安全出自细节

<正>【案例一:起飞偏出跑道】某公司一架波音737-300飞机,在某机场起飞。飞机在跑道头做180度掉头,飞机推力处于慢车位,离对正跑道尚差20多度,机组便匆匆忙忙按下了"起飞/复飞"按钮(TO/GA),飞机发动机开始增加推力。但飞机滑跑方向迅速偏转,以30多度的交叉角,一头偏出跑道,进了草地。到了此时,机组还不明就里。在向公司签派打电话时,机长还在抱怨飞机前轮转弯不听使唤,导致方向失控。事后,根据QAR数据译码发现,     

应用改进多种群遗传算法的多星成像目标规划方法

针对目前多星成像目标规划求解算法容易陷入局部最优解,且对于大区域目标及规划时间周期较长时不能尽快规划出较优的成像方案问题,提出一种改进多种群遗传算法的多星成像目标规划方法。以成像规划方案周期最短、覆盖率最大为目标函数建立模型;利用改进的多种群遗传算法对模型进行求解,采用移民算子种群在多种群之间关联及更新种群,保留每代进化中的最优成像方案。利用多星对区域目标成像验证了所提出的方法,结果表明:此方法能够较好地用于模型的建立及求解,有效地规划出目标函数较优的成像方案。     

考虑两种失效竞争的多状态冷贮备系统可靠性模型

针对装备系统中多状态工作部件存在退化失效与突发失效竞争的情况，以冷贮备系统为研究对象，假设系统内3个维修台可分别提供预防性维修与两种不同类型的修复性维修，采用随机检测策略，系统性能水平在一定范围内退化时进行预防性维修，部件完全退化失效时进行退化失效修复性维修，而突发失效时进行突发失效修复性维修；利用PH （Phase-type）分布描述模型中各类随机时间变量，外部冲击的到达则采用PH更新过程描述，建立了考虑退化失效与突发失效的多状态冷贮备系统可靠性模型。最后通过算例验证了模型的适用性，演示了预防性维修阈值以及三类维修速率对系统可靠性的影响。     

基于多尺度 3D-2D卷积神经网络的高光谱图像分类

设计提出了 1种针对高光谱图像分类任务的 3D-MSCNN模型。在 PCA降维的基础上,利用 3D空谱特征提 取网络和 2D多尺度特征提取网络实现高光谱图像特征提取,充分发挥高光谱图像空谱信息价值,增强对不同尺度 地表覆盖的表达能力。最后,利用 Softmax分类损失函数实现高光谱图像分类任务。实验结果表明,本文算法在 In. dian Pines和 Pavia University数据集上都取得了较好的分类效果。与 CD-CNN、3D-CNN、SS-Net和 HybirdSN等方法相 比,本文算法能够有效提升总体精度、平均精度和 Kappa系数等客观评价指标。     

基于多可信度代理模型的尾喷管优化设计

尾喷管是飞行器机体/推进一体化设计中的关键部件之一,直接影响着飞行器的推阻匹配、俯仰力矩配平等特性。为了提高尾喷管优化设计效率,建立基于多可信度代理模型的多目标优化模型。以基于粗网格、无黏模型的CFD 结果作为低可信度数据,以基于细密网格、SST k-ω 湍流模型的CFD 结果作为高可信度数据,将最大化推力系数、升力系数和俯仰力矩系数作为优化目标,构建Cokriging 模型,并结合NSGA-Ⅱ算法得到Pareto 解集。结果表明：以上三个目标分别提升了2.94%、13.0% 和40.6%,误差低于0.5%,并进行了敏感性分析;优化后流场波系结构更为复杂,改变了壁面压强分布规律;与Kriging 模型相比,Cokriging 模型具有相当的预测性能,构建时间成本节省了62%。