超声速状态下航空发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制

为解决超声速状态下航空发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制的难题，基于改进卡尔曼滤波器，通过一种三维插值方法实现超声速状态包线范围内的发动机部件蜕化参数估计。而航空发动机性能恢复控制是在常规内环控制转速的基础上增加了外环控制回路，该回路主要包括推力估计模型与外环控制器两部分。基于最小二乘支持向量回归机设计了一种推力估计模型，其输入采用特征选择算法筛选推力估计模型的最优输入，相比于传统的不经选择的推力估计模型，精度有较大提高。设计了外环模糊PI（Proportional integral）控制器自适应调节内环转速指令来实现蜕化发动机性能恢复的目的。最后通过超声速状态下的数字仿真，验证了上述发动机部件蜕化参数估计与性能恢复控制方案的有效性。      

飞行员疲劳监测中的人眼定位及状态判别研究

飞行员驾驶疲劳是影响飞行安全的重要因素之一。常用基于人眼识别的方法对飞行员进行疲劳监测，其关键是人眼定位及状态判别。利用改进的平均合成滤波器算法定位人眼，根据模糊综合评价思想，判定人眼睁开闭合状态，根据PERCLOS疲劳检测方法对飞行员进行疲劳监测。实验表明，改进的人眼定位方法具有更高的精确度和鲁棒性，提出的人眼状态判定方法能够满足疲劳监测需要。为最终构建一种机载的、实时的、非接触式的飞行员疲劳监测系统提供了理论基础。     

航空事故人为因素多模型集成分析与控制策略

人为因素是现代航空事故最主要的致因因素,分析航空事故中人为因素的特点,进一步提出预防措施,有利于提高飞行安全水平,实现本质安全。提出多模型集成的航空事故人为因素分析与控制流程,将事故树分析方法( FTA)和人因分析及分类系统( HFACS)相结合,寻找事故的直接原因和深层次原因,全面识别航空事故中的人为因素、事故机理及事故演化过程;运用定量方法找出关键因素,针对性地提出避免由人为因素导致航空事故的策略;根据关联危害性分析法,挖掘事故的潜在不安全因素,实现主动的事故预防。     

飞机维修大纲中的任务转移风险评估方法

以波音737NG飞机维修大纲为例,对其依据MSG—3决断逻辑制定的维修大纲中的任务转移风险进行模糊综合评价。使用模糊理论、层次分析法、熵权法和转移修正因子计算维修大纲中任务转移的风险概率值。结果表明,该值符合FAA和EASA的安全标准,方法可行。     

民用飞机试飞阶段人为因素适航审定技术研究

随着飞机各系统可靠性的不断提高,人为失误逐渐成为系统失效或造成飞行事故的主要因素,已成为设计及适航审定部门关注的重难点问题.当前国内外对于如何验证人为因素是否满足相关适航条款的要求仍处于理论探索阶段.针对上述问题,基于CCAR-25部条款分析试飞阶段民用飞机人为因素适航审定过程,包括基于SHELL模型及T.E.S.T矩阵的人为因素审定条款筛选,基于MOC5&MOC6的试验机符合性验证方法,并基于模糊评判方法给出数据分析实例.本文提出的人为因素适航审定思路及验证方法具有一定创新性,已在试飞阶段ARJ21-700飞机上初步应用,可为后续C919等民用飞机人为因素设计和适航审定提供技术支持和方法保证.     

无沸腾区机载喷雾冷却实验关联式研究

主要开展4种不同结构热沉表面无沸腾区机载喷雾冷却实验关联式的研究.在总结前人工作经验并搭建实验台完成实验的基础上,提出了影响喷雾冷却性能的4个无量纲参数,且通过实验数据处理得到各个热沉表面的努塞尔数无量纲关联式.给出的光滑热沉表面实验关联式的预测值与实验值偏差在±8.5%以内,并分析了各个量纲对实验关联式精度的影响.对于钻孔表面,引入传热强化系数对关联式进行修正,使得关联式的预测值能够落在偏差±15%内.另外单独给出了槽道热沉表面的实验关联式,该关联式不受槽道结构及数量的影响,且适用于水、盐类及醇类溶液.      

基于灰色神经网络的APU维修成本预测研究

对APU的维修工作进行分析,提出APU维修成本的结构组成,利用APU在翼性能参数与维修成本的映射关系确定预测参数,在传统灰色预测方法的基础上融合BP神经网络,构建了基于灰色神经网络的APU维修成本预测模型。以某航空公司APS3200型APU维修数据为样本,运用MATLAB对影响参数进行关联分析,并对所建立的模型进行拟合和验证分析。该模型具有样本少、训练快、预测精度高等特点,实现了对APU维修成本的准确预测,可为航空公司年度APU维修预算制定、维修合同谈判、经济性拆发等提供决策支持。     

基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。     

大数据技术在应用型本科高校数字图书馆建设中的作用

针对应用型本科高校图书馆建设,讨论了运用大数据挖掘技术建设数字图书馆的一些关键问题。从科研动向、信息服务质量和馆员数字素质培养等方面加以探讨,并提出了相应解决方案。最后就如何运用数据挖掘技术建设高校数字图书馆进行了阐述,从读者记录、浏览内容、浏览行为和保持读者等方面,论证了大数据挖掘技术在数字图书馆建设中的重要作用。