基于云贝叶斯网络的运输飞机超轮速风险评估

起飞超轮速严重威胁飞行安全,为了有效评估运输飞机起飞时在不确定性因素影响下的超轮速风险水平,提出一种基于云模型和贝叶斯网络的评估模型。选取抬轮速度、总重、低压转子转速、抬轮率、抬轮时机、升降舵控制量、风的分量、总温8个指标,建立超轮速风险指标体系;运用基于启发式高斯云变换算法和正向高斯云算法的云模型,实现超轮速风险等级...     

基于误差模型的权重二值神经网络近似加速

针对智能识别系统精确度和硬件复杂度之间的均衡设计问题,提出了一种基于误差统计模型的权重二值神经网络近似加速方法。在提出了一种获得高精度轻量神经网络的权重二值化处理算法基础上,引入近似加法器、消除乘法器以进一步提高能效。最终提出了一种系统级误差统计模型用于系统评估和优化设计,该设计能够分析和预测权重二值神经网络近似加速系统的最终精度。结果表明:该模型可以准确地预测系统精度,与仿真结果对比,相对误差在2.05%～3.07%。该模型预测用于指导相应软硬件的设计优化,可大幅提高设计的迭代速度。     

基于改进IRN网络的航空发动机故障诊断

建立了一种带偏差单元的内部回归神经网络.该网络的主要特点是记忆特性好,收敛速度快、稳定性强.介绍了该神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性.在对某型航空发动机故障诊断中,准确性极高.从而在适时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据,有着良好的推广应用前景.     

航空活塞式发动机空燃比实时控制算法

采用比例-积分-微分神经网络(PIDNN)的控制算法,集合了传统PID控制及神经网络各自的优点,控制发动机在不同工况下的空燃比,实现发动机在不同工况间切换时,能够快速地控制空燃比至目标值.在AMESim软件中建立发动机模型,在MATLAB软件中建立PIDNN控制算法,进行模型在环仿真,仿真结果表明:在不同海拔高度下,PIDNN控制算法都能够准确地把空燃比控制在目标值,当发动机在不同工况间切换时,PIDNN能够在0.5s内把发动机空燃比控制至目标值,并且保证过量空气系数超调量在0.2之内,改善了发动机的动力性、经济性,提高了发动机的响应能力.     

无线传感器网络时间同步协议动态切换机制

针对当前无线传感器网络时间同步协议通用性差的问题,提出了基于主动编程思想的时间同步协议动态切换机制,设计了能够动态适配的时间同步协议切换框架,重点讨论了节点间相互通信、时间戳标记、协议切换、本地时间与全局时间的转换等4个关键问题,并且在TinyOS（Tiny Operating System,微操作系统）平台上对新机制进行了仿真验证,比较了新机制同2种主流时间同步协议之间的性能差异.仿真结果表明：新机制能实现时间同步协议的动态配置,提高协同效率,节省切换开销,具有良好的应用前景.     

中国深空网首次△DOR联合测轨试验分析

通过分析中国深空网首次△DOR（Delta Differential One way Ranging,双差分单向测距）联合测轨试验的干涉测量事后数据,重点从观测量随机精度、闭合时延等方面讨论了国内深空网与国内VLBI（Very Long Baseline Interferometry,甚长基线干涉测量）观测网、国内深空网与国际深空网的联合干涉处理情况,并与ESOC（European Space Operation Center,欧洲空间操作中心）数据处理结果进行了比对.试验结果表明：我国深空网已具备独立或联合开展深空探测器导航测轨的系统支持能力;深空站系统具备高速率数据接收、采集、记录、传输能力,采集数据处理精度优于1 ns;深空网干涉测量信号处理中心具备多体制信号的干涉处理分析能力,其分析精度与ESOC处理精度差异在0.1 ns量级.     

星间链路在空间态势感知中的应用研究

通过对星间链路和空间态势感知系统国内外发展现状的分析,指出星间链路在空间信息有效获取、安全传输和实时应用以及保障空间态势感知系统战场生存能力等方面起着重要的作用.针对星间链路在未来空间态势感知系统中的应用需求,提出包含空间通信模型和空间导航模型在内的空间感知体系基本架构,并对该架构下星间链路的设计要求或者特点进行分析,指出星间链路应该具有灵活可变的星间路由策略和联网结构,并能够支持高速可变和安全可靠的星间数据传输.分别从空间网络和卫星节点2个层面提出了系统实现的关键技术,并给出部分关键技术的研究重点和研究方法.上述研究结果可以为星间链路及相关领域的研究工作提供一定的借鉴和帮助.     

基于阻塞流的机场终端区极限容量评估研究

为确定机场终端区最大容量保障能力,即极限容量,从终端区运行特点分析出发,综合考虑进离场航线长度、飞行速度、管制间隔等因素,构建进离场网络流模型,并以跑道Pareto容量包络线作为约束,分析进离场航线网络与跑道的耦合关系,建立基于阻塞流的机场终端区极限容量评估模型。以杭州萧山机场终端区为例,验证了模型的可行性和准确性,并借助模型分析了不同流量控制策略下终端区容量包络线的变化趋势。研究表明,随着移交间隔变大,终端区容量包线有内移的趋势,进场容量由33架次/h逐步降为25架次/h。     

民用飞机航材支援网络选址因素权衡方法研究

民用飞机航材支援网络作为主制造商为客户提供航材的必要媒介,合理地搭建该航材支援网络有利于提高主制造商的服务品质和客户运营能力。基于Kriging 方法,提出一种定性与定量相结合的民用飞机航材支援网络选址因素权衡方法,对选址因素进行梳理和分类,获取选址定量分析数据需求,并运用所提方法进行民用飞机航材支援网络选址因素权衡,...     

面向天基监视的红外弱小飞行目标识别算法

针对当前红外弱小飞行目标特征不明显、背景干扰大等问题,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标识别算法。检测框架以YOLOv4模型为基础,通过使用K-means++算法对训练集的候选框进行聚类处理,在初始大小的选取上放弃随机生成初始点的方式,在样本集里选取某一个样本作为初始中心使锚框（anchor）大小的选取更加合理。在模型结构中引入卷积注意力模块,使算法模型计算资源分配更合理,对红外弱小飞行目标的特征信息更加敏感。改进空间金字塔池化模块,使用平均池化可以更多保留图像的原始信息,降低天基成像中的噪点与坏点的影响。仿真实验表明采用K-means++计算Anchor大小时准确率可以达到80.13%,在加入了SPP和CBAM模块后之后在测试集上算法识别准确率达到了83.3%,经过对模型的修改有效提升了对红外弱小飞行目标识别的准确率。