民机空调组件舱通风仿真计算研究

民机的空调组件舱位于非增压区,其内部包含有换热器、压缩机等高温环控组件。为避免高温对舱体结构产生危害,需要采用冷却措施。以某机型的空调组件舱通风冷却方案为参考,建立了空调组件舱通风系统的几何模型,并以此模型为基础进行了CFD仿真计算。对计算结果进行分析后,提出了方案的缺陷,并为后续的方案设计提出了关注点。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

基于可靠性数据的航材备件需求预测方法

航材备件的需求预测已成为装备综合保障领域研究的难点.主要对各部件寿命分布类型进行归纳与总结,建立多数零件服从寿命分布类型的需求预测模型,并对军机执行任务这一特殊情况建立了战损备件预测模型.以可靠性数据为研究基础,对正态分布、指数分布、威布尔分布等备件进行分类分析,根据实际情况逐步精确备件保障概率的取值.计算结果表明,方法能给出合理的备件保障概率和备件需求预测结果.     

民机复合材料典型结构件检修间隔的概率分析

民机复合材料结构在服役过程中的损伤主要来源于意外冲击,会大幅度降低结构强度,影响飞机安全.以某型飞机外翼为例,考虑运行过程中意外冲击损伤的产生、载荷超限和维护过程中损伤的漏检等因素,采用概率分析方法对结构失效概率进行分析,并计算详细目视检测方法对应的检修间隔.结果表明,计算得到的检修间隔略大于工程实际中"4C"值.此概率分析方法用来确定复合材料结构件检修间隔是可行的,并可以实现检修间隔的动态化调整.     

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。     

通用机场机坪运行安全风险评估方法研究

传统机场机坪运行评价方法在确定指标权重方面存在不足,而模糊评价法在确定隶属度时主观判断较多。结合通用机场机坪运行特点建立评价指标体系,采用变权和相对差异函数的方法对通用机场机坪运行安全风险进行评估。首先运用变权理论对各评价指标的常权进行调整,体现单个指标对评价结果的影响;然后利用相对差异函数确定单因素对各安全等级的隶属...     

1990年中国返回式卫星的微重力水平监测

叙述了1990年中国返回式卫星采用的微重力测量系统概况、微重力测量数据的处理方法、微重力测量结果与分折。指出:这是国内首次空间微重力水平监测;研制的JS05-1A 微重力测量仪动态精度优于4μg,响应时间6ms,达到了国际同类仪器的先进水平;该仪器为指导优化空间晶体生长的微重力环境及了解卫星工作状况提供了有力手段。通过对该卫星微重力水平监测所获得的73505对数据进行分折,发现有效载荷动作是影响卫星微重力水平的主要因素,为10~(-4)g 量级;有效载荷不动作时,除1.23%的时间存在10~(-4)g量级不明干扰外,有97.6%的时间微重力的绝对值小于4×10~(-5)g,仅O.3%的时间在10~(-4)g 量级。     

民航客机油箱建模与油量传感器姿态误差修正

实现民航客机的飞机油箱建模,提出对油箱的油量传感器示数的姿态误差进行修正的算法.建模过程基于二维限定Delaunay三角剖分和插值,生成油箱的表面.利用油量传感器错误示数和当前飞行姿态角,利用油箱表面三角网格,将油箱内含油体积进行三维三棱柱剖分和三维四面体剖分.计算四面体体积之和求得油箱正确的含油量.与当前正在使用的切片算法在效率和使用范围方面进行深入比较与分析.实现民航客机油箱三维建模,并且利用已建立的模型修正其油量传感器示数姿态误差.算法优于切片算法.     

一种适用于航路改变情况的冲突概率预测算法

针对如何有效地预测飞行中将发生的冲突,提出了适用于航路改变情况下的冲突预测算法.基于飞机实际飞行轨迹的不确定性,计算冲突发生的概率来预测冲突发生的可能性.改进了直线航路预测算法,充分利用ADS-B(广播式自动相关监视)所提供的航路意图信息,获得飞机航路改变点及航路偏转角,依此进行相应的矩阵变换来计算航路改变后的误差协方差矩阵,并利用有效的近似方法对继续累加的误差表示进行简化,进而实现冲突发生概率的计算.运用Monte-Carlo方法进行仿真,结果验证了其较好的准确性,与直线航路算法的比较表明了其在更复杂环境下具有的适用性和有效性.     

基于粗神经网络的民用飞机故障诊断

针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性.