航空发动机叶片超声检测信号的小波分析方法

超声波检测技术是航空构件检测中应用较多的一种检测方法。针对含损伤的某型航空发动机压气机叶片，采用小波分析技术，对超声检测信号进行分析和处理，提高了超声检测技术检出缺陷的能力。采用四种不同的小波基对同一信号进行分析，经研究表明：sym4小波基处理航空构件超声检测信号比较理想。     

空间预警系统资源建模与效能评估

对于复杂、不确定的空间预警系统效能评估问题,首先建立了一个多层次的预警系统资源模型,并以此为基础,提出了基于专家知识的定性与定量相结合的评估指标体系。最后,结合层次分析方法建立了预警系统效能评估方法,对计算实例的分析表明了该方法的合理性。     

作战飞机对地攻击效能研究分析

根据现代空地作战过程所体现的动态性,提出了作战飞机对地攻击效能评估的方法.以ADC法为基础,结合指数法、层次分析法,利用影响对地攻击的指标量,对对地攻击过程进行了建模与分析.在建模过程中,充分考虑了影响效能的因素,把指标分层并建立系统评估的框架模型.对基于模糊数学综合评判和层次分析方法理论作了有效结合,最后通过算例分析,证明该方法的有效性.     

基于模糊层次分析的航材仓库保障效能评估

通过分析航材仓库保障工作具体情况,查找相关国军标规定,构建了航材仓库保障效能评估指标体系;通过层次分析法确定指标权重和隶属函数,进而建立了基于模糊层次分析法的评估模型。结合实例分析,验证了该方法的有效性,为进一步提高航材仓库保障效能提供了帮助。     

平流层飞艇环境适应性评价模型

阐述了平流层特别是20km高度左右平流层的环境特点,分析了各种环境因素对长期在此空域中驻留飞行的平流层飞艇性能的影响,在此基础上,建立了平流层飞艇环境适应性评价指标体系。并针对其各评价指标的物理意义不同且数量级相差较大的特点提出了基于物理规划和层次分析法相结合的综合评价模型。算例和分析结论表明:抗风速度余量和产生消耗能量比在平流层飞艇对其飞行环境的适应能力评价中占有重要比重,应成为飞艇总体方案设计和论证时的重点关注指标。     

复杂装备维修方式决策方法研究*

针对复杂装备维修方式难以决策的问题,提出了一种三角模糊数、层次分析和熵权相结合的模糊综合决策法,克服了传统模糊层次分析法准确程度不高以及在权值确定方面处理重要程度不确定情况的问题。首先在对不同装备选择维修方式考虑因素分析的基础上,建立了复杂装备通用维修决策准则体系和评价集。然后根据准则间以及准则与评价集之间对应的模糊判断矩阵求出层次分析与熵权权值,并由两权值计算得出综合权值。最后根据综合权值与模糊综合决策矩阵进行运算（综合决策集）,确定装备的维修方式。     

航空发动机失稳特征信号甄别

针对航空发动机失稳时的重要表征——喘振信号开展检测、判别和处理方法的研究。通过失稳信号处理器实时获取压气机压力脉动数据,采用时域诊断分析方法完成对失稳信号的在线检测和预警。经压缩部件台架试验验证,失稳信号处理器能成功分离出喘振状态下的失稳信号特征,实现对失稳信号较为准确的捕获,采用的失稳判定方法有效。研究结果表明:失稳特征信号的实时、准确甄别,是发动机失稳主动控制的先决条件,提高失稳特征信号判别的正确率,可有效避免发动机失稳过程中信号的误判、漏判。     

民用飞机主最低设备清单建议稿项目模糊综合评价方法研究

民用飞机主最低设备清单建议稿（PMMEL）候选项目确定及验证是目前民用飞机主制造商通过适航审查的重要环节。本文提出一种 PMMEL 项目模糊综合评价方法,分析民用飞机 PMMEL 项目制定的目的,建立模糊综合评价因素论域;采用层次分析法计算权向量,建立 PMMEL 候选项目模糊综合评价模型,并获得模糊综合评价结果;以某型民用飞机主起落架下位锁弹簧 PMMEL 候选项目为例进行评价。结果表明：PMMEL项目模糊综合评价方法具有可行性和准确性,能够准确地得到 PMMEL 候选项目是否列入的评价结果,为传统的 PMMEL 项目评价方法提供分析结果验证,具有良好的工程应用价值。     

工程化复合材料结构优化设计方法

复合材料结构的可设计性带来大量设计变量,单靠传统方法难以实现结构优化,复合材料结构优化的铺层优化设计也是关键问题之一。从工程实际出发,探讨具有工程操作性的复合材料结构优化设计方法,形成 从结构布置优化到初始尺寸优化,再到详细铺层优化的三级优化设计方法,并在设计过程中加入符合复合材料 工艺要求的制造性约束;以某飞机复合材料垂尾翼盒结构设计为例,采用该方法对其进行优化设计。结果表明:本文提出的三级优化设计方法是适用于航空复合材料结构优化设计的一种通用方法,可降低结构质量、缩短研制周期。     

基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法

应急观测任务规划是一个强时效性的复杂组合优化问题,必须在规定的时限内完成相应的计算。采用机器学习的方法对规划问题进行初始规划方案预测,可以有效地简化计算复杂度。为此,提出一种基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法,将多星任务规划的求解过程分解为3个步骤：首先,利用基于Transformer的任务可调度性预测模型预测待规划任务是否执行,得到预执行任务集合;然后,基于Transformer的任务分配模型对预执行任务集合分配卫星,得到初始规划方案;最后,利用基于随机爬山的约束修正算法对初始规划方案进行优化调整,得到可行规划方案。为验证所提方法的有效性,通过大量仿真实验与CPLEX优化器、标准遗传算法、长短期记忆网络等方法模型进行比较,实验结果表明所提方法计算耗时短,规划收益高,适用于多星观测任务快速规划。