针对恶劣天气影响多架航空器正常运行的问题,提出了多目标的多机改航路径规划方法。首先构建了基于网格的改航环境,考虑了天气的变化和航空器的运动,建立了转弯次数最少、航迹长度最短、所需空域最小的多目标优化模型,并采用改进遗传算法进行求解。以西安管制空域为实例,用实际数据验证了方法的有效性。结果表明：本文规划的多机改航路径,减少了航班总延误时间,保证了安全间隔且效率较高。
针对终端空域内短期天气条件变化引起的航班延误问题，首先利用雷达回波平面位置显示（PPI）和距离高度显示（RHI）对降水等级分类，通过图像识别方法对不同降水等级的云团进行轮廓提取；其次将对应时间的交通流信息与降水云团的空间范围匹配，提出了不同降水等级条件下的三维天气影响交通指数（WITI）计算方法；最后结合实际管制规则，将WITI指数与管制间隔调整和改航条件下的延误时间作指数回归分析，得到短期延误预测模型。通过算例仿真验证了该模型的拟合优度相比于线性回归模型提高了1.6%~4.3%，且估计标准误差趋近于0，说明指数回归延误预测模型更能反映天气影响下终端空域的实际延误状况。
介绍了卫星导航系统基本性能指标及其评估方法，依据圆概率误差（CEP）尧双倍距离均方根差（2DRMS）方法，对测点定位精度进行了分析。首先，仿真分析了实测数据下精度因子（DOP）与可见星数目的变化关系。然后，统计分析了测点在不同飞行阶段下的接收机自主完好性监测可用性和服务连续性时间百分比。结合实测数据的仿真分析结果表明:可见星数目大于7 颗，能够满足定位要求曰测点在95%置信概率条件下，三维定位精度优于20 m，水平精度优于15 m，垂直精度优于20 m，该服务精度满足飞行非精密进近（NPA）阶段导航性能要求。
导航设备精准性是确保飞行安全和效率的最基本条件之一，飞行校验就是用来满足这一条件的唯一手段，具体通过对导航设备信号的检测校准，消除误差，达到精准导航的目的。目前的飞行校验方法是以GPS 为基准进行校验，这就意味着GPS 成为了唯一定位信号源，而单纯利用GPS会存在实时定位误差和测绘误差，这两种源头误差的存在必然导致飞行校验结果失准。以甚高频全向信标（VOR）设备的飞行校验程序为例，分析GPS 作为飞行校验基准的局限性，并展开探讨，利用建模和计算研发出一套VOR 过台及圆周校准程序，以消除依赖GPS 校验定位的传统缺陷。采用一种更科学的方法来验证GPS 信号源的准确性，尽可能地消除GPS 误差，进行双向校验，真正从源头上消除误差，提高VOR飞行校验的准确性与可靠性。
为预测航空发动机性能参数，提出了一种动态集成极端学习机模型。采用AdaBoost.RT 集成算法对极端学习机（ELM）进行集成，并针对AdaBoost.RT 集成算法中固定阈值的局限性，采用自适应动态调整阈值的方法来提高预测精度。通过比较前后两次迭代的均方根误差（RMSE）的大小，对阈值进行调整。最后，以排气温度裕度为预测参数，使用动态集成ELM 模型对其进行预测，并与单一ELM 模型和原始集成ELM 模型进行比较。结果表明：改进模型的预测结果好于其他模型，更适合航空发动机性能参数预测。
采用数值模拟的方法，对某大涵道比小型涡扇发动机的风扇部分进行建模，并分别设置等效低压区为扇形角度60°、90°、120°及150°这4 种不同程度的总压畸变进口条件，研究进气道径向总压畸变进口条件下，风扇前后流场的变换规律。研究发现，风扇后流场的总压畸变指数比风扇前大，说明风扇后流场受到风扇转 动作用，其不稳定度程度比风扇前大；相对于切向速度和轴向速度，径向速度畸变指数受总压畸变的影响更大；总压畸变指数在风扇前呈增长趋势，且不同径向总压畸变进口条件的变化规律十分相似，总压畸变指数在风扇后存在最大值区域。
