静态随机存取存储器(SRAM)型FPGA具有开发成本低、设计周期短、通用性广等一系列优点，被广泛应用于航天、军事、高能核物理和地面通信等领域，这些应用的特殊性对FPGA器件的抗辐射性能提出了额外的需求，研究SRAM型FPGA的软错误防护方法，进而提升系统可靠性变得迫在眉睫。基于此，按硬件级别、系统级别和软件级别对各类抗辐射优化技术进行概述，梳理硬件防护、三模冗余(TMR)、动态刷新重配置、设计实现算法优化等主流技术，对各项技术的优势和劣势进行分析，并阐述使用原位容错方法作为补充技术，对三模冗余加动态刷新重配置技术后的FPGA设计进行进一步加固的可行性和必要性。对机器学习技术在抗辐射优化中的应用探索做了总结和展望，并对基于强化学习的软件容错方法的架构进行了描述，以希望为进一步完善FPGA软件抗辐射措施提供技术支持，为抗辐射加固及相关领域的研究人员提供参考。

仪表着陆系统(ILS)保护区是保证飞机安全着陆的重要屏障。针对ILS中航向信标(LOC)保护区划设理论依据研究不足的问题，依据《国际民用航空公约》附件10的要求，利用物理光学(PO)法系统研究了LOC保护区的划设。对LOC辐射远场和近场进行划分，并推导求解LOC近场方向图，避免障碍物处于近场时仍使用远场条件计算带来的误差；结合跑道周围停止等待飞机的垂直表面特征进行面元划分，使用物理光学法计算这些飞机作为障碍物在不同位置及转向时造成的电磁散射场，根据其对进近着陆飞机接收信号调制度差(DDM)的影响程度划设LOC保护区；分别使用20阵元与24阵元LOC，以A380、B737-8与B787-8为障碍物进行LOC保护区划设仿真实验。实验结果与《国际民用航空公约》附件10规定的保护区具有较大接近度，敏感区差距最大处相差约100 m，临界区差距最大处相差约50 m；与专业软件ATOLL的仿真结果相比，保护区的走势基本相同。实验结果证明了所提思想方法、理论建模及技术处理的正确性，可以为LOC保护区划设提供重要理论依据。

高速开关阀(HSV)在航空航天领域广泛运用，但现有高速开关阀的涡流大，导致其响应时间难以提升，且响应时间受衔铁直径、复位弹簧预紧力等多个结构参数交互影响的规律复杂。针对该问题，分析了涡流对高速开关阀动态特性的影响，在此基础上设计了一种降低涡流损耗的多狭缝衔铁结构，可加快高速开关阀的电-机械转换器的启闭，并基于该结构分析了衔铁直径、线圈匝数、复位弹簧预紧力、复位弹簧刚度交互作用对电-机械转换器启闭特性的影响规律，通过灰色关联度量化各因素与启闭时间的关联度。研究表明：多狭缝衔铁结构可以减少50.07%的涡流损耗，可缩短启闭时间15%，同时发现复位弹簧预紧力与闭合时间关联度最高，衔铁直径与复位时间关联度最高，可为高速开关阀的电-机械转换器结构优化和动态特性进一步提升提供依据。

针对含有模型不确定和测量噪声条件下的无人车路径跟踪控制问题，提出基于多维泰勒网(MTN)的有限时间路径跟踪控制方案。利用MTN模型刻画无人车模型的不确定性，改进的反向传递(BP)算法作为其学习算法；设计自适应MTN滤波器来滤除测量噪声，MTN作为滤波器，最小均方(LMS)算法作为其学习算法；设计MTN有限时间控制器对无人车进行精确路径跟踪控制，其可以快速准确跟踪参考路径；根据有限时间控制理论，给出了收敛性证明。通过无人车仿真实验验证了所提方法的有效性。

