摘要:为明确装配式水泥混凝土道面的技术特点,便于机场道面修复的技术选型,开展了文献调研,总结典型的装配式道面结构组合和接缝设计,梳理施工质量控制和数字化管控技术,并与其他道面修复技术在适配荷载、使用寿命和施工效率等指标进行对比分析。调研结果表明,钢筋环焊接的接缝设计具备施工简便的优势,预应力连接和可拆装传力构件能分别提升道面的抗弯拉性能和可复用能力,采用切割机、起吊钢梁和起吊调平一体化构件等装置可以提升施工作业效率。在道面修复的应用场景中,装配式混凝土道面适用于长期重型荷载,并在大面积修复作业中具有优势,可与快修混凝土材料配合作业,提升机场道面的韧性恢复能力。

摘要:针对当前常用于道面修复的硅酸盐系水泥在严寒环境(-20 ℃)下水化趋于停滞,强度生成困难的问题,选择在负温环境下仍能正常水化的磷酸镁水泥作为研究对象,研究了水灰比、硼砂掺量、聚羧酸减水剂掺量、萘系减水剂掺量对严寒环境下磷酸镁水泥早期性能的影响规律,并给出了最优配合比。研究结果表明,严寒环境下水灰比的增加会降低抗折强度,延长凝结时间,但对于抗压强度影响较小;硼砂掺量与强度基本呈先增加后降低的趋势,在5%时强度表现较好;随聚羧酸减水剂的增加抗压强度呈先增加后减小的趋势,抗折强度在1 h呈同样规律,后期则呈负相关。萘系减水剂掺量则与强度呈负相关。因此,严寒环境下配合比建议选择为水灰比0.16,硼砂掺量5%,聚羧酸减水剂掺量0.4%。研究结果可为严寒环境机场道面快速修复工程提供理论支撑。

摘要:机场道面微表处技术养护品质依赖于其胶结材料性能,为明确水性树脂聚合物掺量对微表处用改性乳化沥青流变特性的影响,制备了微表处用WER/WPU 改性乳化沥青与WER/WPU/EVA 改性乳化沥青,借助动态剪切流变试验、线性振幅扫描试验和弯曲梁流变试验,探明了不同水性树脂聚合物掺量下改性乳化沥青高温抗变形能力、中温疲劳性能与低温蠕变特性,对比分析了WER/WPU 改性乳化沥青与WER/WPU/EVA 改性乳化沥青的流变性能,并与现有研究中改性乳化沥青的抗变形、抗开裂能力进行了对比评价。结果表明:掺加树脂聚合物后乳化沥青材料的高温抗变形能力、中温疲劳寿命以及低温柔韧性得到有效提升,提升幅度随水性树脂聚合物掺量增加而提高;WER/WPU/EVA-15改性乳化沥青高温抗变形性能略优于WER/WPU-15改性乳化沥青,但其疲劳特性与低温抗裂性较WER/WPU-15改性乳化沥青略低。文中所研制的树脂基改性乳化沥青具有显著的先进性。

摘要:机场道面在运行过程中受到机轮碾压等荷载作用过程可视为道面系统遭受不利扰动过程,采用道面韧性指标表征道面系统对不利扰动的防御能力和受扰动后的恢复能力是研究的热点问题。通过引入经济性指标,结合道面状况指数、道面结构状况指数、道面平整度指数和道面摩擦系数,建立道面韧性评估指标节点,然后根据拓扑理论按照节点之间的关系构建拓扑网络,基于韧性三角形理论计算节点强度,最后通过计算拓扑网络整体强度确定机场道面系统韧性。采用该方法对天水机场开展道面韧性评估,其评估结果为“良好”,可为机场道面系统安全运行评估提供重要参考。

摘要:为进一步完善民用机场飞行区道面的评价体系,在现有的道面评价管理技术规范基础上,建立新的刚性道面易损性评价体系,综合考虑结构和功能2个方面对道面做出综合易损性评价,分别选取有代表性的5个结构性指标和4个功能性指标,并通过熵权法确定各指标在子体系中的权重,借助模糊云评价模型在定性概念和定量描述之间相互转化的突出优势,在拓展云模型(ECM)的基础上提出强模糊云(SFCM)模型,建立道面综合易损性评价模型。结合中国南部某机场实际机场道面检测数据分析,得到该机场道面综合易损性评价值为2.277,道面评价结果为具有较大易损性,评价结果的置信度接近1,说明计算结果有效,同时与ECM 的评价结果(2.123)一致,证明评价结果可靠。SFCM 充分考虑评价指标不完全符合标准正态分布的特性,构建偏峰分布并增强区间过渡的模糊性,评价结果更符合实际。

