通用航空机队设备可靠性动态识别模型

通用航空机队设备可靠性是通航单位安全运行的前提条件,是影响运营单位经济效益的重要因素之一。根据通航单位机队设备可靠性数据统计、分析及实际使用情况,采用ATA100章节名称作为指标源。综合可变模糊识别方法和权重阶梯朴素贝叶斯分类器模型的优势,构建了通用航空机队设备可靠性动态识别模型。为了避免主观给定指标权重导致的不合理,应用熵权法客观获取指标权重。最后利用实例测试样本验证了权重阶梯朴素贝叶斯分类器的合理性,并基于该方法对待识别样本进行了可靠性状态识别。实例分析表明：基于权重阶梯朴素贝叶斯分类器的通用航空机队设备可靠性状态识别模型具有较强的可行性和合理性,为通用航空机队设备可靠性状态提供了一种科学的识别方法。     

基于模板匹配整帧屏幕视频帧内无损编码方法

当前主流的视频压缩标准,如H.264、HEVC等,主要是针对摄像机拍摄的视频而设计的.而屏幕内容(SC)的视频是由计算机生成的,无噪声,要求更高的压缩效率,同时与摄像机拍摄的视频相比包含更多的结构相似性.提出了一种利用屏幕视频中相似性的模板匹配帧内编码方法,采用由21个像素点组成的模板,以像素点为最小单位对整帧进行模板匹配,并使用哈希函数实现高效的模板查找,最后对残差图像进行熵编码.实验结果显示,与标准的HEVC扩展方法相比,该方法在无损编码上压缩率可以提高一倍,编码时间减小了近一半.      

液体火箭发动机热力组件动力学模型

 为了评判不同假设条件下得出的几种热力组件动力学模型的特点和适用范围,对其频率特性进行分析,并探讨了主要参数的影响规律。对于双组元非等温燃气流,在低频范围内采用考虑熵波效应的绝热流动模型更加精确。燃烧温度与混合比关系的无量纲斜率值越大,推进剂流量波动产生的熵波影响越明显。通过在分布参数流动模型中添加指数衰减率来表示熵波随频率的增大而耗散。改进的声学模型形式简单,既能在低频范围内描述熵波,又能在高频范围表征熵波的耗散,可以在很宽的频率范围内合理地描述燃气流动的动态特性。     

基于模块服役状态的盒式连接可重构型架稳定性评估方法

盒式连接可重构型架的稳定性对飞机部件的装配质量有着重要影响。为了解决当前稳定性评估方法在实施成本及有效性上的不足,从型架模块化特征出发提出基于模块服役状态的盒式连接可重构型架稳定性评估方法。首先,分析了盒式连接可重构型架服役过程,指出该过程是由作业期与空置期交替组合而成,并给出了服役稳定性及服役稳定度定义;然后,构建了基于型架关键测量特性的服役状态评价模型,实现了盒式连接可重构型架服役状态退化过程的描述及利用实测数据的空置期服役状态评估;同时,针对作业期内难以甚至无法获取测量数据的问题,提出基于多源稳定性影响因素分析并利用稳定性熵来表征服役状态退化程度的策略;最终融合空置期与作业期的评估结果构建了型架稳定性综合评价模型,相比传统的定检方法能够更简捷、有效地完成某一时间段内型架服役稳定性评估。最后,以某型垂尾盒式连接可重构装配型架后梁定位器模块为实验对象,验证了所提出方法的有效性。     

基于多维递阶熵的元胜任力模型实证

为了提升人力资源效用,减少用人风险,测评个体胜任力,针对七维度的元胜任力模型,提出了多维递阶熵决策模型.首先分析元胜任力性质呈现动态渐变的特征,进行信度和效度检验,然后通过层次分解和维数递进的方式,运用熵模型集结元胜任力的多个维度:概念能力、创造力、学习能力、反省能力、情绪能力、沟通能力、解决问题能力,获得综合测评值.最后,人力资源案例的实证研究表明,基于递阶熵计算元胜任力值,验证了元胜任力模型在实际工作中具有有效性和可行性,为提升人力资源效用提供了科学依据.     