针对当前时刻优化未充分考虑旅客选择偏好导致航班中转吸引力和机场中转衔接效率较低问题，对旅客中转时长和中转服务选择偏好影响下的航班时刻优化问题进行研究。从中转旅客的实际选择偏好出发，采用选择行为实验收集数据，构建条件Logit模型分析影响旅客中转航班选择行为的航班特性。基于选择偏好分析结果，定义中转航班旅客吸引力参数，以中转航班吸引力最大、可衔接航班配对数最大和总航班时刻调整量最小为目标，建立航班时刻优化模型。通过对比粒子群算法、第2代非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）和NSGA-Ⅲ的求解效果，提出考虑中转旅客选择偏好的航班时刻优化方案。结果表明：票价、中转时长和中转便利化服务是影响旅客选择的主要因素；所提方案优化后的航班时刻表中转航班旅客吸引力提升391.22%，可中转衔接航班配对数增加了31.28%，机场中转能力得到有效提升；同时，时刻调整航班占比26.52%，所有调整航班的平均调整量为12.35 min，符合航空公司接受范围。所提方案为航班时刻优化提供了新的视角和方法，有助于提升中国枢纽中转能力，便利旅客中转出行。

由于硬件设备的局限，红外图像在获取时普遍存在分辨率低、细节模糊等问题。尽管可见光图像能为红外图像的超分辨率重建提供有效指导，但因两者成像原理不同，图像细节信息的差异易导致重建出现模糊和鬼影等问题。基于此，提出一种基于可见光图像引导和递归融合的红外图像超分辨率重建网络。在该网络中，设计流动傅里叶残差模块，利用不同深度的模块提取可见光图像和红外图像中不同频率的信息，使每个模块关注适当的频率信息。同时，利用混合注意力模块，从通道和空间角度获取多模态图像中的细节信息，并以互补的方式进行融合，有助于消除伪影的生成。在此基础上，设计全局递归融合分支，考虑多层特征之间的相关性，自适应地融合多层特征，生成更加清晰的高分辨率红外图像。实验结果表明：所提方法与Deep-ISTA、PAG-SR等其他方法相比，在客观评价指标上表现出了较好的水平，在主观视觉比较方面，重建图像具有更清晰的纹理和更少的伪影，复杂环境中具有更佳的物体区分度。

针对飞机在侧风湿滑条件下着陆滑跑易偏出跑道的问题，以民用客机A320为研究对象，利用Simulink建立了基于轮胎-湿滑道面相互作用的飞机着陆滑跑动力学模型，并基于该模型进行湿滑道面和侧风条件下的飞机着陆滑跑人机闭环仿真。对不同积水厚度、不平衡摩阻及侧风强度下的飞机着陆滑跑姿态和偏航距离进行分析，结果表明：积水厚度对飞机的侧向操纵性影响较大，较大的积水厚度会导致偏航角的峰值和终值均增大，进而使偏航距离和滑跑距离均大幅增加；10 mm及以上的道面积水厚度会使飞机在着陆滑跑的后期产生滚转振荡，极大影响飞机的侧向稳定性；道面摩阻不平衡对偏出跑道事故的影响较大，最大偏航距离达24.75 m，飞机已偏出跑道，极大影响飞机着陆滑跑的安全性；侧风强度越大，驾驶员对飞机的姿态操纵效果越差；当侧风强度增加至13.9 m/s时，滚转角在滑跑的第7.7 s便超过6°的安全限值，此时飞机的发动机或翼尖可能已经触地，其峰值达到6.57°，但此侧风强度条件下的偏航距离未超过跑道半幅宽度，可见侧风强度对飞机滚转角有着较大影响，且影响程度远超其对偏航距离的影响。在湿滑跑道管理中，应对积水厚度给予严格的13 mm禁止起降的管理，同时侧风也应小于13.9 m/s。

针对卷积神经网络在低质量红外图像的步态识别中不能充分捕捉和利用时空信息的问题，提出了一种基于剪影差分融合流和剪影流的残差多尺度融合的双流深度网络模型。在模型输入端采用Faster R-CNN和Deeplab v3+算法相结合的细粒度人体剪影分割策略来提取剪影，以减少噪点信息的影响，避免特征丢失；在模型上支流网络中引入步态剪影差分融合模块来获取相邻剪影帧之间的差异变化信息；在模型的特征提取部分使用残差单元和多尺度特征提取融合技术分别加深网络层次和提取不同粒度的时空信息；通过多尺度金字塔映射模块进一步增强模型对局部和全局特征的表征能力。由CASIA-C数据集上的4组不同行走条件对比实验数据可知，所提方法的平均步态识别率为98.85%，优于当前主流方法。

