面向新一代通用教练机航空电子系统综合化技术

面向四代机综合化航空电子系统通用教练机航空电子系统技术是新一代教练机研究的新领域.本文通过根据综合化航空电子系统任务合成、信息融合以及结构化综合技术和特征,针对通用教练机航空电子系统能力和训练需求,通过采用系统任务合成技术,提供任务组织和态势感知能力,支持综合化任务决策和运行;通过采用信息融合技术,提供系统的信息关联感知、能力组织和品质提升,支持系统综合化信息能力支撑和品质保障;通过采用系统结构化综合技术,提供资源组织、处理效率和系统可靠性能力,支持系统能力、效率和有效性保障.     

基于静态优先级的调度

应用实时系统,如航空电子系统,不仅要满足调度任务的强实时约束,而且要具有较强的系统功能,即需要较高的系统任务可调度利用率。本文首先给出实时任务调度算法的分类及基于优先级调度算法的性能分析;然后详细描述了静态优先级任务系统的调度算法,以及在诸如航空电子系统数据传输网络设计中调度方案的选择。     

航空电子系统混合实时任务的双层调度

针对航空电子系统的实时性需求,提出满足综合模块化航空电子(IMA)构架的双层任务调度算法.通过加权轮转调度激活分区,并为分区提供固定的时间窗口,增强了系统的可预测性;分区内部采用可抢占的固定优先级调度,减少了高优先级任务的响应时间.算法支持混合任务集的调度:对周期的强实时任务,建立具有任意时限的任务模型,增强了模型的通...     

面向风险均衡的AFDX虚拟链路路径寻优算法

为确保综合模块化航空电子系统的安全性需求能够在全双工交换式以太网中得到一致性保证,提出了一种面向风险均衡的路径规化（RBPP）算法,以满足各航电功能间的安全隔离要求,同时分散风险,避免局部物理链路的风险集中,提高系统安全性。以民机失效状态类别划分为基础,建立了航电功能、分区、端系统、虚拟链路（VL）风险模型;RBPP以均衡各物理链路风险为目标,同时综合考虑网络实时性、链路负载能力等因素,采用粒子群算法进行优化目标求解。利用仿真优化方法对RBPP算法进行了实现,在典型工业航空电子全双工交换式以太网（AFDX）网络架构及A380AFDX网络架构下进行仿真分析,结果显示多播VL的简化处理的会使网络风险增加;在1 000条VL配置下与负载均衡（LB）算法和最短路径（SP）算法进行了分析对比,结果显示RBPP算法在满足各航电功能间的隔离需求的同时,链路风险均衡能力在两种网络拓扑下分别比负载均衡算法提高了10.7%和23.4%,比最短路径算法分别提高了35.4%和47.9%。     

基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法

重构蓝图定义了故障状态下系统软硬件资源的重新配置方案,是实现综合模块化航空电子系统重构容错的关键。提出了一种基于改进Q学习的重构蓝图生成方法,综合考虑负载均衡、重构影响、重构时间、重构降级等多优化目标,并应用模拟退火框架改进探索策略,提高了传统Q学习算法的收敛性能。实验结果表明,与模拟退火算法、差分进化算法、传统Q学习算法相比,本文提出的改进Q学习算法效率更高,所生成重构蓝图质量更高。     

综合化航空电子系统可信软件技术

航空电子系统要求航空任务的执行具有确定性、可预测和可控性。深入分析综合化航空电子系统软件安全性、可靠性、完整性和实时性需求,提出了综合化航空电子系统软件可信性的定义。首次将可信计算引入到综合化航空电子系统中,建立综合化航空电子系统可信软件体系结构,在此基础上,提出软件可信运行环境构建方法和可靠性增强技术。这些技术能够保障综合化航空电子系统的可预测性,对保证飞机任务的执行及其安全具有重要的作用,为研制适合于中国大飞机的综合化航空电子系统可信软件奠定基础。     

