航空发动机试验数据管理系统设计

为了满足航空发动机试验的需求,实现内场、外场、露天台试验数据的统一管理,根据航空发动机试验体系的实际情况 以及大数据的理念,采用现代测控技术、通讯技术、数据管理和分析技术等先进手段,解决了多数据源数据的采集与融合、多类型 试验数据即结构化与非结构化数据的综合管理、试验数据的快速处理分析等关键技术难题,建立了1个基于以太网的航空发动机 试验数据管理系统,实现了对试验数据的集中管理、有效共享、合理使用和安全存储。该数据管理系统已保障多种型号航空发动 机完成了试验,结果表明：该系统中试验数据的45%为结构化数据、55%为非结构化数据,同时提供给发动机故障诊断系统、健康 管理系统、试验信息管理系统等多个系统,具有适用性强、安全性高、易于管理等特点,可以满足试验数据管理的技术要求。     

基于大数据的航空数据采集与处理系统研究与设计

提供了一种基于大数据的航空作战数据采集与处理系统架构技术,包括：多源异构数据采集层, 用于获取原始数据并发送给数据治理层;数据治理层,用于接收和对所述原始数据执行解析、清洗转换形成 干净数据,并进行预处理形成主题数据;数据管理层,用于对数据生命周期、元数据、数据库、文件等进行 管理及统计分析;数据服务层,用于提供数据智能缓存、事件分析、数据发布、数据挖掘等服务;数据应用 层,用于接收所述主题数据进行任务复盘和回放,以及基于元数据进行数据地图、商业智能（BI：Business Intelligence）等有价值的数据分析应用。该方法能够有效提高航空数据管理的智能化水平,挖掘数据价值。     

事理图谱赋能的航空数据智能技术研究

大数据、人工智能等新一代信息技术对航空制造业数字化转型具有重要推动作用。针对航空制造业数据多源异构、样本少、强关联等特征,利用知识图谱等新一代知识工程技术对数据的结构化描述、高效管理的能力,提出基于事理图谱的航空数据智能技术体系和分析流程,重点研究面向航空领域数据的本体建模、事件关系识别、事件抽取、事件消歧等技术方法,并选择某单位航空产品开展质量问题原因分类、质量事理图谱构建、事理知识推送等应用及原型系统建设,辅助进行质量问题审理,推动质量问题快速反应。结果表明：利用数据和知识开展数据智能化质量管理的技术体系和路径可行,基于事理图谱的质量知识抽取算法具有较强的实用性,为推进航空制造业全生命周期全过程数据智能化应用提供支撑。     

时空关联多跟踪剔除的多源数据融合方法

随着网络信息共享技术的深入发展,多源异构数据将是未来数据融合的主要信息源,这种数据融合表现出跨平台、跨军种、跨领域等特征,对多源异构数据关联与融合提出了新要求。针对特定场景敏感区域内有限多目标的探测问题,结合一体化作战数据融合的数据滤波、空时配准、航迹关联与建立、多目标跟踪等方面,提出了时空关联多跟踪剔除的数据融合方法,并从数据滤波、航迹关联与融合、时空关联多跟踪剔除以及融合数据“簇”等方面重点研究了所提出的数据融合方法。距离波门拖引干扰和牵引干扰的对抗仿真试验表明,所提方法具有一定应用价值。     

工艺模块化设计系统构建与实现

信息化是企业实现现代化管理,提升企业技术实力的有效手段.各种信息化系统为企业的产品数据管理、生产管理、物流管理、质量管理、数据统计/分析等业务提供了及时、准确的数据,提高了企业管理水平和效率. PDM是企业设计数据,如产品设计数据、工艺数据、设计资源等数据的管理平台.基于PDM设计工艺,建立结构化工艺设计系统——通过将工艺信息进行结构化分解,并使用数据表对工艺结构化信息进行存储,工艺设计完成后,通过数据整理,依据报表模板生成工艺报表,能够实现工艺数据与PDM的紧密集成,并且可实现对设计数据的继承;实现设计数据直接在工艺中贯彻;实现对工艺数据的基于工艺属性的统计;实现与MES/ERP系统集成等.     

