基于电子数据存储技术的微机化遥测处理系统

通过对某一高码速率光纤遥测系统中数据格式、码速率、数据容量、数据存储宽度、数据存储速率等特点的研究，提出了一种基于大容量电子数据存储器的微机化遥测处理系统，对存储的大容量数据阵列中的帧码识别、分路控制方法进行了讨论，并对受干扰数据处理时帧同步码检测的检测门限和同步对策参数进行了分析，最后给出了整个微机化的大容量遥测数据处理系统的软硬件设计方法，通过在６．５ＭｂｐｓＰＣＭ系统下的运行实验表明，整个方     

研究用现场数据估计系统可靠性参数置信区间

研究用元部件现场信息估计系统可靠性参数,如系统可靠度、可靠寿命等区间估计问题。文中提出了一种新的估计方法——替换百分点法,并运用Monte Carlo数字仿真对估计的置信度和精度进行了分析,研究结果表明此方法具有工程应用价值。     

IDSS中数据仓库和数据挖掘的研究与实现

讨论了数据仓库、数据库知识发现和分布式对象的概念和技术,提出了一种集成化的IDSS(Intelligence Decision Support Systems)的开发环境,将传统的DSS四库结构与数据仓库相结合,把数据挖掘作为一种特殊的模型应用于数据库中的知识发现.同时,在系统实现上采用分布式对象技术,实现接口规范和应用程序相分离.最后进一步对数据仓库的设计与实现及数据库知识发现的设计与实现进行了介绍.     

航空维修人为差错理论分类和对比研究

通过对航空维修人为差错理论的梳理和比较，将航空界已形成的主要人为差错理论分成三类：个人学派、组织学派和系统学派．并对各理论的研究视角、特点、优点和局限性进行了归纳和对比。     

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用，为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题，提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS，首先获取软件缺陷预测模型数据，对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究，实现知识图谱推荐优质软件缺陷预测模型作为自动化搜索的热启动输入条件，根据不同的软件缺陷预测评价指标，优化不同最佳的模型结构.其次实证研究采用NASA开源数据集实验对象和六种性能评价指标，实验结果表明， AutoKGGAS自动化软件缺陷预测模型在不同数据集不同评价指标方面，性能优于知识图谱推荐的传统经典软件缺陷预测模型.自动化软件缺陷预测模型为航天软件缺陷预测辅助代码审查测试提供了原型，在工程实践应用方面具有重要的意义.     

航空产品RMT数据管理系统框架设计研究

对航空产品的可靠性数据、维修性数据和测试性数据（RMT）的有效管理是保证飞机质量的重要途径,根据设备全寿命周期的特点和RMT数据管理内容,结合当前计算机技术,对飞机制造厂和研究所航空产品RMT数据管理系统的框架进行了设计研究。     

直流电机网络控制系统仿真

对直流电机网络闭环控制系统进行仿真分析,根据电机网络闭环控制系统原理建立仿真模型。对具有数据丢包的直流电机网络伺服控制系统输出响应特性进行仿真,比较系统分别采用PI控制及增益,可调PI控制方式时的输出特性。结果表明,相比常规PI控制增益可调PI控制方法在网络环境下具有更好的控制特性。该研究为网络伺服控制技术提供可靠的参考依据。     

煤矿监测监控系统数据集成模式

从煤矿监测监控系统的实际出发,分析国内外煤矿监测监控系统的发展现状和局限性,论述用高新技术改造我国传统煤矿监测监控系统的可行性和必要性,然后从监测监控系统的结构角度,分析煤矿监控系统现阶段的发展主流和未来的发展趋势,并最终提出相应的信息数据集成技术方案。     

面向空中交通节能减排的真空速估算模型

为了实现终端区内空管单位燃油消耗的有效评估,结合综合航迹数据采用数据挖掘技术,提出一种基于航迹数据的终端区真空速的估算模型.首先应对综合航迹数据处理,提出了对综合航迹处理的方法;通过在中国气象数据网上获取机场上空风的数据,利用插值法建立机场上空风场的模型;分析航行速度三角形,推导出真空速计算模型.最后分别以离场和进场的QAR数据,用Matlab对真空速进行仿真估算.结果表明:方法能够有效地利用综合航迹数据进行真空速的估算.     

天气因素导致的航班延误问题研究

针对天气干扰下的分季节的航班过站衔接时间优化问题,在对各个航班的潜在延误风险等级评价的基础上,通过历史数据研究天气因素导致的航班延误概率分布,求得各航班波及延误的期望,以优化前后总的波及延误之差最大化为目标函数,分别建立分季节优化松约束模型和紧约束模型,对航班衔接过站时间进行优化.最后以国内某航空公司的航班数据为算例,进行验证并比较.研究结果表明,分季节的松约束模型和紧约束模型均比原计划减少了波及延误的时间,且松约束模型的优化效果更明显.