安全出自细节

<正>【案例一:起飞偏出跑道】某公司一架波音737-300飞机,在某机场起飞。飞机在跑道头做180度掉头,飞机推力处于慢车位,离对正跑道尚差20多度,机组便匆匆忙忙按下了"起飞/复飞"按钮(TO/GA),飞机发动机开始增加推力。但飞机滑跑方向迅速偏转,以30多度的交叉角,一头偏出跑道,进了草地。到了此时,机组还不明就里。在向公司签派打电话时,机长还在抱怨飞机前轮转弯不听使唤,导致方向失控。事后,根据QAR数据译码发现,     

低空无人机路径规划算法综述

随着无人机技术的发展,无人机在低空的应用场景越来越多,复杂的低空环境对无人机路径规划算法提出了新的要求。本文总结了近年来常用的无人机路径规划算法,包括图搜索算法,线性规划算法,智能优化算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）,强化学习算法;对这些算法的原理、适用场景及其优缺点进行了归纳分析;并基于无人机发展现状对无人机路径规划算法进行了展望。     

关于军用飞机服役日历年限评定用的当量环境谱

探讨了按损伤等效原则,将典型服役环境区设计使用环境谱,转换为当量环境谱的编制要求和方法;给出了可供元件与模拟件开展加速疲劳试验选用的当量环境谱,可供新型军用飞机结构开展服役日历年限评定使用。     

基于可观测度分析和增量因子图的多源融合导航方法

复杂动态场景下高精度导航定位是自主无人系统决策规划与控制执行的基础。在城市峡谷、隧道、地下或室内停车场等场景下，卫星信号弱甚至丢失，严重影响了惯性/卫星/视觉等多源融合导航的精度和可靠性。为主动适应动态场景变化，迫切需要设计一种适用于跨场景的多源融合导航系统。基于动态时变系统的可观测度分析，在线度量惯性/卫星、惯性/视觉等组合导航因子的可信程度，进而采用因子图融合导航框架，根据各组合导航因子的可信程度，主动优化因子构建和增量平滑过程，以实现多传感器自适应融合导航与可靠定位。实验仿真表明：基于可观测度分析方法，能够在线优化因子图计算过程，提升了多源融合导航系统的环境适应性和跨场景能力，保证了复杂动态场景下自主无人系统跨场景导航模式切换和连续可靠的导航定位。     

基于模型的民机自动飞行功能分析与设计

描述了民用飞机自动飞行系统基于模型的功能分析与架构设计过程。该研究采用符合现代系统工程理念的模型化设计形式,表明和确认系统功能在各种运行决策、人机交互和外部环境中的变化。它针对系统级功能静态、动态特性进行结构化分析和设计,系统性地研究外部对象、应用用例、功能逻辑、交联时序和状态跳转,在确认模型的合理性后生成逻辑架构与接口,将设计需求进行分配,用于设计实现和软硬件架构。该研究通过对飞行导引、自动推力、自动着陆、机组通告等功能的可用性和完整性进行分析检验,改进了功能需求设计。     

自适应融合 RGB图像特征的稀疏深度修复

深度修复的目的是从稀疏深度图像中恢复出稠密的深度图像。现有方法通常是以稀疏深度图像及其对应的 RGB图像为输入,通过 1个卷积神经网络恢复出密集深度图像。然而,普通的卷积层在处理稀疏且不规则的深度信息时有较大的局限性,同时,RGB图像特征和深度图像特征属于不同的模态。针对这些问题,文章提出了自适应稀疏不变模块,根据输入像素的有效性来处理稀疏深度,并提出了结合注意力机制的多尺度特征融合模块,在关注有效特征的同时,抑制不必要的特征,进一步提高深度修复性能。文章在 NYUv2数据集上进行了一系列实验,实验结果表明了所提出算法和模块的有效性。     

民用飞机产品保障相关的使用分析要求

民用飞机产品保障分析是产品支援的一个重要过程,它使飞机具有可维修性、可靠性、可测试性,并可优化飞机全生命周期成本,定义飞机在役期间所有需求资源,保持其预定用途。而产品保障相关的使用分析作为设计初期产品保障分析中的重要部分,分析飞机的使用和操作等方面的任务,这些任务对于保障飞机的正常运行十分重要,飞机运行中的很多方面都会受到此任务限制,另外,产品保障相关使用分析也可提出对于飞机设计的要求,在优化飞机设计的同时也使保障资源规划更为合理,而其所确定的任务可以为开展细化的产品保障分析提供支持。     

航天事故中的人为失误分析

在航天器和武器系统的设计、生产、安装、试验、测试、维修、保养及使用过程中出现的失败、故障和事故,统称为航天事故。如果这种事故不是由机械或技术原因引起,而是由于工作人员不能按规定的精度、时间和顺序完成规定的操作,从而导致机器、设备和系统的损坏或运行失败,即称为人为失误。     

基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测

提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实验结果表明:针对户外场景中的行人目标,与通过整幅图像的视觉注意计算来实现目标检测的传统方法相比较,该检测方法可使检测时间缩短30%,同时还能使检测准确率提高9%.