民机虚拟产品维修性评价方法研究

通过分析影响产品维修性的各种因素,确定了民机虚拟产品维修性设计属性;以维修作业虚拟仿真为基础,提出了基于虚拟仿真的可视性、接触可达性、RULA分析和NIOSH分析的评价方法以及基于多属性决策理论的维修性综合评价方法,最后结合驾驶舱设备给出应用实例,验证了该方法的有效性。     

基于改进模糊综合评价的民机维修工效研究

针对民用飞机维修工效的设计与评价方法问题,构建了基于G1法的维修工效模糊综合评价法。首先利用“人-机-环境”系统理论模型,建立了民机的维修工效指标体系。然后在模糊综合评价方法中引入G1法求各指标的权重系数,避免了使用层次分析法求权重可能产生的不一致问题。最后结合A320和B737—500机型实例,对两种机型驾驶舱的维修...     

基于DKF的IMU误差预测算法

作为导航领域常用的组合导航方式,全球导航卫星系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)组合导航在GNSS信号失锁后,由于惯性测量单元(IMU)误差随时间迅速积累,其定位结果会偏离载体真实位置,导航精度下降.针对此问题,提出了一种长短期记忆网络(LSTM)辅助的算法,称之为深度卡尔曼滤波(DKF)算法.DKF算法的核心思想是使用LSTM训练IMU误差模型,然后通过训练出的模型预测IMU误差,最后将预测的IMU误差代入IMU数据以校正导航结果.仿真结果表明:在200s测试数据上,DKF算法将误差从1.1537m/s降低到0.3746m/s.与平均预测、卡尔曼预测和最小二乘估计等方法相比,DKF算法的误差最小,具有更优越的导航性能.