基于空中交通管制运行品质的扇区容量评估

扇区容量反映的是扇区空中交通管制运行品质诸多要素综合寻优下的流量水平,目前将扇区管制员工作负荷阈值映射为扇区容量的评估方法存在片面性。为改善扇区容量评估方法,以成都进近南扇为研究实例,采集198组实际运行数据建立样本集,确立了涵盖空中交通流密度、管制运行安全性能、管制运行效率性能及管制员工作负荷等4类因子的管制运行品质量化指标,并基于主成分分析法实现了扇区管制运行品质综合评价,经函数拟合确定扇区容量为29架次/h,新方法更具科学性、客观性。     

基于功能脆弱性的空中交通相依网络流量分配

依据空中交通管理与航班运行规则,采用复杂网络理论构建由机场、航路与管制扇区组成的相依网络模型,建立不同扰动策略的影响规则,提出以网络流量熵和交通流损失比变化率为指标识别网络功能脆弱性。并以网络总流量熵最小为目标,建立基于改进遗传算法的网络流量协调分配策略,以降低空中交通相依网络的脆弱性。以民航华北地区空域为原型,发现了其相依网络脆弱性表现规律和脆弱源,采用遗传算法求解网络流量分配方案,优化结果降低了网络总熵值和功能脆弱性,其中机场网络流量分配后效果最为显著,验证了方法的有效性,研究结果可为空中流量管理决策提供一定的理论支撑。     

基于内禀属性的扇区复杂性评估

为了定量描述空域扇区的复杂性,引入交通内禀性概念,通过计算扇区内航空器间的逼近时间、侵略函数、关系矩阵、相关度函数,建立扇区的复杂性测度模型；并通过仿真算例,对扇区复杂度影响因素进行了分析.研究结果表明:复杂性值大小反映了扇区内飞机数量及汇聚、分散程度,复杂性值曲线拐点数量反映了扇区交通有序/无序程度,复杂性值曲线突变反映了扇区交通数量变化情况,可为管制员的监视和冲突解脱方案选择提供一定支持.     

多尺度模拟计算方法在超高温高熵陶瓷材料中的应用进展

超高温高熵陶瓷材料以难熔金属碳化物、硼化物、氮化物等为组元,具有较高的硬度、高温强度以及良好的热稳定性,已成为超高温陶瓷领域研究的热点方向之一。与传统材料相比,超高温高熵陶瓷涉及复杂成分空间、多个尺度维度、极端多场耦合服役环境,采用传统经验试错法开发超高温高熵陶瓷效率过低,故而需要改变材料研究范式,依靠多尺度模拟计算方法提高超高温高熵陶瓷研发与应用效率。本文首先简要介绍了具有代表性的多尺度材料计算方法,进而综述了多尺度材料计算方法在超高温高熵陶瓷研究中的典型应用成果,最后对多尺度材料计算方法在超高温高熵陶瓷研究中的前景进行了展望。     

基于交通流邻近度的空域容量评估

为了减小不安全事件发生概率,对空域容量进行合理、准确的评估,本文介绍一种基于交通流邻近度的邻近映射生成复杂性估计值的空域容量评估方法,分析了空域容量概念、影响因素、研究方法以及空中复杂度的研究方向,介绍了在研究空域中任何给定点存在1架或2架飞机的概率的概念,依据一阶和二阶的邻近映射概率密度函数介绍了飞机到达过程的复杂度映射模型,考虑扇区边界和恶劣天气的影响,最后生成复杂性估计值。结果表明复杂性估计值越高的区域,空域容量越小,复杂性估计值越低的区域,空域容量越大,从而验证了该方法的可行性。     

基于NetLogo的终端区交通流仿真

空中交通流仿真可用于分析空中交通流特性及其要素之间的相互关系,以揭示空中交通流随时间和空间的变化规律,阐明空中交通现象及其机理。采用多智能体仿真工具NetLogo建立终端区进场交通流仿真模型,并实例化描述了工具在空中交通实验中的建模和实验过程。结果表明,基于智能体的仿真建模工具可用于空中交通仿真实验,较好地再现真实世界的交通流特性。NetLogo是一个方便实用的空中交通仿真建模研究工具。     

基于平滑先验分析和排列熵的滚动轴承故障诊断

由于机械系统的复杂性,滚动轴承振动信号的特征信息表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析。基于此,提出一种基于平滑先验分析(Smoothness priors approach,SPA)和排列熵(Permutation entropy,PE)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用平滑先验分析方法代替传统的时间序列分解方法对滚动轴承信号进行分解,得到轴承信号的趋势项和去趋势项;其次,分别计算趋势项和去趋势项的排列熵值;最后,将排列熵值作为特征向量,输入基于粒子群优化支持向量机建立的分类器。将该方法应用于滚动轴承实验数据并进行对比分析,结果表明,在训练样本数为每类50%的条件下,该方法的故障诊断正确率比PE和经验模态分解-PE分别高出12.5%和3.125%。     