针对表贴式永磁同步电机(PMSM)伺服系统的位置跟踪控制问题，提出一种基于改进快速超扭曲算法(STA)的非奇异快速终端滑模控制(NFTSMC)和自适应扩展滑模扰动观测器(AESMDO)的复合控制策略。建立含扰动的表贴式PMSM数学模型；为避免奇异性和抖振现象，设计快速超扭曲非奇异快速终端滑模控制器，将改进的快速STA作为趋近阶段的切换控制律，相比于传统的二阶滑模有更快的趋近速度。针对电机容易受到参数变化及外界干扰影响的特点，为提高系统抗干扰能力，设计AESMDO来估计扰动，并以前馈方式进行补偿，通过Lyapunov定理证明系统的稳定性及在有限时间内收敛，并进行了试验验证。结果表明：设计的控制器实现了对系统给定值有效的跟踪控制，有效消除了抖振现象，提高了系统的鲁棒性。

面向空-油换热器的通道结构改进问题，进行扭曲螺旋管中超临界RP-3航空煤油换热数值研究，着重探究煤油压力、螺旋节距和花瓣数目对换热的影响。讨论管壁温度和换热系数沿流动方向的变化情况，通过通道截面温度、主流流速、二次流流速和湍动能云图揭示壁温的周向分布特征和机制。基于旋流强度和二次流强度的轴向演变考察了旋流对换热的影响。与圆管比较，通过综合评价因子（PEC）表征扭曲螺旋管的增强换热效果。建立三瓣、四瓣、五瓣通道的换热关联式。结果表明：管壁温度达到拟临界温度后观察到高传热热阻类气膜引起的传热恶化问题，花瓣内出现2个非对称的壁温波形；提高煤油压力、增大螺旋节距、减少花瓣数目均使旋流效应减弱；PEC处于1.05～1.65的范围，煤油压力越高、螺旋节距越小、花瓣数目越少，越有利于提升扭曲螺旋管的综合换热作用。

针对四倾转旋翼无人机倾转过渡飞行控制问题，提出一种基于指定时间预设性能控制（ATPPC）的过渡飞行位姿协调控制方法。分析四倾转旋翼无人机六自由度非线性运动/动力学模型，完成仿射非线性处理；为准确呈现倾转过程与气动特性的关系，在传统的“短舱角-飞行速度”二维过渡走廊的基础上，增加迎角为过渡走廊的第三维度，建立“短舱角-飞行速度-迎角”三维安全过渡走廊，通过合理匹配飞行速度、短舱倾角与迎角确保无人机的过渡安全；针对倾转过渡过程中的固定翼/旋翼异构冗余操纵高效分配问题，采用序列二次规划算法，将操纵分配问题转化为带有多约束条件的非线性优化问题，通过求解优化问题最优解，实现控制力和力矩到旋翼转速、舵面等执行机构的准确映射；通过在三维过渡走廊内设计一条安全剖面作为位姿协调控制指令，将所提控制方法与非线性动态逆方法进行对比仿真实验。结果表明：所提控制方法在实现四倾转旋翼无人机过渡飞行控制方面不仅具有可行性，而且相较于传统方法，具有更显著的优势。

针对传统基于机器学习和深度学习的机电伺服系统（EMA）故障诊断方法存在时序特征丢失、故障信息丢失的问题，提出一种基于门控循环单元(GRU)和改进注意力机制的多信息融合的EMA故障诊断方法。将采集的不同传感器信号分为不同通道，通过GRU提取每个通道信号的时序特征，再引入自注意力机制进一步分辨信号不同时间点之间的重要关系，进一步引入多通道注意力机制自适应融合不同通道的特征，通过分类器实现故障诊断。基于测试试验台数据集的试验结果表明：所提方法与单传感器的模型相比，诊断准确率提升10%；与不引入注意力机制的模型相比，诊断准确率提升5.2%；与经典的机器学习、深度学习和近两年基于深度学习的改进算法相比，所提方法的诊断准确率在98.5%以上，诊断效果最优。

