基于冲击特征提取的旋转机械智能故障诊断

针对齿轮、轴承故障，提出了基于冲击特征提取胶囊网络的旋转机械智能故障诊断模型。在胶囊网络的构架基础上，将原始故障振动信号作为输入，通过构造首层小波核卷积层，针对性提取冲击故障特征，提高深度学习网络特征提取的可解释性。在小波核卷积层之后扩展一层卷积层，强化首层小波核卷积层提取的特征，将强化的特征经初级胶囊层、数字胶囊层输出分类结果，从而构造了“端到端”的小波卷积胶囊网络模型。通过对各层提取的特征可视化分析，证明了该模型对故障振动信号的冲击特征具有良好的提取能力。3个不同实验平台的数据集验证结果表明不同故障类型、不同故障程度的齿轮及轴承的识别精度最高可达到100%，并具有良好的泛化能力。     

《飞行力学》征稿简则

一、《飞行力学》为航空航天飞行力学专业综合性学术刊物(双月刊)。本刊以反映当前飞机、直升机、导弹、航天器等飞行力学及相关专业的研究成果和报道国内、外发展动态为宗旨;主要刊登飞行器的基础理论、制导与控制、检测、试验与仿真、飞机综合设计、空中交通管制与导     

BL分析下的管制员差错本体建模研究

为分析识别空中交通管制任务中管制差错问题,结合BL(body loop,BL)压力产生模型研究管制员压力来源.提出领域本体的建模流程,确立推理模型的内部逻辑关系,构建管制差错领域本体模型.采用FaCT++推理机针对实际案例进行语义推理,从而识别管制差错类型,提出了基于本体的管制差错专家系统的系统框架.结果验证了构建推理模型的有效性和合理性.     

浅谈航空公司联盟对中国民航的影响

随着航空运输市场自由化,建立国际航空联盟、形成全球性的航线网络结构已成为民航运输业发展的一大趋势。国际航空联盟是航空公司进入国外航空运输市场、实现全球化发展战略的有效途径。目前国航和上航加入了星空联盟,南航和东航则选择了天合联盟。航空公司联盟的     

试验

联合防区外武器完成首次飞行测试 雷锡恩公司的联合防区外武器C-1完成首次自由飞行试验，从而使世界上第一个具有网络功能和移动海上目标攻击能力的防区外武器接近初始作战能力。     

100座级飞机如何帮助网络型航空公司做大做强枢纽——E190飞机在南航“广州之路”战略中的作用

网络型航空公司的最大竞争优势在于在其庞大的网络覆盖和众多的航线、航班选择：直达或中转；本公司或联盟；不同的时日；不同的时段等。在航线网络中，枢纽是核心部分。正确的枢纽战略是第一成功要素。然而，没有座级适当的飞机，再好的枢纽战略也无法实施。本文以中国南方航空广州枢纽为例来阐述100座级的飞机如何可以帮助网络型航空公司成功实施枢纽战略。     

基于计划到达时刻的四维航迹规划

为了加速空管自动化与智能化技术的应用与实施,提出了水平航迹与高度/速度剖面分阶段设计的四维航迹规划方法。基于动态时间规整与层次聚类方法实现历史雷达航迹聚类分析,完成水平航迹设计。建立速度剖面规划模型,通过航迹生成器与速度调整器交互协作,精细化控制进场时间,以满足计划到达时间要求。以上海浦东国际机场PINOT进场航班为例实施验证,结果表明,四维航迹规划方法可有效实现航班的计划到达时间,从而减少航班延误,提高终端空域运行效率。     

基于大数据的空管运行安全预警研究

空中交通管制的任务是确保航空器的安全飞行,为了保证飞行安全,需要进行空中交通管制系统运行安全评估及预警的研究.借鉴大数据理论建立空中交通管制大数据概念,从影响空中交通管制系统运行的主要风险因素出发,建立空中交通管制安全运行的状态向量空间,利用主成分分析法去除基础向量线性相关性,再利用聚类分析过程建立空中交通管制运行安全预警知识库,实现空中交通管制运行安全评估和及时预警.结果表明:所用的预警分类分析方法能够很好地实现预警分类和安全评估,为管制部门的相关决策提供理论依据.     

深度置信网络在发动机气路部件性能衰退故障诊断中的应用研究

为提高发动机转动部件性能衰退故障诊断精度,针对传统的浅层网络和支持向量机(SVM)方法在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入近年来在模式识别领域取得巨大突破,模拟人脑多层结构的深度置信网络(DBN)进行发动机部件性能衰退故障的诊断。为改进深度置信网络性能,提出一种在无监督和有监督训练阶段都可自适应调整权值的改进算法(ad_DBN)。以涡扇发动机为对象,将两种DBN算法与BP,RBF和SVM方法从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面进行综合比较分析。结果表明DBN算法诊断精度明显优于反向传播(BP)神经网络,径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)方法,得益于权值的自适应调整,ad_DBN诊断的平均精度高达97.84%,其抗噪声能力也明显优于其他算法,能够提高故障诊断的有效性和可靠性。