基于样本熵的语音信号检测算法

船舶自身发出的巨大噪声,严重影响了通讯设备通讯端船舶工作者的正常语音交流和通讯,须要进行语音信号增强,将语音信号从背景噪声中检测分离出来。为此,文章在分析语音信号与船舶背景噪声信号时域序列复杂性基础上,提出基于信号序列样本熵的语音信号检测算法。该算法将含噪信号进行分帧后,首先计算每帧信号的样本熵,并根据自适应预设阈值对信号进行初始判断；然后,利用信号通常持续一定时间的连续性,对信号初始判断进行平滑,得到信号的最终判别类别,实现对语音信号的检测。经过大量实测实验数据的验证,环境噪声信号的辨别准确度为 90.33%,语音信号为 95.05%,该算法取得了较好的判别精度。     

基于排列熵的长时间序列复杂程度分析

针对光纤陀螺温度漂移过程中,长时间序列的复杂程度分析问题,提出了一种新的排列熵计算模型.排列熵算法能够有效放大时间序列的微弱变化,且计算简单、效率高,在时间序列分析方面具有很好的效果.但时间序列长度对排列熵的影响较大,同时,长时间序列的排列熵算法效率较低.为了有效计算长漂移序列的排列熵,引入包络曲线思想并计算包络均值,...     

基于复杂性的六边形扇区驶入问题研究

为解决飞机穿越扇区边界飞行时存在局部复杂性上升的问题，在未来航空统一化管理的前提下，使用六边形的扇区理想化模型，并针对六边形扇区的几何特性及驶入飞机与扇区内飞机的相对位置、速度关系，提出了飞机在驶入六边形扇区时的空中交通复杂性模型。根据构建的空中交通复杂性模型，进行了复杂性分布图的计算，为飞机选择驶入扇区的位置、航向提供了参考依据。     

考虑进出交通影响的扇区运行通行能力研究

针对繁忙扇区受进出交通影响，缺乏量化决策模型，从而依赖空中交通管制员的个人经验，进而导致运行通行能力大幅下降的问题，开展考虑进出交通影响的扇区运行通行能力研究。首先，根据民航实际运行规则、扇区结构、机型组合和飞行速度等建立理论通行能力模型；然后，通过结合进出交通流构成和运行特征，对理论通行能力模型进行改进，得到进出交通影响下的运行通行能力模型。仿真结果表明，仿真计算值与平日观测值的平均绝对百分比误差为7.1%,证实了航迹规整度以及阻碍时间对扇区运行通行能力有显著影响。     

基于平滑先验分析和模糊熵的滚动轴承故障诊断

由于机械系统的复杂性,振动信号的随机性表现在不同尺度上,基于对振动信号进行多尺度的模糊熵(FE)分析,提出了基于平滑先验分析(SPA)和模糊熵的滚动轴承故障诊断方法。采用SPA方法对振动信号进行自适应分解,得到振动信号的趋势项和波动项;分别计算趋势项和波动项的模糊熵;将模糊熵值作为特征向量,输入至基于优化算法的支持向量机(OSVM)。将该方法应用于滚动轴承实验数据,分析结果表明:该方法在仅提取两个分量特征的情况下即可达到100%的故障诊断精度,可有效实现滚动轴承的故障诊断。      

终端区空中交通流到达模式识别

为了实现对终端区空中交通流到达情况更加准确的分析,针对目前常用的流量统计方法中所存在的问题,提出了交通流到达模式概念,并对基于聚类思想的到达模式识别方法进行了研究。在对交通流到达时序数据提取的基础上,利用基于免疫优化算法的聚类方法实现了对交通流到达模式的识别。对交通流到达模式特征进行了分析,并结合滑动时间窗算法提出了交通高峰小时及峰值流量计算方法。通过实例分析证明了方法的可行性与准确性。     

终端区进场交通流广义跟驰行为与复杂相变分析

空中交通流特性分析是空中交通流理论研究的重要内容,是空中交通管理的重要依据。基于终端区交通流混杂动力特征,采用模糊逻辑方法提出了航空器动态期望间隔控制策略,运用"刺激-反射"跟驰理论和局域先到先服务(FCFS)的原则建立了终端区交通流广义跟驰模型,并基于NetLogo构建了终端区交通流多智能体仿真平台,结合广州白云机场(ZGGG)02R跑道进场实例,演析了终端区进场交通系统涌现行为,揭示了交通流的速度、密度和流量3个基本参数之间的相互关系,发掘了空中交通蕴含的自由态、畅行态、亚稳态、伪拥塞态和同步态等5个演变相态,剖析了不同交通组织、间隔标准和流控策略下交通流的相变规律。研究成果可为丰富完善空中交通流理论奠定部分基础,为科学管控空中交通提供重要基础支撑。     