针对肝脏肿瘤检测中多尺度特征表达能力不足的问题，提出一种融合重参数化卷积、加权双向特征金字塔和注意力机制的肝脏肿瘤CT图像检测方法。使用数据增强改善样本量较少的问题，提高模型的泛化能力；使用加权双向特征金字塔网络融合图像的浅层与深层特征，提高多尺度特征的提取能力；在特征融合中引入无参数平均注意力模块，关注肝脏肿瘤的关键特征；使用重参数化卷积和边界框(SIoU)损失函数提高肿瘤的检测和定位能力。实验结果表明：所提方法在LT3DM和LiTS2017数据集上的平均精度均值（mAP）分别达到了92.9%和92.2%，比YOLOv5模型提高了2.3%和1.8%，相较于主流检测模型，所提方法具有更好的肝脏肿瘤检测能力。

滑跑起降是无人飞行器(UAVs)起飞和回收的一种主要方式，滑跑过程中的跑道保持和纠偏控制对飞行器的安全性具有关键的作用。为了解决高亚声速无人飞行器滑跑起降过程中的纠偏控制问题，设计以非线性制导算法为主要前馈环节，结合实时侧偏距进行反馈补偿的滑跑纠偏控制方法，并开展仿真验证；为了克服实际系统中执行机构控制误差等不确定扰动的影响，引入自抗扰控制中的线性扩张状态观测器(LESO)，对滑跑纠偏控制过程中的非线性不确定项进行估计，并反馈补偿到滑跑纠偏控制律中。仿真与实际滑跑试验表明：所提方法可以在存在初始位置偏差及执行机构控制误差的情况下，实现较高滑跑速度工况的高精度稳定纠偏控制，满足高亚声速无人飞行器自主起降控制的需求。

随着现代计算流体力学（CFD）的发展，在CFD仿真软件的系统测试中开展黑盒测试技术的研究和应用对于提高软件质量有着重要的意义。基于此，阐述了等价类划分、边界值分析、决策表、状态转换图等多种黑盒测试技术基本原理，结合国家数值风洞（NNW）软件研发需求，设计基于黑盒测试技术的有效测试用例，以满足CFD软件研发的测试需求及覆盖率，快速有效地发现软件设计实现和需求不一致而引起的失效问题。实践结果表明：在NNW软件的系统测试中合理地应用黑盒测试技术，能够有效提高测试覆盖范围和测试效率，具有较高的工程应用价值。

针对传统随机森林方法在处理高维、结构复杂医学图像数据特征学习不充分问题，提出一种基于深度可微随机森林的腹部多器官检测方法。所提方法先将深度学习和随机森林进行巧妙地融合，使用全局-局部双编码器提取高层特征，再将特征输入到可微随机森林进行树分裂。所设计的决策注意力为每棵决策树分配权重，利用反向传播学习参数，构造最终的端到端的检测模型。与传统随机森林不同的是，所提方法采用概率的形式进行树节点分裂，多棵决策树以参数权重进行投票。这种反向传播学习节点分裂参数和投票权重参数策略，可以避免传统随机森林叶节点分裂造成的局部最优，使深度可微随机森林能寻找出全局最优值。在2个公共医学图像多器官数据集（AbdomenCT-1K、AMOS2022）上进行了实验，在AbdomenCT-1K中5个腹部器官的平均WD值比对比方法减少了0.7～2.66 mm，在AMOS2022中7个腹部器官的平均WD值比对比方法减少了0.67～2.68 mm。结果表明：所提方法具有较高的检测准确性。

剩余使用寿命(RUL)的准确预测对航空发动机的稳定性、可靠性和安全性至关重要。针对现有RUL预测方法无法充分挖掘传感器数据退化特征的问题，提出一种基于深度学习模型BSVAR的航空发动机RUL预测方法。采用双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络与基于自注意力机制的变分自编码器(SVAE)提取传感器数据的深层次退化信息；基于变分推理对传感器数据具有的退化特征进行聚类，生成潜在空间；将Bi-LSTM、SVAE和回归器相结合建立RUL预测模型，充分提取传感器数据的退化特征，提升RUL预测精度。在航空发动机C-MAPSS数据集上进行实验验证，实验结果表明：所提方法可以在潜在空间中标记发动机的退化进程；相比于现有的RUL预测方法具有更高的预测精度。

