹箭的飞行弹道。工程中,常应用Kalman滤波方法,结合质点弹道模型建立六状态滤波弹道模型。速度初值估计的准确性,是对滤波过程造成影响的主要因素。为改善这一状况,采用多项式拟合用以对速度状态进行估计并以此作为滤波初始值。在此种估计下滤波,速度滤波过程可快速收敛,位置滤波过程收敛速度大幅度提高,可使最优弹道诸元参数获取时间缩短30%。     

组合卫星导航系统的快速选星方法

分析了选星数目与几何精度因子(GDOP, Geometry Dilution of Precision)及导航运算量的关系,基于遗传算法提出了一种以满足用户定位精度需求为条件的快速选星方法——快速遗传选星法.根据用户需求确定选星数目初值、选星数目最大值和GDOP阈值,构造选星方案的初始种群,在进化代数上限为1的条件下对种群进行选择、交叉和变异运算,获得初始选星解,根据初始解的GDOP与阈值的关系确定是否依据GDOP最小原则对初始解进行优化,直至满足算法终止条件,输出选星解.仿真结果表明,该算法可以在一次进化之内以不低于92.45%的概率满足GDOP阈值在2.5~6的要求,同时可有效降低54.75%以上的导航运算量.      

基于编队形状的反舰导弹预定目标选择模型特点

相比传统的预定目标选择方法,基于编队形状的反舰导弹预定目标选择方法是一类新方法。为了便于进一步研究具体算法,需要研究基于编队形状的反舰导弹预定目标选择模型的特点。该类方法的实质是将目标选择问题转化为点集匹配问题,因而文章从点集的信息来源、点集之间的变换关系、点集之间的映射关系、点集之间的距离函数等方面分析了模型特点,并根据这些特点将基于编队形状的反舰导弹预定目标选择算法分为2类：即基于迭代收敛的预定目标选择算法和基于变换位置集合的预定目标选择算法。