摘要:土工格室强化草地道面是一种新型的简易道面,在面向通用航空、应急救援等场景下的跑道建设中具有显著的技术优势。选择了一种典型的土工格室强化材料,通过室内试验研究了其力学性能(抗拉性能和抗压性能)和耐久性能(抗老化性能和抗侵蚀性能),并基于现场承载能力试验分析了其应用效果。结果表明:单个和2个拼装土工格室材料抗拉强度分别为6.62 MPa和1.09 MPa,抗拉模量分别为100.52 MPa和21.27 MPa;土工格室材料的抗压强度为101.09 MPa,抗压模量为93.60 MPa;高温、低温和紫外线影响下土工格室材料抗拉性能出现不同程度的下降,但仍具有一定的抗老化能力;土工格室材料不受水侵蚀的影响,除冰剂和汽油侵蚀后其抗拉性能下降,但不存在质量损失;在85%的压实度下,土工格室强化草地道面的回弹模量提升了28%,表明土工格室材料对草地道面承载力有一定的强化效果。

摘要:为探索一体化加力燃烧室内发生自燃现象的规律,以一体化支板中的燃油喷射系统为研究对象,采用高速摄影法拍摄了燃油在高温来流条件下的自燃火焰,重点分析了一体化加力燃烧室来流温度、来流速度、余气系数、燃油喷嘴类型等因素对于燃油自燃特性的影响规律。结果表明:提高加力燃烧室来流温度使得燃油更容易发生自燃,当来流温度超过1 200 K时所有工况下燃油都可以发生自燃;提高加力燃烧室来流速度有利于抑制自燃,使得燃油自燃延迟距离增大;贫油情况下燃油颗粒可以从环境中吸收更多的热量,自燃延迟距离减小;雾化效果好的锥形雾化喷嘴容易发生自燃,雾化效果差的直射式喷嘴相对稳定。研究结果为一体化加力燃烧室的供油系统和点火系统的设计提供初步的参考价值。

摘要:机翼的几何构型是影响地效飞行器空气动力学特性的重要参数,为改善地效飞行器升力、阻力特性,采用拖曳水槽实验测量了下反前掠翼和具有仿生凹凸前缘下反前掠翼的升力、阻力特性和尾流速度场,并在分析翼尖涡流场结构的基础上从展向流动的角度讨论了机翼升力阻力变化的机理。结果表明,在地效区内,下反前掠结构可以有效改善机翼绕流特性,抑制翼尖涡的形成和发展、增大了涡心距,起到增升减阻的效果,并且机翼越靠近地面,增升减阻的效果越明显。在此基础上,凹凸前缘可以进一步优化机翼绕流特性,降低翼尖涡强度,使诱导阻力减小。在小间隙比、小攻角工况中,带凹凸前缘的下反前掠结构的仿生翼具备最优的航行经济性。上述研究可为改善地效翼的飞行性能并促进地效翼设计理论的发展提供参考。

摘要:针对传统A* 算法在无人机航迹规划中面对复杂环境和高动态任务时存在搜索速度慢、冗余节点多等问题,提出了一种基于优化双向A* 算法和人工势场相结合的三维无人机航迹规划方法。通过采用双向搜索机制并设置权重系数优化启发函数,引入自适应步长策略,利用调节因子动态调整双向A* 搜索步长,综合考虑全局规划与实时避障需求提出了Bi-A*PF算法。仿真实验表明:与传统的航迹规划方法相比,Bi-A*PF算法不仅能够使无人机在三维环境下高效规划出一条期望航迹,还能有效避开突发威胁。

摘要:熔融石英陶瓷材料由于其低膨胀系数、低导热系数、低介电常数及介电损耗、耐腐蚀以及热稳定性好等优点被认为是新型飞行器天线罩的潜在材料。通过对熔融石英天线罩在短时热冲击试验前后的材料性能进行对比,以及对材料性能测试、扫描电镜及XRD开展分析,发现由于热冲击时扩散迁移行为,使熔融石英颗粒熔融连接成片,显著提高了材料的弯曲强度。同时,试验后材料密度、线膨胀系数、比热容、介电性能等未发生明显变化。

