基于模拟退火的多跑道飞机排序算法研究

空中交通管理中的飞机排序问题是NP-hard的问题。本文从单跑道的飞机排序模型推演出一种新的多跑道飞机排序模型;并首次为多跑道飞机排序问题设计模拟退火算法。最后的仿真结果表明,本算法可以快速地在极少的时间内排好飞机的降落顺序,说明了本算法模型能有效解决多跑道飞机排序问题。     

飞机持续进近燃油经济性研究

本文主要建立了飞机进近阶段燃油消耗量估算模型,对飞机CDA和飞机阶梯进近阶段的燃油量进行了估算,通过模型计算结果可以看出飞机采用CDA的进近方式消耗的燃油量远远低于传统的阶梯式进近方式消耗的燃油量。本文建立的飞机进近阶段燃油消耗量估算模型为飞机CDA这种进近方式在国内的推广提供了参考依据,对航空公司减少航油成本具有重要的意义。     

基于区域导航飞行程序的进场飞机排序

随着区域导航逐渐成为我国民航的发展方向,对于基于区域导航下的飞行程序的相关研究也变得日趋重要。本文在基于区域导航飞行程序下,建立单机处理飞机排序模型,采用线性加权综合法构造决策函数,并将启发式算法中的EST算法改进,其结果不仅能给出较优排队顺序,还能给出合理的推荐速度和推荐航路。     

GLS进近程序定义方法研究

通过讨论GLS进近的五边定义方法,文章分析了GLS进近中影响飞机运行的主要因素,并参考某次验证试飞QAR数据,研究GLS运行的精确性和完好性等性能,分析评价了GLS运行具有更高的定位精度的特点。GLS运行对于未来民用航空精密进近和着陆引导、地面滑行监控等领域具有独特的优势,具有广阔的发展和应用前景。     

飞机进场排序的研究

为了缓解空中交通延误问题,提高机场运行效率,我们采用遗传算法优化进场飞机的序列,分别考虑单跑道和双跑道排序两种情况,运用运筹学约束最优化方法及目标规划,分别建立单跑道和双跑道两种排序优化模型,将仿真结果与先到先服务算法相比较,结果表明,对于单跑道模型而言,总延误时间减少了15.8％,对于双跑道模型而言,总延误时间减少了50％,适应度增加了83％,说明遗传算法可以极大地优化进场飞机队列,从而减少飞机序列的总延误时间.     

元数据描述对搜索引擎排序结果影响研究

基于元数据描述在搜索引擎排序算法中权重及对排序结果的影响越来越小这一问题,本文首先分析了元数据标签的存在价值及其对检索结果优化本应起到的作用,并对如何优化元数据标签,使其更好的揭示网页内容与特定主题的相关度这一问题进行了讨论。其次,在分析的基础上,通过实证研究的方法,利用不同主题范围的检索词在搜索引擎检索的结果,对元数据在搜索引擎当中的实际使用和优化情况进行了统计调查和建模分析,借此,考察元数据描述对搜索引擎排序结果的实际影响和意义,并提出了未来元数据描述在网页编写及搜索结果排序中应注意的问题。     

神经网络优化算法与《最优化方法》课程教学融合研究

近年来,人工智能在学术界和工业界都取得了极大的成功,这正是由于深度神经网络在最近十年内的飞速发展。神经网络模型的目标就是最优化,对一个复杂的问题中作出最优决策。几乎所有的神经网络模型都可以建模为一个优化问题。本文就求解神经网络模型过程中涉及的优化算法进行总结,并对《最优化方法》课程教学内容进行了探索。通过将神经网络模型及其优化算法与《最优化方法》课程教学融合,使学生熟悉并掌握其原理和优化求解方法,具备更强的核心竞争力。     

基于韦伯分布模型的DMTS时间同步算法研究

在无线传感器网络的众多时间同步算法中,延迟测量时间同步（DMTS）算法具有原理简单、计算复杂度低以及能耗小等优点而被广泛应用,但其精度和稳定性不足。通过对传输过程的时延组成进行分析,引入时延参数改进DMTS模型,提出基于韦伯分布模型的DMTS时间同步算法（WDMTS）。采用韦伯分布模型对时延参数进行建模,利用最大似然估计法计算时间同步误差的无偏估计,通过Matlab仿真实验以及在CC2430平台下进行的物理实验与DMTS方法进行比较,结果表明该算法具有更高的精度和更好的稳定性。     

瞬态振动法测试土密实度的神经网络模型

神经网络模型是处理非线性问题较好的一种方法之一。文章通过对人工神经网络的分析,建立了瞬态振动法测定土密实度的神经网络模型,网络的学习算法采用改进的BP算法。并对建模结果的准确性和可靠性进行了验证和讨论。结果表明将神经网络应用于土密实度的定量分析问题中,效果是良好的。     

