并联混合动力齿轮传动涡扇发动机建模与性能分析

为对比探究未来大推力航空混合动力系统与传统航空发动机的优劣,本文依托某概念型齿轮传动涡扇(Geared turbofan,GTF)发动机,设计了一个并联航空油-电混合动力系统(hybrid GTF,hGTF),在Matlab /Simulink数字仿真软件中建立相匹配的电动力模型以及氮氧化物NOx排放和噪声预测等性能参数计算模型,并在稳态和飞行任务剖面下初步分析了电动力系统的引入对原基线GTF发动机的性能改变状况。稳态仿真结果表明,大推力等级的并联油-电混合动力系统中,至少需要兆瓦级的电动力系统进行匹配;当电动力系统处于电动模式时,可能会带来低压压气机喘振的隐患;当电动力系统处于再生模式时,电能源相当于经过了电能到机械能再到电能的二次效率损失,不建议采用。飞行任务剖面动态仿真结果表明,相比于传统GTF发动机,hGTF推进系统的燃油消耗率最高下降15%,总燃油消耗节省8.3%, NOx总排放量减少18.8%,各部件起飞噪声总声压级减少1.5~3.3dB。分析结果表明采用并联混合动力系统具有显著提升省油、减排效果的能力,同时也具有一定的降噪潜力。     

一种复杂系统风险概率评估方法

对有限样本条件下的复杂系统风险发生概率评估问题,提出了小样本评估小概率事件的建模方法,通过非线性函数逼近累积概率与临界参数极值之间的映射关系.建立了风险概率评估数学模型,通过非线性回归方法得到了风险概率评估基本模型.对原始数据在评估模型中产生的误差作为目标函数,建立概率评估优化模型.并采用改进遗传算法对分布参数进行优化计算.以飞行安全为例,实现了有限样本情况下的飞行风险概率的计算,并通过最优逼近函数提高了计算精度.      

改进的风险优先数(RPN)分析方法

针对工艺故障模式影响分析(PFMEA,Process Failure Modes and Effects Analysis)中风险优先数(RPN,Risk Priority Number)分析方法存在的缺陷,在分析导致这些缺陷的原因的基础上,提出了一种基于费用及发生概率的定性与定量相结合的RPN分析方法.该方法中定性分析部分以传统RPN分析方法中的严酷度等级评价为基础,对工艺故障模式的严酷度等级进行评价;定量分析部分以故障模式发生后导致的费用损失的期望值作为RPN值.改进后的RPN分析方法中,定量化的数据使得风险排序更为客观、准确.最后,使用改进后的RPN分析方法对相控阵雷达中某组件的滤波器装配工艺进行了PFMEA分析,取得了良好的效果.      

宏观杠杆率与微观杠杆率的差异分析

随着我国经济发展步入新常态,"去杠杆"成为防范系统性风险、推动结构性改革的重要内容。但是金融危机以来,我国的杠杆率水平存在宏观杠杆率与微观杠杆率相背离的现象,尤其是微观杠杆率水平"不增反减",这意味着"去杠杆"政策并非优化微观企业资本结构的有效方式。本文在统计分析的基础上,结合宏观杠杆率、微观杠杆率的实际现状,对二者产生差异的原因进行了分析,根据分析结论对如何衡量宏观杠杆和微观杠杆的真实水平提出建议,有利于全面准确考察我国的杠杆率水平,实现预期的"去杠杆"调控效果。     

基于贝叶斯网络的航空公司安全风险评估研究

本文参考人、机、环境和管理理论,并根据民航相关标准和规则建立航空公司风险评估指标体系。对航空公司实际调查数据进行有效性、归一化处理,用GeNIe软件构建相应的贝叶斯网络模型,对参数进行学习,获取了各节点的CPT,据此对模型进行正向推理和反向推理,找出了风险致因较大的因素即人的因素和管理及信息因素。最终对该航空公司风险评估的结果为76.6%。实验结果证明该方法是可行有效的。     

管制系统运行风险控制决策方法研究

首先,根据过程方法分析出管制系统运行中的风险过程,并从"人"、"机"、"环境"和"管理"4个角度得出相应的控制策略。其次,建立资源优化配置模型,在资源投入有限和确保所有风险过程安全的约束条件下,得到最优的风险控制决策方案,合理地分配资源,从而能达到整体最好的风险控制效果;最后,通过仿真验证模型的合理性。算例表明,该模型是合理可行的。     

虹桥机场障碍物碰撞风险分析

研究了最后进近及复飞阶段航空器与地面障碍物之间的碰撞风险的计算方法,结合航空资料汇编中上海虹桥机场的相关信息,利用碰撞风险模型对机场的主要障碍物进行了碰撞风险计算,并分析了障碍物宽度、障碍物高度、障碍物X位移和Y位移等四个参数的变化对碰撞风险的影响。结果表明虹桥机场的障碍物碰撞风险小于安全目标水平,超障高满足要求;在一定范围内,碰撞风险随障碍物高度增大而增加,但当宽度到一个临界值后不再增加;随障碍物宽度增大而增加;随X位移增大而减小;当Y位移为0时,碰撞风险值最大。     

天气因素导致的航班延误问题研究

针对天气干扰下的分季节的航班过站衔接时间优化问题,在对各个航班的潜在延误风险等级评价的基础上,通过历史数据研究天气因素导致的航班延误概率分布,求得各航班波及延误的期望,以优化前后总的波及延误之差最大化为目标函数,分别建立分季节优化松约束模型和紧约束模型,对航班衔接过站时间进行优化.最后以国内某航空公司的航班数据为算例,进行验证并比较.研究结果表明,分季节的松约束模型和紧约束模型均比原计划减少了波及延误的时间,且松约束模型的优化效果更明显.     

基于双层K近邻算法航站楼短时客流量预测

航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化,易受航班计划、天气等多种因素影响,表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测,在传统K近邻（KNN）算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法,以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量,建立基于航站楼短时客流量预测的双层K近邻模型。通过实例分析,与ARIMA模型和传统K近邻模型等进行比较,证明双层K近邻模型预测误差更小,精度更高,模型拟合度相对传统K近邻模型提高了8%~10%,为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。      

灰色层次分析模型在机场安全风险评价中的应用

民用机场安全风险评价是一个多因素综合评价问题。本文针对民用机场的安全风险状况进行了因素分析并构建了层次结构体系。同时由于存在各种不确定因素,其风险处于一种灰色状态,评价指标难以量化。由此我们采用层次分析法与灰色系统理论相结合的方法建立模型对机场安全风险进行评价,最后通过应用实例说明了方法的实用性和可操作性。