倾转过渡状态是小型倾转旋翼飞行器飞行模式转换的关键飞行阶段，为获取旋翼在倾转过渡时不同倾转姿态下的气动特征，以小型定距旋翼为研究对象，进行了0°～90°范围内各倾转角状态的定常气动试验研究。首先搭建了风扇阵列开口风墙系统，通过五孔探针和热线测量了出口气流品质，并验证了试验方法的可行性。通过高分辨率六分量力/力矩传感器测量旋翼多维气动数据，获取了旋翼在不同来流速度、转速和倾转角组合状态下的气动特征。结果表明：在0°～90°倾转角范围内，倾转角对轴向气动特征的影响与来流速度相关，当来流速度大于5 m/s时，同转速的旋翼轴向拉力随倾转角的增大而降低，轴向扭矩受来流速度的影响，低于轴向拉力。当来流速度高于7 m/s且转速低于2500 r/min时，易出现局部负拉力现象。旋转平面内水平侧向力与俯仰力矩均随倾转角增大而降低，且倾转前段0°～45°倾转角内两者数值显著高于后半段。地面坐标系下，旋翼垂直升力系数在15°倾转角后均迅速降低，以5000 r/min转速倾转时水平速度对垂直升力系数的影响小于20%；旋翼水平拉力系数在0°～30°倾转区间差别较小，60°后水平拉力增长趋于平缓，其值受转速和来流速度影响较大。

外形隐身是决定飞行器隐身性能的首要因素，军用飞行器在开展外形设计时需综合考虑气动性能和隐身性能，优化设计时需考虑气动学科和隐身学科的特点。基于Multi-start算法对翼型、布局外形隐身的设计空间特性进行分析，研究结果表明，外形隐身设计是复杂的多峰问题。针对优化问题的多峰性，在经典全局多峰粒子群优化算法的基础上引入局部搜索策略，提出适应值-距离比环形粒子群优化(FER-R3PSO)算法，采用标准函数算例对所提算法的搜索效果进行验证。在此基础上，将全局多峰算法与梯度优化方法结合，提出全局/梯度耦合的气动隐身设计方法，采用飞翼布局气动/隐身优化问题对所提方法的优化效果进行验证。优化结果表明：相对于梯度优化，所提方法能够以较少的计算代价获得气动、隐身特性更加优秀的外形。

针对涡轮叶片蠕变可靠性分析过程，蠕变有限元计算方法效率不足的问题，提出基于有限元节点的叶片蠕变应变预测原理，并建立了蠕变应变预测多层感知机(MLP)模型，能够根据有限元节点的前期蠕变应变信息预测未来蠕变应变。结果表明：相比于蠕变应变公式拟合方法，所建模型应用机器学习方法，可基于较少时间的蠕变信息预测出较好的结果。通过提高训练工况的温度场和转速水平，可以改善蠕变应变预测模型在预测其他工况时的精度。以最高温度场和转速水平为训练工况，该模型根据前6 h的蠕变信息，预测6～100 h的蠕变应变时，有限元节点蠕变应变较大点的误差约为10%，减少了43%～48%的蠕变应变计算耗时，提高了涡轮叶片蠕变可靠性分析效率。

基于区域网的实时卫星钟差估计，是北斗PPP-B2b等区域精密单点定位 (PPP)服务的重要前提。然而，受测站分布限制，卫星频繁出入境，区域网实时钟差频繁重新收敛，钟差面临精度较低、常数偏差等问题。群延迟变化 (GDV) 是伪距中与卫星高度角等因素相关的慢变部分，GDV的存在会影响区域网钟差的收敛性，需要予以改正。因此，对15个区域站与北斗三号 (BDS-3) 全球定位系统 (GPS) 卫星之间的GDV进行提取与建模，并将建模后的GDV应用于区域网实时钟差估计中，以分析GDV对区域网钟差的影响。结果表明：考虑GDV改正后， BDS-3与GPS卫星钟差误差的均方根 (RMS) 分别减小了24%和18%，标准差 (STD) 分别提升了56%和52%；区域网钟差被用于动态PPP，使用顾及GDV改正的区域网卫星钟差后，BDS-3单系统动态PPP的水平方向和高程方向的定位精度分别提升了37%和19%，GPS单系统动态PPP的水平方向和高程方向的定位精度分别提升了49%和27%，GPS/BDS-3双系统动态PPP的水平方向和高程方向定位精度分别提升了61%和32%。

