航空公司DRM训练的改进建议

作者： 张伟   来源： 中国民用航空 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空公司　　DRM　　电子信息技术　　训练　　控制系统　　飞行签派员　　飞行员　　自动生成  

描述： 随着电子信息技术的快速发展，国内各大航空公司都已经建立先进的运行控制系统，航班所需的飞行信息可以通过自动化获取，飞行员所需的资料可以通过系统自动生成。同时，运行控制中心（AOC）各个席位如飞行调度、商务调度、维修调度、技术支援等为飞行签派员提供技术支持。

某医院航空医学训练建设发展的态势分析

作者： 王军   汪东军   单庆顺   朱晓全   来源： 人民军医 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空医学训练　　SWOT分析　　医院管理  

描述： 本文运用SWOT分析法,对某医院航空医学训练的优势、劣势,面临的机遇及风险进行了分析,并提出了相应对策。

国泰及港龙青少年航空梦想训练营全面启动

作者： 暂无 来源： 旅行者 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空教育　　青少年　　训练营　　梦想　　航空集团　　企业社会责任　　中国内地　　社会公益  

描述： 旗下国泰航空成立70周年，2016第四届“让梦启航”也将增舔更多元素以丰富活动内涵。作为国泰航空集团于中国内地最为重要的企业社会责任项目，“让梦启航”青少年航空梦想训练营于2013年推出．并于2014年推广至其于中国内地营运的20个航点城市。

陆军航空兵体能训练方案研究

作者： 张宏杰   来源： 河北师范大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 陆军航空兵　　体能训练　　身体素质　　运动伤病  

描述： 陆军航空兵的体能训练。并得出以下结论：1.新实验方案能够合理的安排负荷，既提高了陆军航空兵学员的心肺功能和有氧耐力，又不会使学员产生动作僵化和厌倦情绪。学员的耐力素质明显提高，未出现厌倦情绪，实验组

陆军航空兵体能训练方案研究

作者： 张宏杰   来源： 河北师范大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 陆军航空兵　　体能训练　　身体素质　　运动伤病  

描述： 陆军航空兵的体能训练。并得出以下结论：1.新实验方案能够合理的安排负荷，既提高了陆军航空兵学员的心肺功能和有氧耐力，又不会使学员产生动作僵化和厌倦情绪。学员的耐力素质明显提高，未出现厌倦情绪，实验组

基于神经网络的航空发动机控制研究

作者： 荣立烨   来源： 西北工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空   航空发动机   解耦   航天推进系统   多变量控制   QDRNN   DRNN  

描述： 航空发动机是一种复杂的热力机械，其特性随工作状态和外界条件变化有很大的变化，常规的反馈控制理论或者最优控制理论很难或无法保证系统性能最优。本文以某型航空发动机为研究对象，研究了神经网络整定PID控制

基于模糊神经网络的航空发动机控制研究

作者： 周云涛   来源： 西北工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 基本模糊控制   变阻尼   模糊反馈控制   模糊神经网络控制   航空发动机控制  

描述： 。 为提高模糊控制的智能性，论文研究了模糊控制理论和神经网络控制理论在航空发动机控制中的融合。详细分析并给出了所研究模糊神经网络控制器的原理、设计方法、结构功能，并以某型涡扇发动机为对象进行仿真。仿真

基于神经网络的航空发动机PID控制

作者： 杨华   来源： 西北工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 解耦   RBF网络   航空发动机控制   神经网络   鲁棒性   PID控制  

描述： 航空发动机是一种工作机理复杂、非线性强的控制对象，所以使许多现代控制理论在应用上都受到了限制。而神经网络是一种基本上不依赖于模型的数学工具，具有较强的学习能力和自适应能力，适合于像发动机这样具有

基于遗传算法的航空发动机神经网络控制

作者： 包睿   来源： 南京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机　　   遗传算法　　   数字仿真   PID控制器　　   神经网络　　  

描述： ,基于仿生学理论的遗传算法和神经网络为设计此类控制器提供了可能。本文设计了一种基于神经网络的PID控制器。利用两个结构相同的三层前向网络,调整发动机转速控制回路和压比控制回路中的PID控制器参数,实现

X型航空发动机神经网络控制研究

作者： 刘延峰   来源： 西北工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机过渡态控制　　   航空发动机　　   BP算法　　   航空发动机稳态控制   神经网络　　  

描述： 对于发动机这种工作机理复杂，特性随工作状态和外界条件变化很大的控制对象，常规的反馈控制理论或者最优控制理论很难或无法保证系统性能最优。本文研究了新型神经网络的结构和学习算法，并在此基础上，研究了将