基于大数据的民用飞机未来运营模式探索

大数据作为一种新兴的IT实现方式,在深刻影响IT业变革的同时,也为航空业带来了新的发展机遇。飞机运行过程中产生的海量运营数据最能体现民机的大数据基因,基于大数据的飞机运营支援将会是其在航空产业施展拳脚的主要战场之一。首先通过对航空大数据的梳理与分析,获得运营数据的种类、结构、数据流程以及相关特点。然后结合航空公司的具体业务需求,针对飞机典型复杂系统,分别以健康监控中的故障诊断、性能退化预测以及维修辅助决策几大关键技术作为大数据应用的切入点介绍技术研究路线,利用数据挖掘、机器学习等方法识别运营数据在系统不同健康状态下的特征表达,准确预测系统退化趋势,设置风险预警模型以提前预知潜在故障,最后从工程应用角度探讨这些关键技术的大数据实现平台以及基于大数据的运营业务流程。     

基于比拟理论计算圆柱/翼型的气动噪声

采用计算流体力学(CFD)与"声比拟"相结合的方法,通过两个步骤模拟流动的声学远场。第一步,在包含所有声源的近场区域内,通过求解URANS方程获得控制面处的非定常流场参数;第二步,采用基于可穿透数据面的FW-H方法模拟声学远场。该方法与传统的半经验方法相比,计算精确,易于工程实现,并且可以计算非线性噪声。根据气动声学计算积分公式,构造了高阶的时间离散格式,采用高斯积分公式计算圆柱/翼型的气动噪声。在时域和频域上计算了观测点处的声压及声压级随时间步数的变化情况,其结果与国外实验结果对比取得了较好的一致性,此外研究了翼型尾流部分界面对计算精度的影响。     

GRIB数据及其在航迹预测中的应用

四维航迹预测的准确性是轨迹运行与空管决策支持的基础,而高空风数据支持下的气象建模是提高航迹预测准确性的关键。通过解析GRIB格式的风数据,获取各高度层的风速和风向,同时依据风对地速、航向的影响进行四维航迹预测建模,利用浦东机场的进场航班实现仿真验证,将预测结果与实际雷达轨迹对比,验证了风影响下四维航迹预测的准确性。     

编制摸拟器设计和性能数据要求的初步考虑

在研制飞行模拟器时，飞行模拟器的设计和性能数据是必需的。这些数据不仅是形成满足飞行模拟器各种规范和标准要求的基础，而且也是构成模拟器逼真度要求的基础。根据国际航空运输协会的要求，初步讨论了编制飞行模拟器设计和性能数据要求所考虑的因素。     

空客A320飞机液压绿系统故障浅析

<正>空客A320飞机有三个相互独立的液压系统,分别为绿系统、蓝系统和黄系统,三个液压系统的额定工作压力都为3000PSI,为飞机的操纵舵面、起落架、发动机反推等提供液压。其中绿系统可由左发动机驱动泵(EDP)供压或由黄系统通过动力转换组件(PTU)来增压,或绿系统勤务面板接头通过地面液压车来增压。     

基于我国深空站三向测量模式的数据精度分析

为了验证我国深空站三向测量模式的正确性,以同步星跟踪试验中的测量数据为基础,建立了站间同步修正算法和三向测量观测模型,通过与同步卫星的精密星历反算测量值比较,得到了测量数据的标定参数,结果表明,我国深空站测控能够实现dm级的测量精度,明显优于“嫦娥二号”测量的水平;同时利用测量数据进行定轨策略分析,最终实现了10 m量级的同步卫星定轨精度.分析结果为“嫦娥三号”探测器实施有效测控提供了依据.     

证据推理冲突问题研究

证据推理是一种重要的人工智能方法,广泛应用于数据融合、数据挖掘和智能决策。但 Dempster组合规则对于高冲突情况的处理不是十分合理的。首先研究了几种组合规则的改进方法和造成其缺陷的机理,给出一类组合规则的改进方法,基于有无先验给出两类算法。仿真结果表明新的证据推理组合规则在处理冲突方面的性能得到了明显的改进。     

利用幅值信息的超视距雷达多路径概率数据互联算法

天波超视距雷达是通过电离层反射实现超视距广域监视的,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个量测模型。多路径概率数据互联(MPDA)滤波器将坐标配准与概率数据互联相结合,解决了超视距目标跟踪中的多路径传播问题,但在杂波环境下滤波跟踪精度不高。文中提出了一种基于信号幅值特征信息的MPDA算法(A-MPDA),当跟踪单一的、存在4种可能非线性量测的非机动目标时,仿真结果表明所提出的算法比标准MPDA有更好的跟踪精度。     

一种混合的多机动目标跟踪算法研究

提出了一种混合的多机动目标跟踪算法:交互多模型模糊联合概率数据关联算法(IMM-FJPDA),该算法将交互多模型算法(IMM)和模糊联合概率数据关联算法(FJPDA)相结合,它克服了IMM-JPDA算法计算量大和IMM-FDA算法在强杂波环境中跟踪精度差的问题.给出了基于模糊C均值(FCM)算法的多机动目标跟踪步骤.仿真结果表明IMM-FJPDA算法跟踪精度与IMM-JPDA算法相当,但计算量明显减小,提高了跟踪实时性.