汽车车身局部复杂曲面造型的计算方法

本文结合汽车车身复杂外形设计的实际，运用重节点型B样条曲线曲面理论，研究了汽车车身局部复杂曲面的造型方法，阐述了汽车车身局部复杂曲面造型的具体计算方法，为汽车车身复杂曲面的处理提供了一种有效的手段。     

加快信息化建设实现跨越式发展

分析了集团公司在信息化建设方面已经取得的成绩和存在的主要问题,提出了集团公司信息化建设的指导思想、目标、任务以及应采取的措施.     

基于SQL SERVER7.0数据库安全管理技术的实现

该文结合笔者在用PB开发Microsoft SQL SERVER7.0client/server数据库系统的实践经验，阐述了如何实现网络安全管理的实用技术。     

考虑机场位置与航线流量影响的航空网络防御资源优化策略

传统复杂网络领域对网络防御问题的研究未考虑影响航空网络防御资源配置的主要因素,为此提出 一种考虑机场位置、航线流量等因素的基于航空网络实际的防御策略,来降低网络风险。首先,利用节点脆弱 性减少模型确定不同类型防御资源防御量与节点防御能力的函数关系;然后,对传统的重要度评价矩阵做出改 进,考虑航线流量、机场位置等影响航空网络防御资源配置的因素对节点进行重要度排序,并分析节点与整个 航空网络风险的关系;最后,在总防御资源量一定的情况下,利用模拟退火算法对各个节点配置的防御资源量 进行求解,使得网络总风险最小。通过对随机生成网络与中国航空网络的实验发现,该优化策略在分配防御资 源时,能够区分机场节点位置和流量的差异,相比于传统方法能够有效降低网络总风险。     

基于InfoLSGAN和AC算法的滚动轴承剩余寿命预测

为解决小样本和噪声干扰下滚动轴承剩余寿命(RUL)预测准确率低的问题,提出一种基于信息最小二乘生成对抗网络(information least squares generative adversarial network,InfoLSGAN)和行动者-评论家(actor-critic,AC)算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。将堆叠降噪自动编码器、信息生成对抗网络和最小二乘生成对抗网络相结合,构建InfoLSGAN,自动地从噪声数据中提取可解释的鲁棒特征,解决梯度消失问题;采用基于AC的训练算法训练InfoLSGAN,减少训练时间,加快收敛速度;根据训练后的InfoLSGAN,利用softmax分类器预测测试样本中滚动轴承的剩余寿命。通过滚动轴承加速疲劳寿命试验验证该方法的有效性。试验结果证明,当信噪比等于0时,该方法对滚动轴承测试样本的寿命预测准确率至少提高了10%。在小样本情况下,滚动轴承剩余寿命预测的平均准确率达9584%。     

基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策

准确的航空发动机维修等级决策,能够避免过维修和欠维修,在保证航空发动机运行安全的前提下节约维修成本。结合航空发动机状态监控信息和维修等级特点,采用深度信念网络（DBN）算法,挖掘状态监测及维修等级决策之间的深层次对应关系,实现对维修等级的分类和预测。该模型通过DBN预训练和反向传播(BP)神经网络反向微调提取出样本特征,从而提高维修等级预测准确率。以某航空公司CF6航空型发动机的状态参数和维修等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。      

航空电子FC网络性能测试系统

光纤通道(FC)技术是未来航空电子系统互连首选协议。为了研究光纤通道用于航空电子系统互连时的网络性能评价问题,需要采用有效的手段对光纤通道网络性能进行测试。阐述了在采用轻量IP上层协议通信的光纤通道网络平台上光纤通道网络性能测试系统的设计原理;并说明了光纤通道网络数据通信的实现方法;最后给出了测试实例。     

基于贝叶斯网络的空中交通运输系统韧性评价

为准确刻画空中交通运输系统安全保障能力,引入韧性概念评估其抵御风险与恢复水平。建立层次化的贝叶斯网络模型,分析影响空中交通运输系统正常运行因素,评价系统韧性,并对2010—2019年中国空中交通运输系统韧性及变化趋势进行定量分析。通过调整模型各结点,分析因素对系统整体韧性水平的影响,以新冠疫情下底层结点的变化情况为例对系统整体韧性水平变化进行评估。研究结果表明,空中交通运输系统的总体韧性评价值在54%～60 2%之间,且随着社会经济不断发展呈现波动上升的趋势。在新冠疫情影响下系统服务水平受到较大影响,但系统整体仍能维持一定的韧性。贝叶斯网络模型较好地量化了空中交通运输系统韧性,是提高系统韧性的基础,为空中交通运输业可持续发展及抵御冲击提供有效调控策略和理论方法。     

基于扎根理论-贝叶斯网络的消费级无人机事故致因分析（英文）

为了降低日常使用场景中消费级无人机（Unmanned aerial vehicles,UAVs）的事故率,根据消费级无人机事故案例分析了事故致因。通过扎根理论提取事故致因因素,分析了这些因素之间的关系。构建了消费级无人机事故的贝叶斯网络。利用扎根理论-贝叶斯网络,推断出坠落、空中碰撞、失踪和人身伤害4种类型事故的概率。通过对各因素的后验概率进行反向推理,得到了各事故概率最大的因果链。在分析每个因素的敏感性之后,相应地推断出网络中的关键节点。然后分析了消费级无人机事故的致因因素。结果表明,坠落事故概率最高,坠落事故与人身伤害概率最大因果链相关,作为结果节点的各类事故的敏感性分析结果不一致。     

应力状态对磁记忆信号的影响

 通过对20#钢试件拉伸时表面磁场的在线测量和20#钢试件经过不同程度拉伸并卸载后的表面磁场的测量,研究应力状态对磁记忆信号的影响。20#钢进行拉伸试验时,在应力集中部位,当变形很小时磁场信号变化平缓;产生一定程度塑性变形后磁场信号变化相对剧烈;出现颈缩现象时磁场信号变化非常剧烈。经分析认为,磁记忆信号的变化与材料内部微观组织的状态有关,试件变形很小时,磁弹性效应对试件表面磁场的变化起主要作用;试件变形较大时,其表面磁场的变化主要受塑性变形区内位错聚集产生的微缺陷的影响。