民机运营可靠性数据采集中的数据质量控制

民用飞机在运营过程中产生的可靠性数据数量庞大且离散,采集过程容易出现数据格式不一致、数据重复等质量问题。针对民用飞机可靠性数据采集中涉及的质量问题,提出通过数据预处理、建立数据结构等方式进行数据质量控制。     

基于大数据的数据压缩方案

大数据承载的技术架构在近年来发展迅猛。数据规模大、产生速度快、来源多样等特性,使数据存储呈现复杂性。数据压缩等成本优化方案很大程度上降低了大数据的数据存储成本,也成为影响大数据平台普及和推广的关键技术路径。本文基于大数据的架构探讨了几种数据压缩方案,分析了不同方式数据压缩的应用场景,并对未来的数据处理方式提出了建议和展望。近年来,随着互联网的发展、移动互联网以及社交网络的兴起,全球每年产生的数据将以40%的速度增长,2009年到2020年之间将增长44倍(来自McKinsey Global Institute的数据)。海量数据的存储和基于海量数据的分析将会是带动未来生产力发展、创新、消费     

航天器在轨故障特征数据生成方法

针对故障特征数据模拟生成算法与航天器的原理、模型关联度高,航天器状态描述模型不成熟、难以应用于工程实践的现状,根据反映航天器在轨故障的遥测数据表现形式和变化时间长短,将航天器故障进行分类。从遥测数据变化的角度,针对每类故障遥测数据的变化特点,研究了符合每类故障数据变化规律的故障特征数据生成算法及基于WEB服务的故障特征数据生成原型系统实现方式。生成的故障特征数据在故障检测、诊断与预警等方面得到成功应用,使航天器对象、状态演化规则和测控信息产生等故障输入数据更接近真实的动态特征。     

大数据分析方法在风洞试验中的应用

针对风洞常规试验采用阶梯抽样采集的方法,得到的试验数据和信息较少,导致试验数据分析和试验故障分析困难的问题,尝试在风洞常规试验中构建起风洞试验大数据的采集、收集和分析处理平台,并利用大数据较强的洞察能力,助力风洞试验中的疑难问题的分析。主要通过将风洞采集方法改为连续采集试验全程数据,开发杂混数据的通用风洞试验数据处理程序,开发海量试验数据分析显示软件等步骤,搭建起风洞试验大数据综合处理系统。并通过此平台对风洞试验大数据进行挖掘计算,使隐含的有用信息显现出来,为试验数据和试验故障深入分析指明方向。该平台在2m量级的高速风洞试验中的应用表明,此系统实现了风洞试验全程全部试验数据信息的采集,实现了风洞试验大数据的处理分析和结果展示。通过大数据分析有助于快速理清常规试验中的疑难问题。通过对风洞传统采集、处理方法的改进,实现了风洞试验从传统的阶梯抽样采集的小数据时代到采集全部试验数据信息的大数据时代的转变。从风洞试验大数据中获取的频率、概率、相关关系等数据可以为故障的定位分析、事件因果关系的分析等提供有力的数据支持。     

从大兴机场实践谈大型枢纽机场数据指标管理体系搭建与实现

<正>数据已经成为第五大生产要素。如何从这一新型生产要素中获取价值,是每一个企业都在思索的问题。数据指标是数据呈现的主要形式,指标管理和使用过程中往往存在数据责任不明、业务需求不清晰、标准不统一等问题,影响数据要素价值的释放。为解决数据指标管理和使用过程中数据责任不明、业务需求不清晰、数据标准不统一等问题,北京大兴国际机场（以下简称“大兴机场”）探索构建并实现了企业级指标管理体系。本文通过总结大兴机场指标管理经验,探讨大型枢纽机场指标管理体系搭建和实现。     

外弹道测量数据采集与处理技术

数据采集与处理技术是数据处理的关键。主要介绍外测事后数据处理过程中测量数据采集、异常数据识别、数据中奇异项剔除、数据丢点、重点检测方法、数据取齐、加密、压缩与采样时间校正、数据平滑滤波等关键技术,其对于研究数据处理新方法和提高数据处理精度,具有一定的参考价值。     

风洞试验数据资源集成平台设计

风洞试验过程中,产生的海量试验数据是宝贵的资源。为高效管理试验数据、建立健全数据架构、提高试验数据安全性和规范性,设计了风洞试验数据资源集成平台。该平台功能完备,利用风洞试验数据资源和成熟的数据库技术对试验数据进行关联、组织、存储及展示,为风洞试验数据辅助分析、绘图等专业性分析及应用提供数据支持。本文介绍的风洞试验数据资源集成平台整体设计方案及关键技术研究,对系统设计与应用进行了详细描述。     

飞机试验数据管理系统的实现

针对飞机试验数据种类多数量大等特点,设计一个飞机试验数据管理系统。通过分析飞机各类试验的业务流程,给出了该系统的总体架构,实现了各模块的功能。利用该系统实现了某型号试验规划、试验项目、试验准备、试验执行、试验结果分析、试验数据管理、试验流程等的统一管理,提高了试验效率和试验数据的利用率。     

