基于飞行冲突网络最优支配集的冲突调配策略

针对空中交通流量逐年上升、管制压力增大、飞行冲突难调配的问题，以航空器为节点，基于航空器之间的速度障碍关系建立飞行冲突网络。定义最优支配集的概念，通过移除飞行冲突网络的最优支配集节点，快速消解网络中的冲突，降低网络的复杂性。在使用粒子群（PSO）算法对网络最优支配集进行求解的过程中，引入免疫机制，设置节点和连边2种类型的抗原，保证对关键航空器和高风险冲突的优先调配。实验仿真表明：所提冲突调配策略相较于传统方法能够快速识别网络中的关键航空器节点，并对高风险的冲突连边具有较好的灵敏性，可为管制员和管制系统提供更加准确、可靠的信息和建议，在宏观上辅助进行飞行冲突的调配。     

基于离散优化的飞行试验点优化设计方法

为了更好地规划飞行试验点以提高试验效率，本文进行了基于离散优化的飞行试验点优化设计。通过显著性检验量化不同自变量对推力模型的影响大小，并依次剔除影响较小的自变量，得到了航空发动机推力模型。首先采用D-最优准则评估试验点组合集的优劣，然后利用自适应遗传算法进行试验点离散优化，并以试验点组合的方式取代遗传算法中的二进制编码过程，在试验限制条件下计算试验点最优组合集。以航空发动机性能试飞为案例进行应用，结果表明：试验点优化设计不仅与试验点的分布有关，也与试验点的数量有关。初始试验点最优组合集的试验点数量为12，得到的推力模型最大误差达到2.45%；最终试验点最优组合集的试验点数量为23，得到的推力模型最大误差不超过0.81%。通过研究表明，本文采用的试验点优化设计方法能够有效得到试验点最优组合集，提高模型精度，满足工程使用需求。     

一种补偿t-OPT噪声的冗余捷联惯组故障检测方法

为提高基于等价空间原理的故障检测方法在冗余捷联惯组故障检测中的适用性和鲁棒性，提出了一种补偿噪声的t检验最优奇偶向量法(t-OPT)。该方法在最优奇偶向量法(OPT)的基础上引入t检验构造了新的故障检测函数，使用卡尔曼滤波算法补偿了t-OPT方法中故障检测函数的随机噪声，使检测方法在奇偶残差统计特性未知、存在噪声干扰和故障幅值较小的情况下，仍可以实现对故障器件的准确定位。仿真结果表明：该方法可以检测到冗余捷联惯组中低故障幅值的常值漂移，有效降低了常值漂移故障检测的虚警率以及线性漂移故障的检测时延。