基于ABAQUS 有限元软件，以野贡献面积冶为刚度分配原则，研究机场混凝土道面板接缝的挠度传荷系数及其与接缝刚度的关系。结果表明：挠度传荷系数受地基反应模量、荷载作用、板厚等的影响不明显，而与接缝刚度对数存在稳定的显著关系。进一步结合混凝土道面板模型试验，实测了板接缝处传力杆的弯曲应力、剪切应力以及受荷板和传荷板的挠度变形，并确定道面板模型的接缝刚度与传荷系数。通过与理论结果比较，最终建立了基于挠度传荷系数的道面接缝刚度反演模型，为机场刚性道面接缝设计提供参考依据。
针对目前机场内停靠飞机数量爆发式增长，所需车辆数量越来越多，管理难度越来越大，人工管理任务繁重且管理混乱的现状，提出基于Android 的机场车辆监控终端系统的设计与解决方案。该终端系统用于对机场地面特种车辆的实时监控，采集特种车辆的工作状态信息及路径位置信息，并将采集到的数据通过无线局域网络回传到监控中心，进行数据的储存和处理，阐述基于Android 的机场车辆监控系统的设计思想、开发模型、主要功能模块及核心技术的设计，并完成系统的硬件设计、软件架构设计、GIS 平台二次开发及GPS 数据获取算法等任务，测试结果表明系统设计合理、稳定、可靠。
针对机场行李传送车的服务时间与服务量的不准确计量，设计基于ZigBee-WLAN/Ethernet混合网络的行李传送车计量管理系统；主要通过安装在该车辆上的传感器节点对机场环境温度、油缸撑角压力、履带顶端橡胶管与航空器货舱门的距离、行李个数等信息进行采集，然后通过ZigBee-WLAN/Ethernet 混合网络将信息传输至监控中心处理成时间节点并存储，从而实现对该车辆服务时间与服务量的计量管理；此系统能准确采集行李传送车上的传感器信息，并稳定传输至地面监控中心，为航空公司与机场提供自动化、便捷、精确的计量管理方式，具有一定的实用性与参考价值。
运用高斯混合分布模型对某航空公司安检区旅客到达分布进行拟合分析。采用极值聚类的方法获取EM求解算法的初验分布，经过多次迭代后求得参数解。在实验环节采用某航空公司真实值机输出数据进行实验验证，结果表明GMM对单航班安检区旅客到达分布的拟合精度达到90%以上，比常用拟合方法提高了15%以上。在分峰不明显的情况下，E value-GMM与K means-GMM 拟合精度相比提高了5%左右。
研究嵌入式手指静脉识别系统有利于手指静脉识别设备应用推广。设计并实现一种基于嵌入式Linux 平台的手指静脉识别系统，并详细讨论了系统硬件平台的搭建和软件开发。主要贡献如下：①优化系统结构；②嵌入手指静脉图像预处理、特征提取与识别等核心算法；③实现系统动态注册功能；④改进传统的特征数 据存储模式，采用新的嵌入式数据库技术。实验结果表明该系统性能稳定可靠、识别效率更高。
针对低空救援过程中物资需求的模糊性，提出基于K-means范例推理法的物资需求预测。首先，对范例属性用粗糙集进行简约，并计算各属性的权重值；其次，将简约后的范例运用基于DB Index 准则的K-means算法进行聚类分析；然后，计算当前范例与距离最小类中所有范例的相关系数，检索出相似度最大的目标范例，并根据目标范例的消耗量线性求解当前范例的需求量；最后，比较该方法与遗传优化BP 算法的准确性，结果表明基于K-means范例推理的预测算法具有更高精度。
短期飞机利用率的预测能够指导航班计划的修改，提高航班客座率与利润。本研究应用计量经济学中的多元回归分析方法，通过分析航空公司飞机利用率等各种指标间的关系，建立数学模型进行分析。实例计算结果充分展示了利用率、客座率与利润等因素间的数学关系，本方法可有效预测未来短期内飞机利用率且平均误差控制在2%以内。