基于ARINC 825总线的测试系统终端设计与实现

针对目前航空总线arinc825的总线完整性问题,设计了测试终端系统;方案采用模块化设计,详细叙述了系统的软件设计。系统实现了数据监听、数据发送、数据解析、数据记录、数据分析、数据过滤、数据显示等功能,可最大程度满足航空电子系统的测试需求;可实时查看总线数据情况,方便实时监控飞机航电总线数据以及机载测试系统故障排查。实验结果表明,该航空总线测试终端系统稳定性好、可靠性高、使用便捷,满足设计需求。     

天宫二号对地观测应用研究进展

天宫二号空间实验室在轨运行两年多的时间内,对地表、海洋和临近空间大气进行探测,获取了大批高质量遥感数据。针对天宫二号遥感数据的应用研究进展,总结了天宫二号3个对地观测载荷的主要应用技术指标,分析了所获取的多载荷遥感数据在国土资源、海洋及海岸带应用、湖泊监测、农业应用、生态环境和大气环境探测等多个领域的应用研究成果;对天宫二号遥感数据进一步扩大应用研究范围、数据定量化应用、多源遥感数据融合应用与智能化分析等进行了展望。     

基于离散型航空制造业ABOM数据分析

针对航空发动机燃油控制系统装配BOM数据结构化程度低及数据离散分布等问题,分析了燃油控制系统装配BOM的类型及特点,提出了基于PDM系统进行装配BOM数据管理的结构化定义模型。从数据构建、流程管理、IT技术应用等方面提出了有效ABOM准确率的措施,希望能给我们企业自身ABOM数据的管理提升提供参考。     

面向持续适航工程数据的大数据采集和处理技术初探

国产某型飞机在持续适航阶段开展事件收集、风险评估、工程调查和措施制定等工作时,需要机型资料、机队信息、运营记录、事故事件、局方信息等工程数据提供输入、参考以及辅助分析。研究了持续适航工程数据与大数据之间的关系,初步规划了面向持续适航工程数据的大数据系统架构,并通过以下自动化方式实现了相关数据的采集与处理,形成了持续适航工程数据库:首先利用网络爬虫数据采集技术实时准确地获取一些国内外公开数据;其次应用VBA语言对已获得数据进行整理与自定义处理;最后基于大数据的映射分析方法对这些工程数据进行分析。该持续适航工程数据库已有效应用于某型国产飞机持续适航体系的日常运行工作。     

湍流数据同化技术及应用

近年来数据同化（DA）被引入湍流动力学研究中,通过融合实验测量和数值计算,提高了实验测量的精度和广度,改善了数值模拟的预测性能。实验观测、预测模型和同化算法是数据同化的三要素,湍流研究中的实验观测包括热线风速仪、粒子图像测速法（PIV）、压力传感器等局部测量数据,预测模型主要指流动控制方程及湍流封闭方程,而同化算法包括贝叶斯推断、集合卡尔曼滤波（EnKF）、伴随等。稳态数据同化一般结合雷诺平均Navier-Stokes （RANS）模型方程,从重新标定模型常数、修正涡黏模型方程形式误差、修正雷诺应力项等方面着手。非稳态的数据同化一般包括四维变分（4DVar）等时间连续的数据同化方式以及顺序数据同化。4DVar通过时间正向和逆向积分迭代,存储量和计算量都非常大。顺序数据同化不需要时间逆向积分,可以在若干时刻对实验观测进行间断地植入,正向求解整个系统。另外,随着人工智能的飞速发展,湍流数据同化研究也向智能化迈进。对于纯数据驱动的湍流机器学习,其缺乏物理本质的约束,而基于物理信息的机器学习在物理本质上与数据同化是一致的。     

位置大数据中基于隐私保护的加密技术研究

通过挖掘位置大数据中所蕴含的个人信息可以形成各种属性画像,给商业智慧、疫情防控、案件侦办等提供重要的价值参考。但位置大数据的蓬勃发展也带来一系列的安全问题,因个人隐私泄露所引发的欺诈、侵权等犯罪行为日益严重。针对位置大数据的隐私保护进行研究,通过分析相关的数据加密技术,提出了保护数据隐私的加密方法具体设计,实现位置标示和定位,利用模糊加密理论设计算法,并对该研究方向进行了展望。     

风洞试验数据技术风险管理研究

风洞试验数据已广泛应用于航空航天飞行器、车辆、建筑、风力机等产品中。本文从风洞试验的技术层面出发,分析风洞试验数据生产过程中技术风险产生的根源,研究风洞试验数据不确定度的评定方法,提出了风洞试验数据技术风险的管控途径。