灰色犹豫模糊集的核与灰度的灰关联决策方法

首先，将犹豫模糊扩展为灰色犹豫模糊集。其次，用灰色系统“核与灰度”的方法代替了传统中预设决策者风险偏好的数据增补方法，在不改变信息域的前提下，提升了可信度。进而将“核与灰度”运算法则扩充到灰色关联度的决策中。最后，通过实例演示了方法的适用性和可行性，并与相关文献方法进行了对比研究与分析。     

装备可靠性试验寿命评估GERT网络模型

针对装备寿命试验中失效样本量比较小的情形，基于应力冲击思想，提出了一种基于失效选择机制的装备系统可靠性评估定量分析方法。首先引入图示评审技术（Graphic evaluation and review technique, GERT）表征系统的多种工作状态和状态间的传递关系，根据系统结构进行可靠性评估建模。然后基于失效观测数据对元器件的可靠性进行估计，确定可靠性评估GERT网络中的参数。最后依据失效选择机制对网络进行计算，实现系统可靠性的评估。算例研究结果表明了基于失效选择机制的装备可靠性评估GERT模型的有效性。     

基于CPN的飞机驾驶操纵过程建模及工效分析

驾驶舱人机界面的设计直接关系到飞行员在飞行任务中的操纵表现和飞行安全.分析了飞机驾驶操纵过程中的人机交互特性,基于着色Petri网构建了飞机操纵过程模型并给出了模型的公理化定义.提出了任务可达性,飞行员认知负荷和基于熵值的操纵程序复杂性评估方法,能够实现在驾驶舱设计初期对飞行员认知负荷与操纵过程的分析.结合某型飞机的起飞中断过程给出了操纵过程建模与工效分析实例,表明模型与方法的有效性.     

基于轨迹欺骗的无人机GPS/INS 复合导航系统干扰技术

在分析GPS欺骗干扰原理基础上,结合无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)GPS/INS复合导航系统的控制特点,设计了无人机导航系统中状态估计量的创新检测规则。采用直接轨迹欺骗与轨迹融合两种方法,实现了对无人机导航系统的侵入控制,达到了利用GPS欺骗干扰实现对无人机飞行轨迹进行控制的目的。通过理论推导和仿真分析给出了两种控制模式下归一化新息平方(Normalized innovation squared,NIS),指出当采用轨迹融合的控制方法时,不仅可实现无人机的轨迹欺骗,而且不易被检测,为GPS对抗提供了有效的干扰手段。     

基于检查数据和物理退化模型的涡轮叶片检修策略优化

根据发动机涡轮叶片在日常使用过程中的损伤检修数据确定其失效概率分布函数,应用Paris公式对叶片裂纹增长进行反演分析,得到在指定阈值下可检裂纹长度与初检时间的对应关系;再模拟裂纹增长过程,得到叶片在寿命周期内各个检查时刻的状态;最后通过仿真结果的统计分析得知叶片的失效概率。案例研究结果表明:叶片在服役过程中如果初检时间太早,初检时扩展裂纹长度小,不易被检测到,后续的重复检查间隔长,在各重复检查时刻容易产生失效;如果初检时间太迟,叶片在初检时会接近甚至超过临界损伤值,也增加失效概率。在允许失效概率为10-5的条件下,涡轮叶片在计划运行周期内的最优检查次数12次,最优初检时间和重复检查间隔分别为1 371循环和307循环。所提方法和研究结果为航空公司机务维修人员和发动机工程师的风险评判和检修决策提供依据和参考。     

基于贝叶斯网络的航班延误与风险共因性研究

在民航运输生产中,航班延误时常发生,不仅打乱乘客的出行计划,影响航空公司的信誉,同时也会成为民航安全风险的隐患,而民航安全风险发生的同时也常常会导致航班延误。构建航班延误与安全风险的共因性指标体系来分析两者的共因性,并建立了相应的贝叶斯网络模型。研究结果为分析航班延误与安全分析的共因性关联强度提供参考,并在一定程度上对航班延误与安全风险进行预警,确定控制和消除航班延误隐患的措施,提高民航安全。     

基于随机Wiener过程的航空发动机剩余寿命预测

针对目前剩余寿命(RL)预测方法没有综合考虑发动机个体性能退化的差异性和多阶段性的问题,提出了基于多阶段性能退化模型预测航空发动机剩余寿命的方法。首先,该方法采用多阶段Wiener过程对航空发动机进行退化建模,并假设退化模型参数服从随机分布来描述发动机个体的差异性。然后,根据历史性能退化数据与历史失效时间数据,利用期望最大化算法对模型参数的先验分布进行估计。当获得单台发动机的实时退化数据后,使用Bayesian方法对模型参数进行更新,从而实时更新航空发动机的RL分布,最终实现对单台航空发动机的RL预测。实验结果表明,该方法预测精度较高,能为航空发动机维修计划的制定提供依据。     

基于空闲时间窗和多Agent的A-SMGCS航空器滑行路由规划

先进场面活动引导与控制系统(A-SMGCS)中的航空器滑行路由规划是一个典型NP难题。为解决航空器滑行路由规划的优化性和计算量之间的矛盾,提出一种基于空闲时间窗的路由规划方法,并利用多Agent系统(MAS)进行算法求解。首先,建立滑行资源图以对场面滑行区进行建模。其次,按照航班计划为航空器设置滑行优先级,并按优先级顺序依次规划路由,后规划的路由不破坏已有路由,即利用滑行路段的空闲时间窗进行规划。每次只需为一架航空器规划滑行路由,降低了问题的求解难度;通过搜索空闲时间窗获得路由使场面交通均衡分布,保证了路由规划的整体优化性。分析了空闲时间窗特性,指出空闲时间窗的可达性条件和避免同步资源交换冲突的条件。最后,设计MAS,把建立、维护和搜索空闲时间窗图的复杂集中式求解过程简化为通过路由管理Agent,航空器Agent和资源节点Agent相互协作实现对场面路由规划问题的分布式求解。仿真结果表明,设计的MAS能够快速找到空闲时间窗中的最优解;与固定预选滑行路径算法相比,航空器的平均滑行时间显著减少,最多可以节省19.6%的滑行时间。