摘要:鉴于反导装备体系运行机理复杂、结构不清难以选择合适的效能评估模型等问题,采用“数据驱动+深度学习”的方法对反导装备体系效能评估展开研究。结合反导装备体系作战过程,从探测跟踪、指挥控制、火力拦截和综合保障4个方面构建了反导装备体系效能评估指标;针对PSO 算法容易陷入局部极值、早熟收敛等问题,提出改进型粒子群优化算法,对SVR参数进行优化,建立了IPSO-SVR效能评估模型;在大量反导装备体系实验数据抽取、处理、分析的基础上,对IPSO-SVR模型进行训练和学习,以此获得对反导装备体系效能的非线性拟合。实验结果表明:所提效能评估方法期望输出和实际输出之间误差非常小,拟合精准度高,具有较高的可靠性和可行性。

摘要:针对新型地面防空作战向分布式、模块化和高机动性发展带来的具有复杂约束的支援保障节点选址问题,提出了遗传-K-均值-遗传算法(GAKGA),该算法利用分层聚类思想根据实际约束条件将不同的作战模块划分为不同层级,在每一个层级中利用K-均值算法求满足问题约束条件的解。求解过程充分利用遗传算法强大的全局搜索能力优化K-均值算法初始点的选取,最后根据各层级所得结果,利用遗传算法对保障节点的最终选址进行优化。实验表明,改进后的算法在复杂选址问题中可以得到路径更短的解,更有利于实现对分布式地面防空作战装备保障需求的敏捷响应。

摘要:针对现有空中目标识别方法敏捷性和可靠度不够高的问题,研究设计了一种深度学习模型MLSTMFCN,结合了全卷积神经网络、循环神经网络和压缩与激励模块的优点。全卷积网络能够提取空战数据中的复杂局部特征,长短记忆神经网络可以捕捉空战意图数据的时序特征。通过消融实验和对比实验结果表明,MLSTM-FCN 模型在意图识别准确率、反应速度和抗干扰能力方面明显优于现有的空中目标意图识别模型,取得了sota的结果,为指挥员在进行空中作战决策时提供更有效的依据。

摘要:针对数据缺失条件下的目标微动回波时频表征重构问题,提出了一种基于自适应参数估计的微动时频表征重构方法。首先,将缺失的微动时频表征重构问题建模为基于LP范数最小化的稀疏重构问题,其次,引入哈达玛积参数将LP 范数最小化稀疏重构问题转化为多个L2 范数联合最小化问题,并采用迭代吉洪诺夫正则化求解,同时在每次迭代过程中根据重构结果自适应估计正则化参数,最后,采用除偏处理减小了重构时频表征的振幅衰减。与传统微动回波时频表征重构方法相比,所提方法避免了需要人工设置正则化参数不足的问题,并且重构的时频表征更加完整。仿真实验和实测数据处理结果验证了所提方法的有效性和稳健性。

摘要:针对矿井下复杂、随机的无线信道特性所导致的信道估计准确度低的问题,结合智能反射面IRS技术,提出了井下IRS辅助多用户通信系统模型,通过优化传输路径、重新配置无线传输环境,提高井下信道估计准确度。首先,结合IRS技术,建立了井下IRS辅助多用户信号传输模型,基于该模型推导了平行因子分解信道估计算法,并仿真了该算法在IRS辅助矿井通信系统中的性能。仿真结果表明,与传统的最小二乘(LS)算法和正交匹配追踪算法相比,在归一化均方误差为10-2 时,PARAFAC分解算法信噪比可降低约8 dB,且算法执行时间略小于LS算法。

摘要:联邦学习已成为数据孤岛背景下知识共享的成功方案。随着梯度逆向推理等新式攻击手段的问世,联邦学习的安全性再度面临新挑战。针对联邦学习可能存在参与者恶意窃取其它客户端梯度信息的风险,提出一种异步联邦学习框架下的隔代模型泄露攻击方式:利用中心服务器“接收则聚合”的特点,多名恶意客户端可按照特定更新顺序,通过隔代版本的全局模型差异逆向计算其他客户端的模型更新数据,从而窃取对方的模型。针对此问题,提出基于α-滑动平均的随机聚合算法。首先,中心服务器每次收到客户端的模型更新后,将其与从最近α次聚合中随机选出的全局模型进行聚合,打乱客户端的更新顺序;其次,随着全局迭代次数增加,中心服务器对最近α次聚合的全局模型进行滑动平均,计算出最终全局模型。实验结果表明,与异步联邦学习方法相比,FedAlpha方法有效降低隔代模型泄露攻击的可能性。