基于界点跟踪的曲面等值分割方法具有通用性，但复杂曲面等值分割效率较低。为此，提出曲面等值分割几何认知计算方法。对输入面进行等参数网格采样并计算边界界点；从采样点中提取界算组并计算、识别界点；从界点中提取界点组并构造、识别界边；从界边中提取、识别内界环，以此分割输入面并对所得等值面进行识别。以主曲率、高斯曲率、平均曲率和可加工性为面点属性设计分割条件集并进行大量实例测试。实验结果表明：所提方法的分割效率比现有方法平均提高了38.44%，所提方法在复杂曲面分割应用中具有较高的分割效率。

子空间聚类可将高维数据划分到不同的低维子空间中，具有广泛的应用场景，但已有的大部分子空间聚类算法通常假定不同变量在聚类过程中的作用是相同的，这在实际应用中可能并不适用。基于此，提出一种自加权的缩放单形表示子空间聚类算法，根据不同变量的重要程度为每个变量学习相应的权重，并通过自表示方法对加权后的数据进行重构。利用缩放单形表示得到更加可靠的系数矩阵，同时引入关于权重的正则化项来调节变量权重稀疏度。将上述过程纳入统一的模型框架中，使用增广拉格朗日乘子法进行优化求解，进一步实施谱聚类算法完成聚类任务。在真实数据集上的实验结果表明：与已有聚类算法相比，所提算法具有较好的聚类性能。

针对连续变弯度机翼，采用主动气动弹性机翼(AAW)技术，发展基于遗传算法的机翼结构综合优化设计方法。以结构质量最小化为目标，变弯度前/后缘等效偏转角、翼根弯矩和颤振速度为约束条件，在稳态滚转机动状态下对基于多个连续变弯度结构配平的小展弦比飞机缩比模型进行优化设计，并与传统单变弯度结构配平的设计方法进行对比。结果表明：变弯度前/后缘较传统舵面可提高34.71%的操纵效率，且采用多段变弯度前/后缘联合变形的AAW技术可充分利用机翼结构的柔性，从而有效降低机翼机动载荷，结构质量可减轻12.9%。

面向液体推进剂小幅晃动引发运载器不良耦合运动的预测和控制需要，基于液体晃动数值计算结果，开展晃动力效应的传递函数模型辨识研究。对返回阶段水平飞行运载器内置的平放煤油贮箱示例，根据其飞行阶段关注的转动运动范围，建立力效应传递函数描述模型，在此基础上，进行晃动抑制设计，以期增加晃动阻尼并削弱晃动对飞行的影响。结果表明：传递函数辨识结果能够捕获液体推进剂晃动力效应，可以用于运载器飞行特性预测和晃动抑制设计。

针对空间中无先验信息的非合作目标意图难以判别的问题，提出一种基于模糊推理的意图识别方法，实现对目标意图的可溯源识别。以绕飞、打击和角度3种度量作为态势评估指标，综合利用非合作目标典型抵近行为的特征信息和领域专家知识构建意图识别数据集。通过聚类分析和隶属度划分对目标意图的特征数据进行模糊化处理，采用模糊决策树算法建立意图识别模型，实现对目标意图的可溯源准确识别。用数值方法进行仿真验证，验证了所提方法的有效性，且识别准确率优于比较方法。

为评估现有全球导航卫星系统(GNSS)中广播电离层模型性能，利用国际GNSS服务(IGS)分析中心提供的事后全球电离层图(GIM)产品，对北斗系统、全球定位系统(GPS)、Galileo系统的广播电离层模型进行了电离层总电子含量(TEC)域及定位域的长期精度评估。发现在太阳活动爬坡过程中，北斗Klobuchar八参数模型（BDSK8）、GPS Klobuchar八参数模型(GPSK8)、北斗全球广播电离层模型(BDGIM)及NeQuickG 4种模型的精度均有一定程度的下降，在不同纬度带也表现出不同的特性。结果表明：BDGIM性能最优，在3个纬度带的误差均方根(RMS)均值分别上升至7.27、4.43、4.00 TECU，三维定位误差分别上升至6.62、2.81、3.51 m；BDSK8受太阳活动影响最大，RMS的放大系数可达4～5倍。利用Bagging回归树学习器对各广播电离层模型误差和空间物理参数进行了建模和预报，其中，BDGIM模型预测效果最优，3个纬度带的均方根误差(RMSE)分别为2.13、1.23、1.47 TECU，相对误差(RE)分别为18%、15%、14%；NeQuickG模型次之，RMSE分别为4.60、2.27、1.47 TECU，RE分别为17%、18%、21%；2种Klobuchar模型精度的预报效果不佳。

