地基测控网健康状态评估方法

为从整体上掌握地基测控网的健康状态,针对地基测控网的特点构建了地基测控网健康状态评估模型,提出通过实测指标数据和指标标准值之间的差额评价指标项,分析控制中心、测控节点和通信链路3个模块影响地基测控网健康状态的指标项,利用层次分析法确定评估模型中各指标项的权重,根据测控网运行要求给出各指标项的标准值,并基于2015年S频段地基测控网和在轨航天器实际,对S频段地基测控网的健康状态进行了评估,评估结果为2015年S频段地基测控网健康指数为88.32%,健康等级为良。该结果表明,提出的评价方法可直观地判断地基测控网的健康状态水平,可在测控网运行管理中得到应用。     

航空公司飞行安全综合评估研究

人的因素是影响飞行安全的关键因素,并且各决策因素具有难以度量的不确定性.以机组人为因素为主要研究对象,利用SHELL模型建立飞行安全评估指标体系,并利用AHP方法计算评估指标体系中各个指标的权重;运用物元理论建立评估模型并利用该模型进行飞行安全综合评估,找出影响飞行安全的主要指标;通过实例验证所用方法的可行性、有效性.结果表明:所用方法可行、有效,能够最大限度地解决评估过程中的不确定性,可为航空公司进行飞行安全管理提供一个可行的方法.     

航空发动机产品可制造性评估的应用研究

旨在为国内军品研制生产过程中应用可制造性评估提供必要参考,系统分析和总结了国外开展产品设计可制造性评估工作模式、方法和流程,重点描述了与英美等国外知名企业的合作和实践过程,特别是开展同步研发工作。结果表明:在传统串行设计开发模式中,只有完成上阶段工作,才能进入下阶段的工作及交换成套信息。而在可制造性评估中由于将制造工艺要求和质量要求提前引入产品设计过程,避免了传统模式中后期意见无法贯入设计图样和设计文件现象,证明其在缩短研制周期和降低成本方面是有帮助的。有必要将可制造性评估工作在国内航空发动机产品设计-制造产业链中推广应用。     

离子推力器极少数据可靠性评估方法

针对只有两台离子推力器进行寿命试验,试验结果为极少失效数据的情况,建立了一种离子推力器整机可靠性评估方法.通过引入区间统计量的概念,充分开发从最后一个失效数据继续试验到没有发生产品失效这一重要试验信息,由高斯-马尔科夫定理计算出寿命分布参数的最佳线性无偏估计,并给出离子推力器可靠度和寿命的单侧置信下限.最后,对美国NASA研制的型号为XIPS-13的离子推力器进行可靠性评估,得出了其寿命需求10000h的可靠度单侧置信下限为0.87及给定可靠度为0.9时的寿命单侧置信下限为9024.6h,该方法精度较高,便于工程应用.      

小样本无失效寿命试验数据的轴承可靠性评估

针对小样本无失效寿命试验数据可靠性问题提出了评估模型。模型采用Bayes理论构造服从原始样本的抽样函数,结合Bootstrap法生成大量服从抽样函数的随机数作为增广样本,再通过最佳线性不变估计法分析原始样本及增广样本得到Weibull分布双参数估计值作为可靠性评估结果。通过Monte-Carlo法仿真生成服从Weibull分布的随机数,分别采用该模型、配分布曲线法及现有Bayes理论对此随机数做评估,对比发现:该模型得到的参数估计较现有Bayes理论和配分布曲线法更接近Weibull双参数真值,且形状参数和尺度参数估计值的相对误差均低于10%,验证了模型分析小样本无失效数据进行可靠性评估的可行性。借助文献实例对模型进行分析,对比得出模型能得到较现有Bayes理论和配分布曲线法更符合工程实际的评估结果;模型在小样本情况下的双侧可靠度置信区间长度低于现有Bayes理论和配分布曲线法,有效提高了小样本无失效数据可靠性评估精度。      

分布式电推进飞机动力系统评估优化方法

以电推进飞机的动力系统作为研究对象,开展了以下研究工作：采用电力系统潮流计算方法,分析了采用高压直流供电体制的分布式电推进飞机电气系统,模拟了其在稳定运行状态与断路故障状态下的能量流动关系,同时分析了直流电压等级对电气系统的影响。搭建了完整的分布式电推进飞机动力系统仿真模型,依据基于时间和基于高度的飞行剖面,对比分析了纯电推进与涡轮电推进架构在推进功率、推进效率与航程3个评价指标上的优劣。建立了动力系统典型部件的参数化模型,并使用符号规划算法对建立的参数化模型进行了优化计算,比较了传统涡轮推进与涡轮电推进架构下动力系统质量与燃油消耗率间的优化权衡关系。研究结果为分布式电推进飞机混合动力系统的设计提供了有价值的正向设计方法。     

受限资源下制导武器末制导机器视觉技术研究

针对精确制导武器末制导机器视觉技术应用需求,研究了基于卷积神经网络的、针对复杂背景及小目标的自主目标检测识别算法,并分别进行了网络性能评估和硬件资源需求定量评估。针对最优算法,提出了基于嵌入式受限资源下的高精度神经网络压缩算法,并对算法进行了普适性评估。基于GPU嵌入式平台,实现TensorRT路线网络优化,并在速度和精度两方面均衡考虑下,对裁剪与量化算法进行了详细实验验证。实验结果表明,高精度神经网络压缩算法在硬件资源受限条件下,可以有效提升推理速度,最终经算法优化后的网络结构,可以获得3倍以上的速度提升,网络精度损失小于5%。     

基于迁移学习方法的安全运行状态评估综述

迁移学习是利用其他相关领域已有的知识解决给定领域问题的一种方法,能够有效抑制数据缺失对 准确建立状态评估模型的影响,从而为设备安全可靠运行以及维护决策等方面奠定基础。本文总结了航空航 天领域相关设备产品数据缺失条件下利用迁移学习实现运行状态评估的研究现状,探讨了迁移学习方法在状 态评估领域未来的研究方向,为航空航天领域相关研究人员提供了最新参考,以便对实际问题进行分析并据此 寻找可能的解决方案。     

基于飞行试验数据的进气道畸变预测与试验验证

采用响应曲面的试验设计方法,构建了基于试飞数据的进气道压力畸变预测模型,进行不同飞行工况进气道畸变模型预测与飞行试验验证研究。研究结果表明:模型预测与飞行试验结果相比,综合压力畸变指数平均相对误差为421%,稳态周向畸变指数平均相对误差为799%,结果吻合良好,能够满足对该型进气道畸变预测要求;大迎角、侧滑及其组合飞行时,进气道内部附面层气流分离是造成进气道出口畸变的主要因素;进气道出口低压区的位置与飞行姿态角相对应,并在周向上向压气机的旋转方向有小范围偏转,偏转角度与发动机状态相关;采用“模型预测+飞行试验”的模式能够完整、安全高效地考核评估飞机进气道的畸变特性,具有很好的工程适用性。     

基于AMSAA模型的研制试验数据 可靠性综合评估

采用了工程界普遍使用的AMSAA模型,充分利用了同类或相似产品研制试验故障数据,对于研制试验中含较多试验项目的情形将其归结为几种典型的环境应力类型,提出了一种通过最优化过程确定时间环境折合系数的方法,最后给出了研制阶段MTBF(Mean Time Between Failures)置信区间的求解方法.研究结果表明,该方法合理可行,可以满足工程上的精度要求.