基于有向图模型的民机航空电子系统故障诊断

结合民机航电系统外场可更换单元或模块（LRU/LRM）的故障模式及影响分析（FMEA）、故障树 分析和实时性要求,设计了基于时间故障传播图（TFPG）的系统故障诊断元模型和领域模型,研究了基于逻 辑和时间一致性检验的故障诊断算法,使用后向推理和可信度度量列出候选故障集。以飞行管理系统为例,构 造了其功能失效的TFPG 模型,并通过仿真验证了基于TFPG 的诊断在滤除级联效应和关联驾驶舱效应中的有 效性。     

部分破坏拆卸模式下拆卸规划

为了对产品进行拆卸规划,基于装配有向图提出一种部分破坏性模式下的拆卸规划方法。通过装配有向图表达产品零部件间的装配关系,并在此基础上构建装配关系矩阵、装配连接矩阵和可达矩阵。由矩阵遍历和运算获得产品装配结构、装配深度等信息,并根据这些信息确定被破坏对象,最终完成部分破坏性拆卸模式下拆卸规划过程。将上述理论应用于摩擦驱动装置拆卸规划中,其结果验证了理论分析的有效性和正确性。     

基于案例知识的系统安全风险模型

对基于案例知识的系统安全风险模型进行了研究。首先,建立了系统安全事件案例知识表达模型。其次,研究了系统知识表达的不确定性问题,以及安全风险决策者的决策类型对度量不确定性的需求;基于现有安全风险模型对不确定性度量能力的欠缺,提出了基于案例知识的系统安全风险概念模型,用损失可能性、损失程度和损失的不确定性来表征系统安全风险。在此基础上,研究了该安全风险模型的建模方法,并举例证明了该模型的有效性。最后,对机长飞行安全风险进行了研究,选取机长年龄、累计飞行小时以及近90天飞行小时3个指标作为风险因子,应用本文所建基于案例知识的系统安全风险模型,评估了机长飞行安全风险,评估结果合理,可为民航放飞决策提供参考。     

基于多信号流图与分支定界算法的故障诊断

针对实时在线故障诊断问题,提出了一种基于多信号流图和分支定界算法的故障诊断方法。通过建立多信号流图模型生成相关矩阵作为诊断知识,进而由相关矩阵以及观测向量产生冲突集,使最小诊断集的求解过程映射为整数规划问题;采用分支定界算法,通过对冲突集的分支、定界以及剪支得到故障诊断的最优解,从而避免了穷举问题造成的搜索"爆炸"。以某型机载燃油系统为对象对本文提出的算法进行了验证。结果表明:本文算法与常用的多信号流图诊断推理算法TEAMS-RT相比,算法速度相当,故障定位精度更高,很好地涵盖单故障以及多故障组合,可以胜任大规模复杂系统的故障诊断。      

以空客为例谈企业内部隐形知识转移

知识转移是企业获得和保持竞争优势的重要因素,隐性知识转移则是企业知识管理的难点。本研究通过对企业内部知识转移过程相关理论和模型的深入分析,结合对空客公司的案例研究,从知识转移主体、媒介、内容和情境四个方面提出我国企业内部隐形知识转移的相关建议。     

全球知识城市视野下城市知识管理的有效路径

随着知识经济时代的来临,知识越来越成为城市提升核心竞争力、赢得竞争优势的关键性要素。如何管理好知识,已经成为城市现实发展和未来选择的全新主题。同时,全球成功知识城市的发展经验也表明,城市能否充分有效地管理好知识,将是决定城市经济社会可持续发展与提升综合竞争力的关键所在。在当前中国城市化走上快车道、国际国内城市竞争越发激烈的关键时期,从战略的高度、以前瞻性的眼光加强对城市知识管理(Knowledge Man-agement,KM)的认识和研究,是中国城市化进程中一个值得十分关注的重要课题。城市知识管理(Urban Knowledge Management),是促使城市转型、产业结构调整和提升城市品质,以赢得未来竞争主动权的重要途径和手段。文章在全球知识城市的视野下,阐述了城市知识管理的深刻内涵与主要内容,分析知识城市与城市知识管理的内在关系,继而提出城市进行知识管理的有效路径。     

分布式创新中技术知识整合框架研究

基于演化、资源和知识的视角,提供了分布式创新中技术开发背景下技术知识整合的分析框架。从三个视角研究分布式创新要素,阐述了知识、知识转移和执行之间的结构关系,为企业整合知识资源,提高分布式创新能力提供借鉴和指导。     

泛在图书馆与高校图书馆员

泛在图书馆是图书馆新的发展方向,泛在知识环境的到来,将使图书馆社会地位和整体功能发生巨变。通过对泛在图书馆及高校图书馆员未来的展望,强调图书馆馆员职业需要危机意识、责任意识和创新意识。阐述泛在图书馆、泛在知识服务对图书馆员知识结构与专业能力的要求,提出要提高图书馆员综合素质,以适应未来社会的挑战。     

基于神经网络规则提取的航空发动机磨损故障诊断知识获取

针对神经网络智能诊断与专家系统中知识难于理解和诊断解释能力差等问题,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络规则提取方法,介绍了方法流程及关键算法.并用UCI(加利福尼亚大学埃尔文分校)机器学习数据对方法进行了分析和验证.最后,将方法应用于实际航空发动机磨损故障诊断中,采集了某型航空发动机实测油样光谱数据237个样本,利用神经网络规则提取方法提取了发动机磨损故障诊断知识规则,并对其进行了解释,结果表明了方法的正确有效性.