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兴宁市作为广东省的重点林区,松林面积占比高达 61.24%.在 2021-2025 年松材线虫病防治攻坚行动中,该市通过实施 4 666.72 hm2 的航空防治作业,并创新性地采用"绩效承包+网格监测"的管理模式,使病死树率显著下降 42%.本文系统总结了当地松材线虫病的发生规律、疫情监测与鉴定技术、防治规范以及综合防治策略,旨在为该市马尾松松材线虫病的防治及松林资源的保护提供可借鉴的经验.
松材线虫病绩效承包航空防治兴宁市
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随着航空发动机推重比与涡轮前进口温度的持续增高,热障涂层(TBC)已成为突破热端部件耐温极限、保障其长时服役可靠性的核心手段,但其服役行为涉及极度复杂的热-力-化(TMC)多场耦合与跨尺度损伤演化,使得传统单一尺度的实验与解决方法面临严峻挑战.基于此,系统梳理了 TBC领域传统与先进建模、仿真及分析技术的研究进展,并拓展了人工智能(AI)技术的相关应用,旨在系统总结 TBC服役行为的解析方法、涂层结构优化策略,并推动前瞻性维护策略的落地.涉及的技术方法包括 TBC体系的热导率建模、热应力仿真、裂纹扩展分析及力学行为研究等,这些方法多依赖于多尺度建模和有限元分析等多样化手段.重点阐述了人工智能在TBC仿真中的应用,深入探究了支持向量机、随机森林、神经网络与深度学习等机器学习算法,以及数据驱动建模技术.研究结果表明,人工智能在多个方面具备革新 TBC技术的潜力,涵盖材料与结构设计、性能优化与预测、状态监测、故障诊断与健康管理、剩余使用寿命(RUL)预测等方向,并能显著提升预测精度.随着智能化新材料设计技术的不断突破,新型 TBC必将为下一代航空发动机突破耐温极限、实现更高效率与可靠性提供有力支撑.
热障涂层智能化设计结构设计使用性能机器学习
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我国森林面积广阔,海域辽阔,森林火灾、海上险情等突发情况对航空应急救援能力提出了更高要求.为满足森林灭火、水上救援等应急任务的需要,我国自主研制了大型水陆两栖飞机"鲲龙"AG600(以下简称"AG600").
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投水舱门是水陆两栖灭火飞机灭火任务系统的重要组成设备之一,水陆两栖灭火飞机在执行森林灭火任务时需要通过打开投水舱门进行灭火,这与其他民用飞机在空中不能打开舱门恰恰相反,故如何对其进行显示与告警设计显得尤为重要.通过借鉴其他飞机的舱门告警设计,以及结合水陆两栖灭火飞机的使用模式,设计出了一套投水舱门的显示及告警系统.为了验证灭火任务系统投水舱门告警功能满足系统设计要求,通过分析飞机适航规章CCAR 25以及结合水陆两栖飞机投水舱门的功能特征制定的专用条件,提出了对投水舱门指示及告警功能测试的符合性验证方法.根据投水舱门告警信号触发逻辑,通过航电试验室的告警逻辑、显示及告警测试以及铁鸟试验室的告警处置测试,验证了投水舱门显示及告警功能的正确性、合理性.
水陆两栖飞机灭火任务系统投水舱门显示与告警符合性验证
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测绘作为工程建设、资源开发、城市规划等多领域的基础性工作,其数据精准度直接决定各项工作的顺利推进与高效落实.传统测绘手段如全站仪测量、GPS测量等,虽能在地势平坦、通视条件良好的区域稳定获取准确数据,但在高山峡谷、茂密森林、陡峭悬崖等复杂地形场景中,其局限性愈发凸显.随着科技的快速发展,融合了无人机、航空摄影、地理信息系统等多学科优势的无人机摄影测量技术应运而生,该技术可快速、高效获取高分辨率影像数据,在国土测绘、城市规划等多个领域展现出显著优势与广阔应用前景,基于此,本文重点探讨无人机摄影测量技术在复杂地形测绘中的具体应用.
无人机摄影复杂地形测绘技术应用
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海南省森林面积大、分布广,火灾防控任务艰巨,且由于多山区地形,地面救援力量难以快速抵达,因此,航空应急救援的作用重大.本文聚焦"十五五"时期海南省森林火灾航空应急救援体系建设,立足热带岛屿林区火灾防控实战需求,剖析新形势下体系建设面临的现实挑战与发展机遇,并提出优化布局、前置备勤、科技赋能、协同防控等完善对策,以期为构建现代化森林火灾航空应急救援体系提供理论支撑与实践参考.
