面向任务的航空数据链动态组网策略

针对现有航空数据链网络对实际任务需求耦合不紧密的问题,结合未来航空作战集群化、智能化的特点,设计了面向任务的智能化航空数据链网络体系结构。描述了面向任务的智能化航空数据链网络信息类型与信息处理传递机制,并基于所设计体系结构提出了一种面向任务的航空数据链动态组网策略。通过组网实例分析,说明在面向任务的智能化航空数据链网络体系结构下所提组网策略对实际任务需求具有较好的支撑能力。     

基于粗糙集的航空装备作战消耗分析与预测

针对目前航空装备消耗的数据量庞大繁杂,影响航空装备消耗的因素种类多样的现状,将粗糙集理论引入航空装备的消耗预测研究。通过数据离散和属性约简提取了影响航空装备消耗的重要因素并计算了相应的权值,剔除了冗余数据,发现了消耗规律,得出了合理的预测结果,表明粗糙集理论可以较好地应用于航空装备作战的消耗分析与预测。     

航空短波数据链动态TDMA协议设计

航空短波数据链是民用航空通信系统不可或缺的通信手段之一。针对短波资源有限、传输速率低的特点,提出了航空短波数据链动态TDMA协议,引入短波微时隙的使用,进一步提高信道利用效率,增加了系统容量,满足短波业务实时变化的需求。设计了航空短波数据链系统的仿真场景,分析了动态TDMA协议给航空短波通信系统带来的性能提升。仿真结果表明,设计的动态TDMA协议可以满足数据链的应用需求。     

“双碳”战略下绿色能源无人机的发展机遇和挑战

对绿色能源无人机这一新兴航空技术领域进行了综合评述,并讨论了未来发展机遇和挑战。首先,阐述了绿色能源无人机的发展现状,介绍了典型太阳能无人机、氢燃料电池无人机,分析了高效柔性薄膜太阳能电池、轻质高效氢燃料电池等绿色能源动力关键技术;然后,对“双碳”战略带来的机遇进行了分析;最后,探讨了绿色能源无人机技术发展面临的挑战,以及未来发展方向,为绿色能源飞行器技术领域的研究工作和关键技术攻关提供一定参考。综述表明,“双碳”战略已经提升到了国家战略层面,绿色装备需求迫切,绿色航空发展进程正在加速。兼顾长航时和大载荷的实用化技术、低成本快捷改装技术以及多种能源混合互补技术等将是推动绿色能源无人机未来发展的关键。     

基于Volterra级数的航空年事故率预测方法

针对当前航空年事故率传统预测精度不高的问题,从分析混沌特性入手,对事故数据重构相空间,构建了航空年事故率预测的Volterra级数模型。对航空年事故率数据进行预处理,采用0-1混沌特性判定方法判断时序的混沌特性;在混沌时序的基础上,应用互信息法和假近邻法确定相空间的参数,重构相空间;基于此,构建二阶Volterra自适应预测模型,并采用NLMS算法实时获取模型的最优参数;最后,应用模型对美国空军飞行事故万时率进行预测,能够将相对误差控制在2%以内,优于传统灰色时序组合预测模型,所建的模型反映了航空装备的安全状况。     

对第四代战斗机综合航电系统的构想

通过对战斗机综合航电系统的回顾,分析了第四代战斗机及其航电系统的主要特征和关键技术,并对我国新一代综合航电系统的能力、功能等进行了展望.为提高我国航空电子技术的水平,要充分研究国外先进技术,对第四代战斗机综合航电系统进行分析和预先研究.     

日本空军作战能力解析

1954年7月1日,日本正式组建航空自卫队,这是日军建设史上的一个新军种。数十年来,日军一直贯彻执行质量建军的方针,在一个很长的时期内,空军是重点发展的军种。日本空军经过数十年的发展,已拥有数量虽少,但相当先进的武器装备体系,作战能力也十分强大。一、侦察范围广,具有较强的侦查预警能力1976年9月,苏军“米格一25”在日本北海道函馆机场强行着陆的事件,暴露出日本防空体系的弱点,从而促使日军有关当局认识到,发展预警机对加强和完善防空体系的必要性。为此,日空军自20世纪80年代初就从美国引进了当时最先进的空中预警机E-2C。这种飞机…     

美军航空侦察设备探析

本文对美军主要航空侦察设备、技术性能及特点等方面进行了深入地分析,并对其未来的发展趋势进行了初步的探讨。     

基于红外热像法的叶片受迫振动热耗散规律研究

疲劳过程中存在热耗散效应,热耗散产生的温度变化可反映疲劳损伤过程,为研究航空发动机叶片疲劳问题,故提出基于红外热像法的叶片受迫振动热耗散规律研究。首先,系统分析疲劳热耗散理论;其次,对叶片结构进行模态分析,获取各阶振型以及应力分布,分析振动特性,并确定薄弱区域;最后,基于红外热像法对平板和叶片结构在超声激励受迫振动过程中的热耗散规律进行研究。结果表明：叶片结构高阶模态主要为弯曲或扭转为主的复合振动,应力集中常发生在叶根与叶身中部;质量、阻尼作用和振动时间分别影响试件表面温升速率和最大温升值;热像法可作为结构受迫振动下应力集中区域快速检测的有效技术手段,为叶片结构振动疲劳非接触式测量研究提供了新的思路。