基于过程功率谱熵SVM的转子振动故障诊断方法

针对旋转机械振动过程的复杂性和振动故障产生的随机性以及振动故障样本获取难的问题,在信息熵理论的基础上,融合了支持向量机(SVM)小样本、全局性和泛化性好的优点,提出了过程功率谱信息熵(功率谱熵)SVM的故障诊断方法。结合转子实验台,得到了4种典型振动故障在多测点多转速下的数据,通过计算提取了其功率谱熵特征值作为故障样本,即故障向量,并建立SVM诊断模型,对转子振动故障的类别、严重程度和部位识别诊断,验证了该方法在转子振动故障诊断方面效果良好。     

基于粒化模糊熵的机载燃油泵故障诊断

由于机械系统的复杂性,机载燃油泵振动信号的随机性表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析。为了实现机载燃油泵的故障状态特征提取,以模糊熵作为机载燃油泵振动信号的基本特征,提出了基于模糊信息粒化和模糊熵的机载燃油泵故障诊断方法。首先,采用模糊信息粒化方法对振动信号进行粒化处理,得到包含最小值、中值、最大值三组模糊信息粒;其次,计算模糊信息粒的模糊熵值;最后,将熵值作为特征向量,输入基于粒子群优化支持向量机建立的分类器。将该方法应用于机载燃油泵及轴承实验数据,分析结果表明,该方法可有效实现故障诊断。     

样本量对滚动轴承振动性能变异过程评估的影响

以轴承全寿命周期内的振动时间序列为研究对象,构建最大熵泊松评估模型以研究滚动轴承振动性能的演变历程。将振动时间序列分为不同的段数,基于最大熵原理和泊松过程,计算各个振动时间序列相对本征时间序列的变异概率、性能保持可靠度及其变异速度和变异加速度等指标;分析各个性能变异指标与样本量的关系,从而选取合适的样本量;用动态平均不确定度分析性能保持可靠性评估结果的不确定性。结果表明:针对案例1和案例2,将样本量分别选取为800~1000和500~900,既可以使本征序列数据样本蕴含足够的振动信息;又可以对轴承振动性能的具体变异过程进行有效地评估。      

基于CTM的终端区交通流参数关系研究

为研究终端区空中交通流宏观时空特性及演变规律,利用时间离散的差分方程方法建立终端区进场交通流元胞传输模型,分析推导了交通流基本特性参数间的数理关系;借助NetLogo系统仿真平台对终端区进场交通流进行数据仿真与模拟推演,统计验证了交通流基本特性参数及其间相互关系,并利用真实雷达数据验证了仿真数据的可靠性;比较分析管制间隔对终端区空中交通流特性参数的影响规律。研究结果表明,进场交通流的速度与密度、速度与流量、流量与密度之间存在明显的相互影响关系,且管制临界密度与管制临界流量直接影响关系曲线拐点位置。     

基于DEMATEL的空域扇区复杂性影响因素研究

空域扇区复杂性直接影响着空域结构的合理性、管制员工作负荷的均衡性、交通运行的科学性以及空域规划的客观性,是保障航路运行安全,提高空域运行效率的主要方式。针对空域扇区复杂性影响因子较多的特点,首先构建影响空域扇区复杂性的因子体系,其次利用DEMATEL方法对影响空域扇区复杂性的因子进行量化,分析各因素与复杂性的关系及各因素间的关系,最后筛选出关键影响因素,并提出优化空域扇区复杂性的一些建议。     

空中交通相依网络的脆弱性研究

机场、航路和管制扇区构成空中交通相依网络,节点在受到扰动时,网络运输性能下降,引发网络脆弱性。提出一种空中交通相依网络脆弱性的度量方法,首先构建机场网络、航路网络和管制扇区网络3个层网络,基于空中交通管理规则与层网络间的逻辑连接关系,建立空中交通相依网络模型。在随机扰动和蓄意扰动节点两种不同失效模式下,采用最大连通度和结构熵两个指标,并给出了相应算法,分析相依网络的结构脆弱性;创建流量熵和交通流损失比指标,设计了相应算法,研究相依网络的功能脆弱性。研究结果表明,随机扰动对空中交通相依网络影响更大;网络的结构脆弱源与功能脆弱源是机场网络;网络的脆弱性与层网络间的连接方式和层网络的交通量不匹配有关。