低空突防路径规划方法综述

分析了低空突防路径规划应满足的条件和特点，阐述了目前国内外正在应用和研究的几种路径规划方法；最速下降法，动态规划法，专家系统法和遗传算法等的研究现状和发展方向，最后对飞行器低空突防路径规划技术进行了简要的总结。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划，为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进，提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则，有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真，取得了较好的结果。     

三维激波／附面层相互作用的起始分离预测

给出了一种预测三维激盘／附面层相互作用诱导的流动起始分离的方法。研究结果表明：激波与附面层相互作用所诱导的二次流动是影响起始分离的重要因素。当来流相对马赫数大于１．５时，强的激波／附面层相互作用可能导致跨音风扇转子叶尖区域的流动分离。     

CAPP系统的开发

结合开发航空机载设备行业轴类零件CAPP子系统(ACAP)的方法和经验,从开发准备,零件描述、基本原理、用户界面、发展趋势5个方面谈CAPP系统的开发。     

人工智能在航天飞行任务规划中的应用研究

 在航天飞行任务中,如何设计航天器的飞行过程,如何确定地面对航天器的控制操作,如何制定飞行控制计划等,是地面飞行控制中心面临的重大问题,也是航天飞行任务规划所要解决的基本问题。在充分认识和把握人工智能基本原理、方法和技术的基础上,提出了一个基于规则演绎和状态演化的生长式推理模型,并对模型的特性进行了详细讨论,然后导出了该模型在航天飞行任务规划问题中的具体形式,从而成功地解决了航天任务自动规划的难题。通过在实际航天任务中的应用和验证,不仅证明该模型和方法是正确的、可行的和高效的,而且证明人工智能在航天飞行任务规划中有着广阔的应用前景。     

基于改进的粒子群优化算法的无人作战飞机航路规划

事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,对无人作战飞机的飞行航路进行整体规划设计,可以综合减小被敌方发现和反击的可能性、降低耗油量,从而显著提高UCAV执行对地攻击(或侦察)任务的成功率.在对粒子群优化技术研究的基础上,将一种用于解决TSP的PSO算法加以改进,引入模拟退火的策略思想,借以克服PSO算法易陷局部最优的早熟现象,并在UCAV航路规划中加以运用.仿真实验表明,该算法简易而有效,用其优化出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的需要.     

基于位置近邻的RFID路径聚类算法

随着物联网技术的广泛应用,每天有大量RFID数据产生,如何从海量的位置数据信息中提取知识亟待解决。为了解决这一问题,考虑采用路径聚类的方法。为了确定路径之间的近邻关系,提出一种RFID位置模型LM（Location Model）,利用该模型分析位置之间的相互联系,并提出一种RFID路径相似度计算算法,在此基础之上进行了路径聚类。经实验对比结果表明,基于位置近邻的RFID路径聚类算法可以更好的聚集相似路径,同时具有较低的时间复杂度和较高的准确率。     

多目标模糊航迹规划方法研究(英文)

在航迹规划方法中,常常需要满足多个目标要求。多目标综合体现飞行任务要求和决策者意愿,而决策者对目标的认识及对各个目标趋优满意程度的主观意愿存在模糊性,在多目标规划中如何体现这种特性,是航迹规划应该考虑的问题。基于Voronoi图形的航迹规划方法,研究多目标代价性能指标的综合问题。首先,分析了多目标性能指标建立的困难:因为各子目标代价物理意义不同,且同一子目标会受到任务、飞行环境等的影响,这使得在不同情况下,不同目标代价在相对重要性方面缺乏可比性,因而造成决策者认识上的困难,不便直观反映决策者对各个目标趋优满意程度的主观意愿,影响航迹规划效果。针对这一问题,对多目标综合性能指标函数进行模糊隶属化,建立模糊优化方法,有利于解决航迹规划多目标综合的困难。结合实际算例,验证了提出的多目标模糊优化方法的合理性。     

陕西航空职业教育的发展机遇及其路径

伴随着我国大型飞机研制专项、民航运输业大发展、陕西航空产业潜力和优势不断释放,以及陕西航空职业教育的快速发展,使陕西航空职业教育具有了重大的发展机遇和新的发展起点。通过选择市场化、特色化、国际化的发展路径,着力增强职业教育对产业的服务能力、核心竞争能力,从而推动陕西航空职业教育转型升级。     

应用SGCMG的卫星姿态快速机动控制

针对存在外界干扰的情况下使用单框架控制力矩陀螺(SGCMG)作为执行机构的卫星姿态大角度快速机动控制问题,设计了以Legendre伪光谱算法和滑模控制方法相结合的控制策略.采用能量与时间相结合的最优性能指标,应用Legendre伪光谱算法将最优控制问题转化成非线性规划问题,求解出能量和时间综合最优姿态机动轨迹.以该规划...