一种基于广义驾驶舱系统需求的航空电子系统需求捕获方法

传统的航空电子系统的需求捕获方法忽视机组与机器设备协助的工作情况,而导致捕获的需求与人机接口需求脱节。定义机组和机器设备组成的系统为广义驾驶舱系统。通过捕获该系统的需求,获得机组功能、航空电子系统功能、其他相关设备的需求,而后对捕获的需求进行分解和分配,以获得航空电子系统的需求。在捕获航空电子系统需求时,利用预先划分的、组成飞机任务的子任务场景对广义驾驶舱系统需求进行捕获。根据机组与机器设备分配的约束条件和规则,将所捕获的需求分配给机组和包括航空电子系统在内的机器设备,再分配给航空电子系统与其它机器设备,从而捕获包括人机协作功能需求在内的航空电子系统的需求。在描述上述方法时还初步建立了一种描述需求分解和分配的数学模型。     

基于AFDX的特种飞机任务电子系统总线应用研究

随着航空电子系统综合化程度的不断提高,对数据总线的通信能力提出了更高的要求,此需求对于具备较高信息收集能力的特种飞机任务电子系统来说尤为突出.本文提出了一种基于航空全双工交换式以太网(AFDX)的特种飞机任务电子系统构建思路,并对其进行了分析与验证.     

粒子群算法在求解航空项目资源均衡优化问题中的应用

为了解决航空项目多任务多层级嵌套带来的资源利用率低、需求量集中等问题,将粒子群算法应用于复杂航空项目的资源均衡优化。通过构建资源均衡优化问题的解空间,建立任务开工时间与算法中粒子属性的映射关系。以资源需求均方差为算法的评价函数,在考虑任务逻辑关系而形成的约束条件下,求解项目中非关键节点的实际开始时间,并给出详细资源均衡优化方案。以航空项目中典型机翼装配为算例对算法进行验证,证明所提出的优化方法能够有效削弱资源需求峰值,解决资源需求量集中的问题,达到了项目资源均衡的目的。     

基于虚拟仪器技术的电源自动测试系统

随着航空电子系统的日益完善,可靠性和可维护性已成为航空电子产品的重要技术性能指标.测试是设计和生产过程中的重要环节,测试的方法和手段日新月异,自动测试成为产品测试的主要发展方向.而电源的测试,大部分是手动完成.在测试过程中,需要人工多次调整负载和电压,同时手动计算并记录测试结果,整个测试过程极其繁琐并容易出错.从硬件和软件两个方面讨论了电源自动测试系统的设计及其实现方法.     

基于改进人工蜂群算法的多值属性系统故障诊断策略

针对实际工程应用中常见的多值属性系统故障诊断策略问题,在传统人工蜂群算法(Artificial Bee ColonyAlgorithm,简称 ABC算法)的基础上,提出改进蜂群算法用于多值属性系统的测试序列寻优。首先,在蜂群算法中重新定义多值 D矩阵和五元组的含义;其次,引入方向信息概率矩阵,设置状态转移规则和矩阵元素更新策略;最后,采用导弹舵系统实例说明算法的实现过程和有效性。最终测试序列寻优结果表明:与传统的多值 Rollout算法相比,文中所提算法能得到较好的诊断策略结果,具有一定的应用价值。     

Uncertain multiobjective redundancy allocation problem of repairable systems based on artificial bee colony algorithm

Based on the uncertainty theory, this paper is devoted to the redundancy allocation problem in repairable parallel-series systems with uncertain factors, where the failure rate, repair rate and other relative coefficients involved are considered as uncertain variables. The availability of the system and the corresponding designing cost are considered as two optimization objectives. A crisp multiobjective optimization formulation is presented on the basis of uncertainty theory to solve this resultant problem. For solving this problem efficiently, a new multiobjective artificial bee colony algorithm is proposed to search the Pareto efficient set, which introduces rank value and crowding distance in the greedy selection strategy, applies fast non-dominated sort procedure in the exploitation search and inserts tournament selection in the onlooker bee phase. It shows that the proposed algorithm outperforms NSGA-II greatly and can solve multiobjective redundancy allocation problem efficiently. Finally, a numerical example is provided to illustrate this approach.     

基于人工蜂群算法与NURBS的吸附式叶型优化设计

为提高轴流压气机吸附式叶型优化设计的质量,设计了一套基于人工蜂群(ABC)算法和非均匀有理B样条(NURBS)的自动优化设计系统.对人工蜂群算法的运行机制进行了深入分析,并与目前广泛使用的遗传算法(GA)进行了对比.对比发现人工蜂群算法可以更好地逼近全局最优值且收敛效率提高50%.使用NURBS对叶型进行参数化,并研究了参数化过程中的畸变问题.将抽吸参数与叶栅参数同时作为优化变量,使用该系统对一吸附式叶栅进行了优化.结果显示:抽吸槽设置在58.44%轴向弦长位置处流动损失下降明显,与优化前未抽吸叶型相比流动损失降低64.8%,气流分离得到有效抑制.     

