航空数据存储卡毁钥能力评价方法研究

为满足复杂战场态势下机载数据的安全性需求，需要建立对航空数据存储卡毁钥能力有效评价的方法。 建立航空数据存储卡毁钥能力有效性评价的目的是保证航空装备信息安全的重要措施，是科学、准确评价毁钥 设计是否满足需求的重要手段，是航空装备定型列装前必要的信息安全测评过程。通过对航空数据存储卡的典 型结构和硬件毁钥原理进行分析，对毁钥后电学、物理和化学等技术手段进行深入的研究，提出一种针对航空 数据存储卡毁钥能力的评价方法，从数据存储卡读取能力和存储介质损毁状态两个过程对毁钥效果开展评价， 从而规范了当前测评机构对数据存储卡毁钥能力评价过程中无统一方法的现状。本文利用该评价方法对某样品 航空数据存储卡经硬件毁钥试验后开展毁钥效果分析，验证方法的有效性。航空数据存储卡毁钥能力评价方法 可以很好的评估毁钥设计的效果，确保机载数据的安全。     

航空发动机客户需求与技术措施重要度量化评估应用研究

现有的民用航空发动机客户需求重要度的量化评估方法不符合民用航空发展稳中求进的需要。采用Kano 模型和质量功能展开（QFD）方法，提出一种客户需求技术措施重要度量化评估改进算法与技术措施重要度量化评估方法，增加客户需求重要度调整系数中基本型需求的比重，将客户需求进行重要度量化评估并转化为可量化的发动机产品和服务的技术措施，完成技术措施的优先级排序；给出民用航空发动机运行支持体系、换发设备开发的应用案例。结果表明：客户需求重要度量化评估改进算法与技术措施重要度量化评估方法能够在发动机产品和服务研制过程中更加科学有效地进行资源分配与决策，提升产品市场竞争力。     

A hybrid deep neural network based on multi-time window convolutional bidirectional LSTM for civil aircraft APU hazard identification

Safety is one of the important topics in the field of civil aviation. Auxiliary Power Unit(APU) is one of important components in aircraft, which provides electrical power and compressed air for aircraft. The hazards in APU are prone to cause economic losses and even casualties. So,actively identifying the hazards in APU before an accident occurs is necessary. In this paper, a Hybrid Deep Neural Network(HDNN) based on multi-time window convolutional neural network-Bidirectional Long Short-Term M...     

舰载航空装备修理级别分析

修理级别分析(LORA)是装备保障性分析工作的重要内容。在总结现有研究成果和经验的基础上,结合某舰载航空装备维修保障实际,提出了基于因素分析法的修理级别综合分析方法。基于单因素给出了经济性和非经济性分析方法和模型。基于多因素方法给出了扩展LORA-BR模型和模糊层次分析法(FAHP)模型。最后,以多因素FAHP方法进行了实例分析。为舰载航空装备修理级别分析进行了有益探索。     

一种提高通用处理模块数据完整性的设计方法

航空电子产品中为了满足高安全等级应用的驻留需求，通用处理模块的数据完整性指标需要达到 Level A（10-9）级。基于当前元器件的可靠性和产品设计的复杂度，产品的数据完整性一般在10-3 到10-5 的水平， 无法满足产品的设计需求。本文提出了一种基于数据锁步的设计方法，该方法可用当前的软硬件资源在工程项 目中设计出满足高完整性要求的产品。     

基于适航的通航飞机左边界飞行安全研究

失速/尾旋一直是通航飞机面临的最严重的左边界飞行安全问题，失速/尾旋事故统计结果表明，具备尾旋改出能力，不能避免失速/尾旋造成灾难性后果。为了避免飞机出现无意偏离可控飞行的趋势，通过对“多重防御”理念和基于此理念修订的失速/尾旋条款及其符合性验证方法的解析，提出通过提升飞行员的状态感知、增强飞机抗偏离特性和降低失控危害程度等层面的通航飞机左边界飞行的多重防御体系构建方法。本文提出的方法有助于通航飞机更好的符合新规章中失速尾旋适航条款的要求，达到提升左边界飞行安全的目的。