软件可靠性预计方法研究及实现

软件可靠性评估可以估计和预计软件可靠性水平.为了解决软件可靠性预计过程中存在的问题,提出了一种软件可靠性预计方法.该方法通过分析和改进模型的预计质量来选择模型进行预计,对模型预计质量的分析使用了U图、Y图和对数PLR图,再标定法和组合法被用于改进模型的预计质量.在该方法的基础上开发了软件可靠性分析工具,此工具可以进行多种软件可靠性模型的原始预计、预计质量分析和改进原始模型的预计质量.     

边界条件对变循环发动机多维度仿真模型的影响研究

为了研究变循环发动机（Variable Cycle Engine,VCE）多维度仿真模型中整机零维仿真模型与核心机驱动风扇级（Core Driven Fan Stage,CDFS）三维仿真模型之间边界参数传递处理方式对计算结果的影响,建立了CDFS和前可变面积涵道引射器（Forward Variable Area Bypass Injector,FVABI）耦合三维仿真模型及CDFS单部件三维仿真模型,对比了CDFS工作特性及出口区域静压分布的差异,并采用迭代耦合方法将CDFS工作特性耦合于循环参数分析,研究了CDFS出口静压分布差异对VCE多维度仿真模型计算结果的影响。结果表明,耦合仿真模型中CDFS稳定工作范围随着内涵出口静压变化而变化,其数值喘振点的换算流量与CDFS单部件仿真模型存在明显的差异。FVABI部件的存在降低了内涵出口及FVABI出口的平均静压边界条件对CDFS出口区域静压分布的影响,而且CDFS内、外涵流量分配会显著影响CDFS出口区域的静压分布。因此,由耦合仿真模型得到的CDFS出口区域静压分布更为真实、合理。超声速巡航工况下,相较于在CDFS出口使用平均静压边界条件,VCE多维度仿真模型在使用真实静压分布之后,CDFS内涵压比和等熵效率基本不变,CDFS外涵压比和等熵效率分别降低了0.86%和2.27%,导致VCE推力升高了0.41%,且迭代次数大幅降低。     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

顾及频间偏差的GNSS多频非组合PPP变形监测

精密单点定位(PPP)技术有望解决长距离、大范围等监测场景难以找到稳定基准点的难题。现代化的全球卫星导航系统(GNSS)卫星纷纷开始播发多频信号,多频观测值融合理论上可提升PPP变形监测性能。为了充分利用多频冗余观测数据,详细研究了每个频点的差分码偏差(DCB)和全球定位系统(GPS)存在的相位频率间卫星钟偏差(PIFCB)的改正方法,扩展了多频数据处理的严密理论模型,能够灵活处理GPS三频、Galileo五频和BDS-3五频观测数据。多频PPP振动监测实验结果表明,GPS三频PPP、BDS-3五频PPP、Galileo五频PPP较各自双频PPP位移监测精度可分别提升12%、13%和14%,表明多频PPP技术有利于提升PPP位移监测精度与稳定性。     

基于光纤光栅与BP神经网络的孔边裂纹监测研究

含孔金属结构的孔边裂纹监测对于保障飞行安全,增强飞机结构可靠性具有重要意义。为实现对孔边裂纹扩展的监测,进行含有孔边角裂纹的含孔铝合金板疲劳加载试验,得到含孔铝合金板试验件的a-N 曲线以及孔边裂纹扩展过程中光纤光栅应变传感器中心波长偏移量;利用包络分析法、BP 神经网络等损伤识别算法对试验数据进行处理与分析;建立能够以光纤光栅应变传感器中心波长偏移量识别孔边裂纹扩展的监测模型,并通过试验对监测模型进行验证。结果表明：此监测模型可有效识别出孔边角裂纹的扩展与穿透,对孔边角裂纹扩展长度监测的准确度达到了97.2%,未来可应用于全机地面疲劳试验、飞机结构健康监测等多种场景。     

组合Web Service支撑系统的研究与实现

为实现Internet环境下企业间的业务过程集成,分析、研究了业务过程集成的基本功能需求及Internet环境下业务过程集成的新需求,讨论了组合Web Service支撑系统的原理及其体系结构.该系统为组合Web Service提供了定义、部署、运行及监控管理等较完善的功能支持,并利用服务的动态组合机制解决了Internet环境下跨企业业务过程集成动态性要求高的问题.      

多用途导弹引信及战斗部主要参数优化设计

针对目前多用途导弹对武装直升机单发杀伤概率建模中存在的不足,引入桨叶易损单元重要性因子的概念,运用蒙特卡罗方法和运动学原理采用新思路建立旋翼激光引信启动模型和战斗部对旋翼桨叶条件杀伤概率模型,为准确客观地分析多用途导弹对武装直升机目标的杀伤概率提供了必要的数学工具.基于所建立的多用途导弹单发杀伤概率模型,对多用途导弹引信和战斗部主要参数进行多目标优化设计,优化结果明显改善了单枚多用途导弹对武装直升机的杀伤性能及引信和战斗部的参数设计.     

飞机结构疲劳关键部位损伤与可靠性评定技术

从分析结构疲劳失效和损伤演化的本质特征,得到了以疲劳损伤描述的结构可靠性分析模型,并在此基础上,给出了使用过程中飞机结构疲劳关键部位的损伤与可靠性评定技术和相应参数指标.该方法以一般环境下全尺寸结构疲劳试验结论的完整资料和服役中记录的每架飞机飞参数据为主要依据,能够实现利用每架飞机的飞参适时地对其结构损伤状态与可靠性给出评估,满足飞机结构疲劳损伤监控技术的需求.最后结合某型飞机的具体服役情况给出评估示例.研究表明,采用该方法可适时地计算出某型飞机结构的疲劳损伤和可靠性,并可为使用方合理决策提供重要参考信息,以在保障结构安全可靠的前提下合理地调配使用飞机.      

基于HOG和SVM算法的磨粒图像在线监测技术

为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图（Histogram of oriented gradients,HOG）进行特征提取和支持向量机（Support vector machine,SVM）分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻（K-nearest neighbor,KNN）等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。     

Fault diagnosis based on measurement reconstruction of HPT exit pressure for turbofan engine

Aero-engine gas path health monitoring plays a critical role in Engine Health Management(EHM). To achieve unbiased estimation, traditional filtering methods have strict requirements on measurement parameters which sometimes cannot be measured in engineering. The most typical one is the High-Pressure Turbine(HPT) exit pressure, which is vital to distinguishing failure modes between different turbines. For the case of an abrupt failure occurring in a single turbine component, a model-based sensor measurement reconstruction method is proposed in this paper. First,to estimate the missing measurements, the forward algorithm and the backward algorithm are developed based on corresponding component models according to the failure hypotheses. Then,a new fault diagnosis logic is designed and the traditional nonlinear filter is improved by adding the measurement estimation module and the health parameter correction module, which uses the reconstructed measurement to complete the health parameters estimation. Simulation results show that the proposed method can well restore the desired measurement and the estimated measurement can be used in the turbofan engine gas path diagnosis. Compared with the diagnosis under the condition of missing sensors, this method can distinguish between different failure modes, quantify the variations of health parameters, and achieve good performance at multiple operating points in the flight envelope.