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[背景]随着航空运输需求持续增长,航路网络日益复杂,延误问题变得愈发突出,且易通过航班联动效应在机场网络中传播,带来大范围运行扰动.[目标]揭示延误在机场网络中的扩散路径及其影响机制,为航班调度优化和延误治理提供理论支持与决策依据.[数据]中国民用航空局提供的2024年FME航段运行数据.[方法]基于分层策略的消息传递图神经网络(Hierar-chical Message Passing Graph Neural Network,HMPGNN)识别机场间的延误因果关系,构建延误传播动态网络,进一步建立航线网络与航班量网络,结合复杂网络理论进行网络拓扑结构对比分析,并运用随机森林模型识别延误传播的关键影响因素.[结果]中小机场在延误传播网络中具有更高的因果强度,延误传播能力更强;航班量度在所有网络指标中对延误传播的影响最为显著,是影响延误传播的主导因素.[应用]可为识别延误传播的关键机场、优化航班调度策略提供决策支持,对提升航班运行韧性与航路网络整体效率具有重要现实意义.
航空运输延误传播因果推断复杂网络随机森林
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为提升机场离港旅客流量在小时尺度下的短期预测精度与稳定性,本文提出一种基于大语言模型的机场离港旅客流量预测方法(ChatPAX).该方法将离港客流预测统一表述为受航班计划约束的条件生成式序列预测问题,在端到端框架内联合刻画历史旅客量的需求侧惯性与未来航班供给对客流形成的约束作用.ChatPAX以因果语言模型为预测器,通过结构化提示将历史48 h离港旅客量序列与预测区间内的航班前视信息组织为条件输入,并以固定格式生成未来24 h离港旅客量序列;训练阶段引入答案掩码机制,将监督信号集中于预测目标片段,提升生成稳定性与收敛效率.同时,结合参数高效微调与低精度量化策略,实现单卡显存受限环境下的可训练与可部署预测流程.基于国内某机场多月真实运行数据开展实验,结果表明,ChatPAX在测试集上的全天加权平均绝对百分比误差(WMAPE)均值为13.003%,相较于差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、随机森林(Random Forest)和极端梯度提升算法(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)等模型,预测误差分别降低约53.9%、29.5%、26.2%和28.4%,且在跨日期预测中表现更高的稳定性.消融实验进一步表明,引入航班计划这一供给侧约束能够带来稳定性能提升,而节假日与天气等外生因素未产生一致性的边际增益.
航空运输客流预测大语言模型机场运行管理条件生成式建模
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飞机结构强度试验是目前航空结构最重要的一种验证手段,是飞机研制过程中不可或缺的重要环节.目前,飞机结构强度试验的测量手段相对单一,只能获取有限且离散的响应数据,难以获取试验全过程及全场域的信息,从而限制了数据的全面分析和处理.鉴于此,以一体化机翼盒段为研究对象,提出一种数据驱动的虚实融合算法,通过融合仿真数据和试验数据构建适用于结构强度试验的数字孪生模型,从而实现对试验对象力学性能的高精度预测.该算法分为预训练和实时预测2个阶段.在预训练阶段,采用仿真数据训练粒子群优化随机森林(PSO-RF)模型.在实时预测阶段,基于已训练好的PSO-RF模型与试验数据之间的误差,训练径向基函数多保真度代理模型(RBF-MFS).最终,通过融合PSO-RF模型和RBF-MFS模型,构建试验对象的数字孪生模型.结果表明,该模型在测试集上的精度在R2=0.97左右,且在33万网格节点上的计算耗时仅为0.8 s,针对机翼盒段的危险区域,该模型的预测误差小于10%,满足实际工程应用需求,为飞机结构强度试验数字化提供了参考依据.
数字孪生虚实融合结构强度试验随机森林多保真度代理模型
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南方丘陵地区山地、丘陵与沟谷交错分布,森林覆盖率较高,林地与农田交错明显,森林火灾防控面临火源分散、地面队伍接近慢、火场侦察难和空地协同要求高等问题.本文从航空巡护、灭火作业和火场指挥三个方面分析直升机在南方丘陵地区森林消防中的应用特点.结果表明,直升机能够提升火情发现、灭火支援和指挥保障能力,但其作业效能受机型性能、取水点距离、起降保障和通信协同等条件共同制约,建议结合区域水源分布、典型火场特征和保障条件,优化机型配置与任务分工.
直升机南方丘陵地区森林消防航空巡护吊桶灭火
