基于改进能量检测的航空集群网络干扰感知

为了增强复杂电磁环境中航空集群战术网络的抗干扰能力,提出把同时收发认知抗干扰电台应用于航空集群网络节点,且每个节点采用改进能量检测方法进行干扰感知。在此基础上,分别研究了存在单/多个干扰源时的网络节点干扰感知性能,推导出干扰感知的虚警概率和检测概率的闭式表达。仿真结果表明,通过调节改进能量检测器的参数p,可以提高航空集群机载战术网络的干扰感知能力。     

航空发动机在超声速引射系统中的应用分析

航空发动机可以对空气增压,并且增加气流温度,理论上存在应用于超声速引射系统的可能。分析了气源对引射器性能的影响以及引气对航空发动机的影响,介绍了3种航空发动机在超声速引射系统中可能的布局方案。针对某领域内的排气参数要求,分别对3种布局方案进行了计算分析。计算结果表明,当上游气体压强为0.044×10⁵ Pa和0.029 3×10⁵ Pa时,通过合理选择发动机的布局以及工作参数,发动机可以直接将上游气体排出或者作为驱动气源应用于超声速引射系统。     

基于故障树分析的航空装备体系结构贡献率评估方法

针对航空装备体系构成复杂的特点,将故障树分析引入航空装备体系结构贡献率评估问题,提出基于故障树分析的评估方法.从作战装备、信息支援装备和保障装备三个方面构建航空装备体系结构,建造航空装备体系结构故障树;采用底事件的关键重要度指标来计算航空装备的体系结构贡献率,建立基于关键重要度的航空装备体系结构贡献率评估模型;以某航空...     

航空发动机燃滑油附件后盖裂纹原因分析与预防对策

针对某型航空发动机燃-滑油附件后盖同部位成批次出现裂纹的问题,提出了裂纹故障引导转移的避障策略。通过研究裂纹产生的主要原因,分析后盖不同部位所产生的裂纹可能对航空发动机造成的危害程度,调整改变原支撑结构,在后盖非关键部位形成新的应力集中点,降低关键部位应力集中区的应力幅值,迫使故障从不可修复的关键部位转移到可修复的非关键部位。经计算机仿真,确定了裂纹引导缺口的最佳参数;同时,仿真结果表明,裂纹故障引导转移策略合理可行。     

基于因子分解和光束法平差从航空序列图像恢复三维结构

从航空序列图像恢复目标三维结构是航空摄影测量的基本问题。针对现有算法中精度与计算量的矛盾,提出一种基于因子分解与光束法平差的新算法。作为因子分解与光束法平差的桥梁,提出基于"R T"模式共线方程的概念,详细推导了其线性化公式。仿真实验和真实图像实验表明,新算法精度高、稳定性好,可应用于航空测绘、虚拟现实、军事侦察等工程实践。     

航空插头焊接异常检测技术

由于航空插头座针孔较为密集,结构复杂且应用要求偏高,常规图像分割方法通常应用于检测对象特征稀疏的图像处理中,无法检测焊接点密度较高的航空插头的微小异常.为此,提出了基于机器视觉的航空插头焊接异常检测方法.利用OpenCV对图像进行预处理、阈值分割及查询焊杯轮廓信息,依据轮廓信息计算焊杯面积,检测焊杯搪锡,可以检测漏焊以...     

美可能动用六支航空编队打击伊朗核设施

据英《卫报》近日报道,美国国民警卫队第131空军飞行中队于近期前往以色列,与以色列空军举行联合军事演习。美以媒体认为,此次演习是为打击伊朗做准备。此前,以色列国防部长莫法兹声称,伊朗是继"纳粹德国"之后以色列所面临的最大威胁。美国军事专     

航空反潜为啥备受青睐？

开场白:自1903年美国莱特兄弟发明了世界上第一架飞机后不久,一些国家海军军事专家立即着手研究使用飞机来对付潜艇。1914年一战刚爆发,飞机便被尝试用于搜寻与打击潜艇。不过,由于当时飞机的探测设备性能非常有限,而攻击潜艇又缺乏有效的武器,所以整个战争期间只有10艘潜艇被飞机击沉,仅占潜艇损失数量的3.4%。二战期间,飞机单独或与水面舰艇协同击沉潜艇的数量超过潜艇损失总数的41%,航空反潜的地位在不断上升。战后,随着反潜飞机和直升机及其机上携带反潜探测装备和反潜武器性能的大幅度提高,各国尤其是我国周边国家或地区的反潜能力出现了质的飞跃,使得海上潜艇的活动面临着越来越大的威胁与挑战。为了进一步了解航空反潜的特点、作用与现状及其未来发展趋势;深入探讨在信息化条件下,各国海军为啥格外青睐航空反潜等问题,本栏目主持人李杰就此与海军装备研究院某所刘主任和研究生小李进行商讨。     

基于蚁群算法的航空弹药需求测算

智能化是现代航空弹药需求与指挥控制系统的发展趋势,如何进行合理快速地调拨航空弹药是系统设计过程中的关键任务之一。为此,提出了依据目标对航空弹药进行选择的策略,利用蚁群算法对战斗目标进行聚类分析,对各类目标进行模糊综合评判,从而确定装备出动方案,依据弹药与装备的关系,对满足既定保障度的弹药需求量建立模型,并计算出满足既定保障度的弹药供应量,为战前对战场态势预估,实现弹药战时及时准确调拨,为作战弹药准备提供依据。     

主元分析法和模糊积分的航空发动机气路状态监测

航空发动机是一个大系统,由于结构复杂、工作条件恶劣等因素影响,对其进行有效地健康状态监测成为航空领域长期难以解决的关键技术之一。为有效监测航空发动机健康状态,以航空发动机气路系统为例,提出一种基于主元分析和模糊积分的航空发动机状态监测方法。首先,利用主元分析法提取发动机状态样本集的主元,对样本数据进行降维,实现样本的最优压缩。其次,利用BP神经网络和Elman神经网络对发动机状态信息的特征向量进行初步状态监测。最后,利用模糊积分对采用两种神经网络的初步监测结果进行决策层融合,从而有效地实现对航空发动机气路系统的状态监测。通过某型真实航空发动机验证表明,所提出基于主元分析和模糊积分的状态监测方法,能有效提高监测的准确度,满足航空发动机状态监测的实时性要求,具有良好的工程应用价值。