针对空中交通流量增加而导致航段拥挤现象加重的问题，对航段拥挤态势预测进行了研究。采用时空图卷积模型可以很好地提取航段空间特征和捕捉交通数据时间特征。将区域扇区航段网络转化为模型输入的航段拓扑图，其中，点的信息代表航段网络中边的信息；提出一种新的衡量航段拥挤的指标，即航段单位长度飞机平均飞行时间；建立新的四维特征数据表示航段拓扑图中点的信息；基于图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU)组成的时空图卷积神经网络对指标进行预测。实验结果表明：与传统自回归求和滑动平均(ARIMA)模型和GRU相比，采用的模型短期预测(15 min)下性能最优，均方根误差(RMSE)分别下降了21.95%和1.44%，平均绝对误差(MAE)分别下降了23.36%和3.74%。采用的方法充分利用影响航段拥挤态势的输入特征，捕捉航段交通流之间的时空相关性，能有效提高航段拥挤态势预测的精度，为准确把握各航段交通流运行态势并实施有效的管理提供了技术支撑。

考虑6自由度多弹头弹道导弹模型，针对诸元计算中各分导弹头目标的可达性判定问题，提出一种新型的可达性快速判定方法。建立以俯仰偏航程序角控制的导弹分导模型，以较小程序角差值顺序打靶拟合导弹的实际可达区域并分析其特点。针对可达区域与目标点的几何关系，引入射线法设计了可编程化的可达性判定方法。在此基础上，设计了基于带方向边界扩展思想的可达区域动态拟合方法，并研究不可达区域动态扩展原理，实现了多目标可达性快速判定。通过仿真实验，验证了所提方法在可达性判定问题中具有更快的速度和更高的精度。

针对空中多目标进行位置与姿态调整时，影响各目标之间的电磁耦合特性的问题，定义了一种基于雷达散射截面（RCS）统计特性的耦合特性表示方法——耦合量，以仿真试验与内场测量相结合的方法，对双机编队的电磁耦合特性变化规律进行研究。获取了一定空间范围内部分编队因素与电磁耦合特性之间的影响关系，验证了耦合量表示方法的有效性。研究结果可以为多目标RCS耦合性能的评估与优化提供研究思路，具有工程应用价值。

针对螺旋展开盘绕式伸展臂的设计和伸展臂能否顺利收展的关键问题，提出一种螺纹筒和直导轨筒组合作用的套筒型螺旋展开盘绕式伸展臂的研制方案。为预测地面样机的整体性能，采用虚拟样机技术，基于ADAMS软件，建立了套筒型螺旋展开盘绕式伸展臂的动力学仿真模型，对伸展臂的收拢和展开过程进行了仿真分析，并得到了横杆在过渡区处于后屈曲状态的变形特性。通过装配的地面样机进行了伸展臂收拢和展开地面试验，在伸展臂的变形过程中，通过观察三角横框的失稳变形得到了伸展臂利用元件失稳的工作原理，并通过试验方法，将在收展过程中伸展臂长度随底盘转角之间的变化关系曲线，以及伸展臂在过渡区的盘绕半径变化与仿真结果进行了对比，验证了仿真模型的正确性和设计方案的可行性。

评估翼型外形不确定性对气动特性产生的影响，对于提出飞行器全生命周期的外形监测指标有重要意义。传统外形参数化方法变量众多，加之气动特性计算复杂，外形与气动特性间的不确定性传递难以直接分析。采用类-形函数变换(CST)方法参数化描述翼型，通过随机分布的参数描述外形不确定性。通过计算流体力学(CFD)方法生成气动力样本库，使用最小角回归(LAR)算法建立稀疏混沌多项式代理模型。通过混沌多项式的系数直接计算外形参数的全局敏感度，并根据敏感度大小选取外形监测关键点。算例表明：仅控制2个关键点的偏差区间即可以将升力系数的方差降低25%，均值提升3.8%，为实际加工与维护提供了高效合理的监测方法。

