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21.
基于FMECA信息的测试性验证试验样本分配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前国内外测试性验证试验中普遍采用的基于故障率的分层抽样方法考虑因素单一,可能导致样本分配不尽合理,而现有考虑多因素的样本分配方法代表性不足,难以实现工程上的应用的问题,对影响样本分配的因素与故障模式影响及危害性分析(FMECA)信息的关系进行了详细分析,提出了基于FMECA信息的样本分配方法。首先定义了单元影响系数和影响因子向量,提出了向量各元素赋值规则,解决了影响因素选取的问题;其次通过基于逼近理想解排序法(TOPSIS)优化的层次分析法确定了权值矩阵,实现了样本分配。最后通过实例验证表明该方法考虑因素全面,运用灵活,更具代表性和工程应用价值。 相似文献
22.
基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配 总被引:1,自引:2,他引:1
通过分析无人作战飞机(UCAV)优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机(UCAVs)多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化(GWO)算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO(SAGWO)算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。 相似文献
23.
多跑道作为大型繁忙机场的关键资源和瓶颈区域,在机场运行管理中必须对其进行科学和高效配置。基于经验滑行时间数据,建立了多跑道离场分配模型,在满足场面运行安全约束的前提下,以离场航班滑行时间最小为目标,寻求最优的跑道分配方案。通过选取典型机场进行地面网络建模,结合实际运行数据及航班计划等信息,利用计算机仿真对模型进行了验证分析。仿真结果表明,所提方法与随机分配方法相比,多跑道机场地面容量提高了2.1%,冲突探测与解脱次数降低了20.6%,最大延误时间减小了5.2%。因此,机场运行安全与效率得到改善,所提方法有效,适用于多跑道离场分配问题。 相似文献
24.
Chi Pei Chen Zongji Zhou Rui Wei Chen 《中国航空学报》2007,20(5):443-451
未来空天飞行器跨空天两域飞行,要求有较高的自主性以适应由故障和环境变化带来的不确定因素。针对空天飞行器的不确定性,提出了自主控制重构方案。研究了线性模型的时变控制效益的估计方法,提出并证明了效益矩阵可估计的充分条件,给出了相应的算法并证明了其收敛性和对噪声的鲁棒性;提出了基于线性规划和模糊逻辑的控制分配算法,通过冗余效应器实现了不确定条件下的自主控制重构。系统集成和仿真结果分析验证了方案和算法的有效性。 相似文献
25.
26.
27.
28.
合理采购并在多个航站之间合理配置航材数量对于民用飞机的经济运行十分重要,而航材预测与配置研究形成的理论算法内容相对复杂。为推动这些算法程序能够有效投入工程应用,基于 Java 语言,并整合Matlab、Python 语言编写的算法程序,开发多语言混合编程的民用飞机航材预测与配置平台。首先,介绍平台中集成的航材预测与配置的支持向量机算法和边际分析算法,并叙述混合编程的实现方式;然后,阐述平台设计的详细内容,并对混合编程的实现方式及不同程序语言间参数类型的转换方法进行说明;最后,运用实际工程数据对平台的功能进行使用测试。结果表明:平台的人机界面友好、操作简便,较好地实现了航材预测与航材配置功能,能够为相关理论算法通过平台技术满足工程需要提供借鉴和思路。 相似文献
29.
针对采用双阀调节的恒压腔系统压力在空气流量大范围变化时的精确控制问题,提出了一种基于控制分配的恒压腔压力精准控制方法。首先,建立了虚拟放气流量的双阀控制分配算法,包括:建立满足虚拟放气流量要求且调节阀能耗最小的优化问题;通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)求解该优化问题得到双阀实际流通面积值;考虑调节阀动态并计算调节阀控制信号指令值。其次,建立以虚拟放气流量为恒压腔控制输入的闭环负反馈回路,基于此,设计满足伺服性能和抗干扰性能要求的PI控制器,引入上述双阀控制分配算法,进而构建完整的基于控制分配的恒压腔压力控制系统。仿真结果表明,采用该方法的控制系统性能明显优于传统单阀PI控制系统性能,恒压腔压力动态相对误差小于0.07%;干扰流量最大变化率为77kg/s2时,压力最大偏差低于500Pa;此外,调节阀动态时间常数和流量系数的拉偏仿真结果进一步验证了该控制器的鲁棒性。 相似文献
30.
应急观测任务规划是一个强时效性的复杂组合优化问题,必须在规定的时限内完成相应的计算。采用机器学习的方法对规划问题进行初始规划方案预测,可以有效地简化计算复杂度。为此,提出一种基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法,将多星任务规划的求解过程分解为3个步骤:首先,利用基于Transformer的任务可调度性预测模型预测待规划任务是否执行,得到预执行任务集合;然后,基于Transformer的任务分配模型对预执行任务集合分配卫星,得到初始规划方案;最后,利用基于随机爬山的约束修正算法对初始规划方案进行优化调整,得到可行规划方案。为验证所提方法的有效性,通过大量仿真实验与CPLEX优化器、标准遗传算法、长短期记忆网络等方法模型进行比较,实验结果表明所提方法计算耗时短,规划收益高,适用于多星观测任务快速规划。 相似文献