基于QAR数据的民机高高原进近着陆风险评估方法

民机高高原进近着陆是高原飞行高风险阶段。为有效实施高高原进近着陆风险识别和等级判据,提出基于熵权可变模糊识别的长短时记忆网络与深度神经网络(LSTM-DNN)相融合的深度学习风险评估方法。基于快速存取记录器(QAR)记录的高高原飞行数据,借鉴民机飞行品质监控（FOQA）咨询通告和行业QAR监控标准,结合指标重要度分析与Delphi专家调查,提取着陆时航向变化大、航迹低、610～305 m进近时下降率大、接地时垂直加速度及153～15 m进近时下降率大5个关键监控项目作为民机高高原进近着陆风险评估指标。为克服评估指标权重主观性偏差,应用熵权法确定评估指标权重,基于可变模糊识别方法构建风险等级隶属函数,建立基于LSTM-DNN的民机高高原进近着陆风险评估模型。以成都—拉萨进近着陆航段为例,提取QAR数据,对该风险评估模型进行训练与测试,并与Logistic多元回归、支持向量机(SVM)等评估方法进行比较,结果表明：所提方法平均准确率达到94.18%,最高可达94.79%,验证了方法的客观有效性。     

高超声速飞行器舱内压力预测

针对高超声速飞行器独特的飞行状态及环境特点,对其舱体内部压力变化进行了预测研究。综述飞行器的被动式及主动式舱内压力控制系统特点,提出采用准一维等熵流公式结合计算流体动力学(CFD)进行舱内压力预测的方法,研究被动式充排气系统对舱内压力变化的影响,为高超声速飞行器充排气系统的设计提供了重要的参考和依据。     

基于脑电信号相位传递熵的谎言机制研究

说谎是复杂的认知过程,其执行控制功能需要不同脑区的共同参与,相关研究证实了这些脑区之间存在相互作用。针对当前脑电信号特征提取方法有限及谎言机制尚不明确的问题,利用相位传递熵构建了谎言实验过程中脑电信号的脑网络,并分析了诚实组和说谎组不同脑区间的效应连接差异。采用标准的三刺激实验模式对60名受试者进行说谎检测实验,同步采集所有受试者的脑电信号并进行预处理;利用相位传递熵构建效应连接矩阵,通过统计方法对矩阵中的每一条边进行2组间的熵值差异分析,选取具有显著性差异的导联对上的熵值作为全连接神经网络的分类特征,结果显示,分类准确率为96.75%,说明相位传递熵指标可以有效区分说谎者和诚实者2类人群的脑电信号;对2类人群大脑功能网络的分析结果显示,与诚实者相比,说谎类人群的额叶、顶叶和颞叶之间存在更强的信息流动,表明说谎行为需要协调和使用更多的大脑资源。研究结果有助于揭示说谎状态下大脑的神经活动机制。      

基于CE-PF算法的舰载机离场调度优化问题

甲板作业调度研究是提升航母战斗力的关键技术,而其具有时间、空间与资源受限的复杂约束调度问题已被证实为NP-hard。根据舰载机出动离场调度优化问题的特点,将其抽象为零缓存区混合流水车间调度模型,建立包含飞机避碰等约束的混合整数规划模型。提出一种交叉熵与作业剖面匹配(CE-PF)算法用于问题求解,并给出了算法流程架构。交叉熵算法通过高斯采样完成启发式规则下的工件分组,作业剖面匹配算法完成分组工件的任务排序、作业编排及约束检查等调度设计,Gap逼近算法进行目标值评估、精英种群选择、抽样参数更新及收敛判定。通过算例仿真,验证了CE-PF算法求解离场调度优化问题的有效性;灵敏度分析表明起飞模式和空间约束对出动效能影响较大。