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31.
孙艳英 《海军航空工程学院学报》2014,29(4):306-310
针对靶场试验安全控制中目标与安全管道位置估算的实际需求,结合靶场实时数据处理要求,提出了利用滑动窗口技术,动态载人理论弹道数据,并采用折半查找和KNN查询相结合的思想实现了目标与理论弹道最近邻点查询,完成了飞行目标与理论规划航迹间的位置等参数偏差查询。利用区间估计原理,给出了目标与安全管道相对位置估算方法,解决了传统试验中无法对目标与管道边界的接近程度进行量化的问题。 相似文献
32.
在民用飞机持续适航阶段,需要开展风险评估工作,以保证运营安全水平能够维持在可接受的范围之内。基于运输类飞机风险评估方法(TARAM)及风险准则,考虑不同的结构裂纹尺寸,给出基于机队故障数、临界裂纹、特征寿命的机队风险值计算方法;以机身增压边界结构受到循环增压载荷的疲劳裂纹为例,进行持续安全风险评估,计算该事件的风险水平,以及纠正措施实施时限;并通过使用纠正措施实施时限内个人风险进行验证。结果表明:个人风险低于风险阈值,本文制定的纠正措施及实施时限满足机队持续安全要求,可保证该机队的运行安全。 相似文献
33.
叶片飞脱下转子动力学响应实验 总被引:1,自引:2,他引:1
为了研究大涵道比涡扇发动机叶片飞脱时动力学响应,更好地进行发动机安全性设计,根据相似理论设计了包含叶片飞脱装置的突加不平衡实验系统并进行了实验验证。研究结果表明:设计的突加不平衡实验系统,与某型验证机相似度高,代表性强,能够有效可控地进行突加不平衡实验,重复性好,机理清晰且飞脱不平衡量大,能够真实地模拟发动机叶片飞脱响应。通过实验发现,当大突加不平衡发生时,频谱出现超次谐波并且冲击系数由于挤压油膜阻尼器限幅作用并不呈现线性关系,因而在后续研究中还应注意限幅导致的碰摩问题。 相似文献
34.
35.
航空四站气体保障装备的可靠性在不断提高,而气体保障过程中的事故仍有发生,需要一种新的方法系统地去识别新的危险因素,从而提高系统的安全性。从控制的角度结合STAMP和STPA对航空四站气体保障过程进行安全性分析。首先,介绍STAMP/STPA的工作机理;然后,对航空四站气体保障过程构建STAMP模型,采用STPA安全分析方法对航空四站气体保障过程的安全性进行分析,识别不安全控制行为,对生成的不安全控制行为进行场景分析;最后,与事故树分析法(ATA)进行分析结果的比较,从而证实了该方法的优越性。结果表明:采用STAMP模型和STPA安全分析法可以更加全面地识别出不安全控制行为及其原因,更有利于保证航空四站气体保障过程的安全。 相似文献
36.
开展航空电子系统设备及武器装备研制的可靠性、维修性、测试性、安全性、保障性及环境适应性(“六性”)质量监督工作是提高装备质量的重要途径。分析了开展“六性”质量监督工作面临的困难和问题,并对提升“六性”质量监督工作效能提出了对策和建议。 相似文献
37.
用微型计算机监测与控制煤碳生产,可以大大提高煤矿的安全生产和自动化水平,进一步改善煤矿的生产管理和增加企业效益。本文具体介绍了一个适用于中、小型煤矿的安全生产微型机监测与控制系统的功能、结构和软、硬件配置,并着重讨论了系统主站的几个关键技术问题是怎样解决的。该系统现已投入运行。实践证明,设计合理,性能稳定,工作可靠,它是一个特别适用于中、小型煤矿的廉价安全生产监控系统。 相似文献
38.
基于SSL的数据安全传输系统的设计与实现 总被引:9,自引:0,他引:9
安全套接层协议SSL(Secure Socket Layer)是用来保障数据安全传输的协议,目前已经成为工业标准.首先简要介绍了SSL协议,设计并实现了基于SSL的数据安全传输系统,它由两部分组成:SSL客户方安全通信代理CSP(Client Secure Proxy)和服务器方安全通信网关SSG(Server Secure Gateway),二者可以在Internet上建立一个安全通道,从而能够保障敏感数据的安全传输.讨论了系统的整体结构,并详细分析了实现中的若干关键技术,主要包括握手协议的实现、密钥的协商、记录层数据的分段与填充、会话重用等. 相似文献
39.
构件可靠度与平均安全系数的研究 总被引:9,自引:0,他引:9
构件可靠度的研究是结构可靠性分析的基础,其正确的计算方法对结构的安全可靠性评定具有重要意义.以应力-强度干涉模型为基础,探讨了当构件的应力和强度按不同分布时,构件可靠度和平均安全系数的计算方法以及二者之间的关系.计算表明:当构件的应力和强度按正态分布或其它分布处理时,对构件平均安全系数的影响很小,而对构件可靠度有较大的影响.对一般构件来讲,应力和强度采用正态分布是合理的,且偏于安全;对可靠度要求很高的构件来讲,建议采用对数正态分布或威布尔分布. 相似文献
40.
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。 相似文献