基于Autodesk Inventor的自适应设计

本文介绍了基于Autodesk Inventor环境的自适应设计技术,通过简单的例子说明自适应设计方法提高了设计效率和设计的自动化程度,从而使其具有更大的应用价值.     

基于一种免疫遗传算法的自由飞行冲突解脱

自由飞行是解决航线拥挤的有效方法,但同时增加了空中交通管理的难度.免疫遗传算法是根据生物免疫原理提出的改进遗传算法,该算法主要体现了生物免疫机制中的免疫操作,与遗传算法相比,能较好地防治"早熟"和减少参数选取对结果的影响,优化效率高.将一种免疫遗传算法应用于自由飞行的冲突解脱问题,与标准遗传算法进行比较,取得了较好的优化效果.     

基于粗糙集理论的飞机供电系统诊断规则提取

 为有效解决飞机供电系统故障诊断专家系统在知识获取方面的“瓶颈”,在对某型号飞机供电系统进行故障模式分析的基础上,利用粗糙集理论不需要提供待求解问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息的特点,提出了一种诊断规则的自动获取方法。在运用粗糙集理论对故障样本集进行属性约简和值约简的过程中,针对“不确定测量状态”提出了改进的约简规则。通过在交流一次配电子系统上的验证分析表明,该方法具有较强的容错能力,可有效地约简知识,自动获取规则,且规则具有正确的逻辑意义。该方法为飞机供电系统故障诊断专家系统由理论验证向实际应用的转化提供了可行性。     

航班地面等待模型中的延误成本分析与仿真

研究了航班地面等待模型中延误成本的计算问题。建立了单元受限地面等待问题的数学模型,分析了航班延误成本的构成,给出了航班延误显性成本的计算方法,并将其应用于数学模型中目标函数的计算。最后,用分段排序和定步长排序对模型进行了仿真,并与先到先服务(F irst com e,first served,FCFS)排序进行了比较。仿真结果表明,对航班延误成本进行定量分析,能够更有效地控制航班延误的地面等待成本。     

管制扇区工作负荷评估模型的建立及应用

针对管制员工作负荷评估的研究现状,从工作负荷分类的角度分析,建立了综合考虑主客观因素的工作负荷评估模型。通过对管制工作的主要工作进程的次数统计,可以评估出统计时间内的工作负荷值。算例的结果验证了评估模型的可行性以及应用该模型所求得扇区容量值得有效性。     

S弯进气道旋流缩涡实验研究

本文提出的旋流缩涡法采用了一种结构简单的缩涡器, 是一个金属薄片弯成的框架。这个缩涡器框架被安置在进气道喉道前, 通过4个薄片固定在模型上。实验研究表明:该法可缩小由S弯进气道进口分离所造成的单涡旋流作用范围, 并提高出口截面平均总压系数。      

“大工程观”理念下的民航院校雷达管制教学模式改革研究

介绍了“大工程观”教育理念的实质及特点,结合中国民航大学与华北空管局实施管制学员雷达管制实践能力联合培养的教学试点改革案例,指出应积极推进雷达管制实践教学模式改革,以应对行业快速发展对空管人才综合素质的更高要求.     

环境特性对无人直升机着舰控制的影响

空气流场和海浪是无人直升机着舰控制中关键的环境因素。从工程实现的角度研究了空气流场和海浪特性及对着舰控制的主要影响,提出了无人直升机在着舰控制中克服其不利影响的主要措施,供研究和使用者参考。     

Multiple air route crossing waypoints optimization via artificial potential field method

Air route crossing waypoint optimization is one of the effective ways to improve airspace utilization, capacity and resilience in dealing with air traffic congestion and delay. However, research is lacking on the optimization of multiple Crossing Waypoints (CWPs) in the fragmented airspace separated by Prohibited, Restricted and Dangerous areas (PRDs). To tackle this issue, this paper proposes an Artificial Potential Field (APF) model considering attractive forces produced by the optimal routes and repulsive forces generated by obstacles. An optimization framework based on the APF model is proposed to optimize the different airspace topologies varying the number of CWPs, air route segments and PRDs. Based on the framework, an adaptive method is developed to dynamically control the optimization process in minimizing the total air route cost. The proposed model is applied to a busy controlled airspace. And the obtained results show that after optimization the safety-related indicators: conflict number and controller workload reduced by 7.75% and 6.51% respectively. As for the cost-effectiveness indicators: total route length, total air route cost and non-linear coefficient, declined by 1.74%, 3.13% and 1.70% respectively. While the predictability indicator, total flight delay, saw a notable reduction by 7.96%. The proposed framework and methodology can also provide an insight in the understanding of the optimization to other network systems.     

任务复杂度对自动化意识的影响

现代飞机驾驶舱的高度自动化容易导致飞行员对自动化的自满和依赖,进而降低飞行员的自动化意识。自动化意识失效是飞机事故征候和事故的主要影响因素之一。通过研究任务复杂度对自动化意识的影响以及自动化意识失效的原因后发现,高复杂度任务下的自动化意识失效概率显著高于低复杂度任务,对自动化的注意力分配不足和自动化自满是高复杂度任务下自动化意识失效的两个主要原因。研究表明,在高负荷阶段,如果自动化失效,人难以在短期内发现自动化失效和作出有效响应。因此,增强自动化意识是维持航空安全的重要保障。