水陆两栖飞机静力试验优化机翼变形的载荷配平

水陆两栖飞机全机静力试验的浮筒着水工况试验中，在试验允许的常规载荷配平方案下，压向大量级水载荷作用于浮筒结构引起机翼较大变形，影响试验精度，因此进行以减少机翼变形为目标的载荷配平研究。将机翼近似为悬臂梁结构，在构建的机翼力学模型基础上应用Green函数建立机翼的挠度曲线方程。首次以考核区域边界肋的挠度和转角为优化目标并建立多目标函数，通过层次分析法和极差变换标准化处理方法将其转化为单目标函数后，采用引入交叉和变异因子的改进蚁群算法进行载荷配平方案优化运算。有限元分析及试验结果显示，优化得到的载荷配平方案可以显著地减少机翼变形，配平载荷不影响考核区域的真实变形，证明了该优化方案的正确性和可行性。     

基于粒子群和人工蜂群混合算法的气动优化设计

现代启发式智能算法存在全局与局部搜索能力的平衡问题,针对此问题,采用双种群进化策略和信息交流机制,提出一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的新型混合优化算法——MABCPSO,并分别进行函数测试和翼型的气动优化设计验证。结果表明:MABCPSO新型混合优化算法具有更好的寻优能力,相比粒子群算法和人工蜂群算法,该算法能以更少的进化代数分别提高1.7%和2.2%的减阻效果。     

ABCLS method for high-reliability aerospace mechanism with truncated random uncertainties

The random variables are always truncated in aerospace engineering and the truncated distribution is more feasible and effective for the random variables due to the limited samples available.For high-reliability aerospace mechanism with truncated random variables, a method based on artificial bee colony(ABC) algorithm and line sampling(LS) is proposed.The artificial bee colony-based line sampling(ABCLS) method presents a multi-constrained optimization model to solve the potential non-convergence problem when calculating design point(is also as most probable point, MPP) of performance function with truncated variables; by implementing ABC algorithm to search for MPP in the standard normal space, the optimization efficiency and global searching ability are increased with this method dramatically.When calculating the reliability of aerospace mechanism with too small failure probability, the Monte Carlo simulation method needs too large sample size.The ABCLS method could overcome this drawback.For reliability problems with implicit functions, this paper combines the ABCLS with Kriging response surface method,therefore could alleviate computational burden of calculating the reliability of complex aerospace mechanism.A numerical example and an engineering example are carried out to verify this method and prove the applicability.     

光纤通道交换网络WRR实时调度算法分析

 随着综合航电系统的发展,1553B总线已经不能满足发展的需要,光纤通道交换式网络作为新一代高性能网络通信协议被引入到航电系统中,其性能指标与整个航电系统的总体指标有着密切的关系.为了解决系统消息实时发送的问题,研究了光纤通道交换网络实时条件下加权轮询调度算法的通信性能,利用随机Petri网对光纤通道交换网络的调度过程进行了建模,通过对模型的仿真和分析,得到了数据传输量及传输时限变化时系统网络负载、延迟时间、超时消息所占比例等重要性能指标,并分析了调度算法的性能.仿真结果证明光纤通道交换式网络具有高速稳定性,加权轮询调度算法能够满足消息传输的实时性、公平性要求.     

面向适航符合性的智能航电系统认证研究进展

民用飞机航电系统引入人工智能/机器学习技术会带来可信性、不确定性和可解释性等问题,有必要通过有效的符合性方法向公众与利益攸关方证实智能航电系统的适航安全性。首先,分析了智能航电系统的等级分类和应用现状,阐述了现有指南和标准的适用性;然后,基于对当前研究成果的梳理,总结了包含可信度分析、安全性评估、安全风险缓解和认证/批准活动的智能航电系统认证框架实施流程及其技术细节;最后,给出智能航电系统在全生命周期各个阶段的符合性验证要求及实现方法建议,评估了符合性验证对现有适航体系的影响,为民用飞机智能航电系统的设计与认证提供了参考依据。