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- 飞行器机载精密仪器温控系统性能的实验研究
- 作者： 李阳 常守金 胡海涛 孙浩然 赖展程 刘善敏 来源： 化工学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 温控 飞行器 辐射 传热 半导体制冷器 实验验证
- 描述： 为提高飞行器机载精密仪器的性能,设计了一种基于被动散热与主动控温的温控系统。该系统采用热管和辐射涂层作为被动散热装置将仪器内热量传出,再利用半导体制冷器和保温层进行第一级控温,并利用电加热装置进行第二级控温,最后设计控制逻辑进行控温。搭建了验证实验台,测试了不同工况下温控系统的温控精度。结果表明,在不同环境温度和温控系统设定温度工况下,该温控系统的温控精度均在±0.1℃以内。
- 加强低空空域管制促进通用航空发展
- 作者： 李阳 杜金鹏 来源： 军民两用技术与产品 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 低空空域管制 通用航空 发展
- 描述： 作为国家的重要资源,空域在近年来得到了世界各国的重视.但就目前来看,国内低空空域的开发时间尚短,在空域管制方面存在较多的问题,以至于无法满足通用航空的发展需求.基于这种认识,本文对加强低空空域管制的问题展开了研究,以期更好的促进通用航空的发展.
- 飞机抖振试飞方法研究
- 作者： 李阳 樊征兵 来源： 现代机械 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 功率谱分析 抖振边界 飞行试验
- 描述： 首先介绍了抖振发生的机理,及对飞机结构的影响,指出了飞机抖振边界试飞的目的。在总结对比抖振试飞方法的基础上,提出了适合飞机抖振的试飞方法收敛转弯法。在机翼不同位置安装振动传感器,对试飞数据进行均方根分析和自功率谱分析的基础上建立抖振响应和迎角的关系,发现抖振响应主要集中于机翼二阶模态频率,确定了抖振初始迎角,综合各个飞行状态的数据,得到了飞机的抖振边界,为今后飞机的抖振试飞提供了很好的借鉴。
- 面向航空应用的神经网络轻量化设计
- 作者： 程陶然 李阳 来源： 电脑知识与技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 模型压缩 结构优化 神经网络 轻量化
- 描述： 随着深度神经网络性能的不断提高,应用领域不断扩展,然而网络参数规模和计算需求也在大幅增加,极大地限制了神经网络的应用范围。该文面向航空领域应用,考虑到机载嵌入式计算环境的资源限制,对深度神经网络模型的轻量化设计方法进行了总结分析。神经网络的轻量化设计主要通过模型压缩和计算结构优化实现对网络参数存储空间的压缩和运算速度提升,具体方法包括模型裁剪、参数量化与编码、可分离卷积、知识提取、矩阵低秩分解等。
- 飞机蒙皮清洗机器人的运动分析和轨迹规划
- 作者： 王涛 熊中能 李阳 王宁 来源： 机械工程与自动化 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 轨迹规划 运动分析 模型构建 清洗机器人
- 描述： 针对现阶段飞机蒙皮清洗的手工作业方式劳动强度大和工作效率低等问题,提出采用工业机器人代替手工作业进行飞机蒙皮清洗的方案。以FANUC R2000iB_125L型机器人为研究对象,运用经典的D-H原则,构建了机器人的D-H模型并对其进行运动分析,得到其连杆参数和关节运动的角度、角速度和角加速度曲线,验证了模型的正确性。通过不同的轨迹规划方法对轨迹进行优化,得到了更加符合实际生产要求的机器人轨迹曲线,为确定机器人在飞机蒙皮表面清洗的运动轨迹提供了理论依据。
- 免疫教与学算法在航空器优化排序中的应用
- 作者： 李阳 聂党民 温祥西 来源： 火力与指挥控制 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 免疫算法 教与学算法 进场排序 FCFS 离散化
- 描述： 进场航空器优化排序与调配对于保障飞行安全、降低飞行成本具有重要的意义。建立了以最小延误时间为目标函数的多约束进场航空器优化排序模型,基于"教与学"算法(TLBO),对算法进行离散化,并结合免疫算法(IA)的"抗体注入"进行改进。使用改进后的算法对航空器排序优化模型进行仿真分析,并与传统FCFS方法进行对比。仿真结果表明:与FCFS方法相比,免疫教与学算法使航空器总延误时间有了明显降低,有效缓解了航空器进场延误,可以应用于解决航空器优化排序问题。
- 新时代飞行器质量与可靠性专业应用型人才培养模式探讨
- 作者： 王建琦 汪冬梅 李阳 来源： 创新创业理论研究与实践 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 回归本科 地方本科高校 应用型人才培养模式
- 描述： 新时代飞行器质量与可靠性专业应用型人才培养模式探讨
- 免疫教与学算法在航空器优化排序中的应用
- 作者： 李阳 聂党民 温祥西 来源： 火力与指挥控制 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 免疫算法 教与学算法 进场排序 FCFS 离散化
- 描述： 进场航空器优化排序与调配对于保障飞行安全、降低飞行成本具有重要的意义。建立了以最小延误时间为目标函数的多约束进场航空器优化排序模型,基于"教与学"算法(TLBO),对算法进行离散化,并结合免疫算法(IA)的"抗体注入"进行改进。使用改进后的算法对航空器排序优化模型进行仿真分析,并与传统FCFS方法进行对比。仿真结果表明:与FCFS方法相比,免疫教与学算法使航空器总延误时间有了明显降低,有效缓解了航空器进场延误,可以应用于解决航空器优化排序问题。