针对不确定需求下常规订购与紧急订货策略耦合所导致的备件总费用优化中存在的问题，提出一种结合马尔可夫链需求预测与紧急订货策略的备件订购费用优化方法。进一步针对该问题，提出了考虑紧急订货的复杂系统备件费用优化模型，并以混合整数线性规划的形式进行建模与求解。该模型考虑了紧急订货策略对复杂系统备件订购方式的影响，以备件综合费用最小化为目标，获得最佳订购模式选择与对应数量。以某复杂系统在实际应用场景中的数据为例，对所建模型进行应用验证，发现在采用紧急订货策略后，备件总成本降低了29.56万元，其中库存保管费用降低了40.63%。证明所提优化模型可以在有效降低备件成本，提升系统经济效益，为复杂系统经济性工程提供备件费用优化方面的技术方法支持。

针对时间敏感网络（TSN）的时间触发流通信，提出了一种启发式约束转化调度方法（HCCS）。该方法依据路径和单流时序约束确定端口优先序，使流实例在高优先序端口的转发时间不受低优先序端口影响；对于经过相同端口的流实例，再考虑所属流的优先级和超周期内释放的先后关系，形成流实例的调度次序；依次将流实例的约束转化为可调度时间区间，在区间内启发式搜索足够长度的空时隙，确定相应端口中的门控转发时间。每次转化仅需考虑单个流实例的约束，且转化所得的时间区间限定了搜索范围，大幅度提高了约束求解效率；并且，约束转化使HCCS方法既可以设置单队列也可以设置多队列，既适用于零抖动也适用于抖动在一定范围内的调度。与已有的HERMES算法进行仿真对比，发现HCCS能使更大比例的流获得可调度性，且在不同的流量规模下计算速度提升3～25倍。

无线局域网是航空电子机内无线通信(WAIC)机舱内无线互连的候选技术之一。借鉴IEEE 802.11ax标准定义的接入机制，并对上行多用户正交频分多址接入(OFDMA)进行改进，提出了一种基于比例公平的最小填充开销(PF-MPO)方法。该方法对多用户进行分簇管理，在保证簇之间比例公平性的条件下提高系统吞吐量，且能够通过调整簇内节点的传输持续时间减小填充开销；还可以在该方法基础上扩展形成设置排队延迟阈值的PF-MPO (WD-PF-MPO)方法，使排队延迟高于阈值的用户立即传输。仿真结果表明：与单纯追求平均吞吐量最大化的最大载干比(MAX C/I)方法相比，PF-MPO方法及WD-PF-MPO方法将系统的Jain公平指数提升至0.9以上，PF-MPO方法使最大传输延迟降低至少25%，且WD-PF-MPO方法能够在保证公平性的条件下使最大传输延迟进一步降低。

平流层风场对平流层浮空器的升空及长航时驻空有重要影响。利用再分析数据，建立基于长短期记忆（LSTM）网络的再分析风场预测模型，利用本征正交分解（POD）对风场进行特征分解，提升模型对风场特征的检测和提取能力，在实际探空数据上检测再分析风场预测模型的泛化性。以喀什地区连续4年的再分析风场数据为研究对象，对比分析仅基于LSTM的预测模型与基于POD-LSTM的预测模型。结果表明：基于POD-LSTM的预测模型能有效检测到风场特征，提供更准确的风场预测；同时，基于POD-LSTM的预测模型对于探空风场具有更为显著的预测泛化性。研究结果可以在缺少历史实际风场数据的背景下，为实现准确的平流层风场短期预测提供解决途径。

针对侏儒猫鼬优化算法(DMO)易陷入局部最优和收敛效率低的问题，提出一种多策略融合的增强型侏儒猫鼬算法(EDMO)。该算法引入随机反向学习策略增强猫鼬种群的多样性和质量，以增强其全局搜索能力和提高收敛速度。同时，采用自适应的方式更新保姆交换系数，以平衡全局探索与局部开发的需求。在迭代的后期，算法利用黏菌觅食行为，在局部与全局最优解之间进行优化。通过对CEC2017测试函数集的求解，对不同的算法进行比较。结果表明：融合3种策略的EDMO在寻优精度、寻优速度和鲁棒性方面均优于对比的先进算法。通过对无人机三维路径规划的实验验证，EDMO在局部搜索方面表现优于原始DMO算法，同时生成的飞行路径也更为稳定。