用于解决生产调度冲突问题的并行快速排序算法

本文并行快速排序算法对生产调度冲突问题进行解决,构建了BP神经网络,并与并行快速排序算法相结合建立了生产调度冲突问题模型,并利用加工时间条件进行约束后,对生产调度冲突相关数据进行采集,对训练初始目标进行设定,并根据不通过的初始目标设定不同排序规则,将排序规则输入到生产调度冲突问题模型,对生产调度资源样本进行迭代训练,将迭代结果与实际的期望值比较,分析并修正两者之间的误差,将修正后的最佳输出状态排序方法进行输出,避免发生生产调度冲突问题。实验结果表明,本文提出的方法对于生产调度资源数据的调度都可以输出最佳方案,可以对生产调度冲突问题进行有效解决。     

偏心梁在飞机有限元建模中的应用

梁单元是飞机有限元建模过程中使用较多的单元类型。为更好地模拟飞机典型结构中长桁和框的刚度,检查有限元模型偏心梁的建模应用及梁单元建模时与计算结果的关联性,通过几个算例来研究梁单元在飞机有限元建模时的应用情况。研究得出偏心梁单元在飞机有限元建模中一系列应用方法。     

机载光电探测物体运动轨迹方法研究

针对机载探测仪器由于飞行方向不定会发生偏移,使得相关图像采集设备受到影响,导致获取的图像在不同坐标系下存在较大误差的问题。提出了飞机偏移补偿算法,通过准确的运动估计算法补偿由于外界干扰带来的轨迹计算缺陷,准确的对光电探测设备高速采集图像中的运动轨迹进行建模分析。     

冒泡排序在测量中取最或是值的性能分析

针对在测量中对某一未知量在同样条件下进行n次独立观测所得的多个数值,采用最小二乘法原理和冒泡排序算法计算分析来确定未知量的最或是值;通过调用时间函数和进程函数比较有无排序两种情况下的耗时和使用最大物理内存量的情况,突出排序算法在计算中的优势。     

WIFI无线局域网中分层空时分组码检测算法研究

为了增加数据传输速率并且提高频谱利用率,WIFI中采用分层空时分组码,分层空时分组码的检测决定着接收机的性能.本文详细推导了分组干扰抑制算法的原理,并且给出了基于分组干扰抑制的最优排序串行算法,针对该算法需要进行大量的数据排序运算,提出了一种次优排序算法.在WIFI信道环境B下,利用MATLAB对最优与次优排序算法进行仿真.实验结果表明,次优排序算法的性能接近于最优排序算法,但该算法使接收机复杂度大大降低.     

Thales仪表着陆系统故障案例分析

仪表着陆系统是飞机进近过程中的重要引导设备,现阶段在能见度较差时,飞行员主要依靠该系统实施进近着陆程序,一旦该系统发生故障,飞机只能备降或返航。本文阐述了Thales仪表着陆系统的工作原理,结合在实际工作中的经验,分析几起由于市电异常引起的设备故障现象及处置方法。     

非高斯噪声下系统参数M估计及其递推算法

讨论了单输入单输出ARMAX系统在非高斯噪声环境下的参数估计问题。提出了一种基于M估计理论的系统参数动态递推辨识算法,利用函数逼近原理以及矩阵等价变换知识,给出了算法的详细推导过程,分析了M估计用于系统建模的原理,给出了适合在线计算的参数估计递推算法。最后进行了数值仿真,结果表明本文提出的算法具有较强的抗噪能力和良好的收敛性。     

关于离散点集的三维凸包的研究

在对凸壳算法进行研究的基础上,对现有的凸壳算法进行改进,并将其应运于凸壳地质体建模中,实现了凸壳地质体模型的建立和储量的计算,通过实验证明该算法能准确、有效地进行凸壳地质体的精细建模和储量计算。     

民用助航灯立式助航灯具的选择

助航灯光系统作为民航机场航空器进近目视系统是机场保障正常运行的重要环节之一,是保障飞机在夜间、低能见度或者其他复杂天气条件下,在航空港进行正常的起飞、着陆、滑行的必要目视助航设备。助航灯光系统的工作状况、可靠性、应急性在飞机进近着陆和滑行过程中起着重要的作用,因此助航灯具的好坏直接关系着飞机在机场的运行安全,所以提高助航灯具的稳定性和减少后期的维护,成为助航灯光的基本要求。     

极化码译码算法研究

对现有的极化码译码算法进行研究,分别对串行抵消译码算法,置信传播译码算法,列表译码算法,统计排序译码算法的原理及其在实际应用中存在的问题进行了阐述,并对四种译码算法的译码性能进行了仿真。     

集群知识网络中知识存量排序的演化过程研究——以郑(州)新(乡)汽车集群知识网络为例

运用知识存量排序理论、知识转移共振理论和混沌理论的分析方法,提出集群知识网络中知识存量排序的演化问题,并构建知识存量排序演化过程模型。通过郑新汽车集群知识网络的案例分析,认为集群知识网络状态和知识转移共振度共同影响知识存量排序的演化过程。从案例讨论中发现,在两种作用力的影响下,形成四种知识存量排序,并沿着非线性路径循环演化。