发动机故障诊断的主因子模型

提出了发动机故障论断的主因子模型。这是一种基于故障方程的参数诊断方法。主因子模型能够利用较少的测量参数对较多的故障类型进行论断,可以有效地克服故障方程病态的影响,保证诊断结果具有高的精度和信度,并提供诊断结果可靠性的评价信息。文中给出了主因子模型的基本理论、主因子模型的最优实用算法及其算例以及对于JT9D发动机的24个故障样本的验算结果。理论和实际考核表明主因子模型是一种有效的故障诊断方法。     

基于BP神经网络的现役装备改进风险评价研究

与研制新型装备相比,现役装备改进具有成本低、周期短的优势,但仍存在一定的风险。采用BP神经网络评价方法,利用MATLAB的神经网络工具箱,把非线性的风险评价原理模型化,给出了评价的学习算法,并通过测试数据验证了模型的可靠性。采用BP神经网络模型,不但解决了非线性数据方面的问题,而且通过训练模型的训练和建立,找出输入与输出的对应关系,减弱了人的主观因素,相对于其他方法更客观可信。     

Markov随机跳变系统的传感器系统误差估计

 针对Markov随机跳变系统的系统误差估计问题,提出一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和最大似然估计相结合的在线系统误差估计方法。利用最大似然估计给出系统误差等效后验概率分布函数,采用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中进行抽样;利用系统误差估计和状态估计互为因果的关系,采用期望极大化(EM)方法迭代估计出最优的系统误差;分别对时变和时不变系统误差场景进行仿真分析,结果表明,在考虑系统误差统计特性的同时,所提方法对解决目标运动模型难以建立情况下的系统误差估计问题具有可行性和有效性。     

尾流飞行风险概率拓扑图的构建方法

考虑尾流遭遇情形下的不确定性与随机性因素,利用蒙特卡洛法对三维空间内的每个尾流遭遇点进行大数据量的仿真实验,提取了尾流遭遇情形下的三维极值参数,验证了一维的极值参数符合广义极值（GEV）分布;提出了三维极值参数的四参数变权重Copula（FPAVW Copula）模型,拟合优度检验的结果表明FPAVW Copula具有比其他Copula更高的精度;利用FPAVW Copula对尾流场内每个网格采样点上的三维极值参数进行了辨识,计算出了尾流空间的风险概率指标分布情况;在此基础上对尾流风险概率拓扑在不同发展阶段的结构特征进行了分析,构建了可视化的二维及三维风险概率结构图,可用来研究尾流场内的风险规避策略及算法.所提方法及思路亦可对其他内外部环境因素影响下的飞行风险概率评估及拓扑结构可视化等热点研究方向提供参考.     

基于危险要素的危险分析技术

在系统初步设计阶段,针对初步危险分析过程中缺乏具体、明确的实施方法,提出了基于危险要素的危险分析技术.确定对象中的危险元素,对部件进行分类,结合不同类型部件各种可能的状态,考虑其对危险元素的影响,分析可能的触发机制并得出相关的威胁/对象,识别设计中的危险和薄弱环节.以飞机燃油系统为例,验证了该分析技术的实用性和有效性.在系统的初步方案设计阶段,该方法能够与设计方案相结合,全面分析可能存在的危险,为后续设计和危险分析提供工作侧重点,并适用于后续研制阶段的安全性分析工作.     

工艺风险的量化控制要求与方法

明确了工艺风险分析的常用方法、型号各阶段关注点、量化控制目标以及控制要求与流程,设置了量化控制的表格样式,为产品质量与可靠性量化控制工作提供技术支持,从而减小或降低工艺风险,确保产品质量。     

移动目标打击链研究

针对信息化战争作战形式的变化,研究移动目标打击从传感器到射手的作战过程,分析“打击链”在态势感知、指挥控制、武器协同、数据交链和安全防护等环节的任务功能.最后提炼移动目标“打击链”的关键技术,并对移动目标“打击链”总体技术、移动目标动态综合感知、天地一体异构数据交链等关键技术进行了分析和论述.     

基于空间密度的MEO星座长期碰撞风险研究

考虑到中轨道(MEO)区域将要部署越来越多的卫星,为确保星座的长期运行安全,有必要针对卫星离轨带来的长期碰撞风险问题开展研究。首先,列出了MEO区域的空间物体分布现状与国际规则;然后,以空间密度和长期碰撞风险等数学模型为基础,开展了不同离轨策略的MEO卫星带来的长期碰撞风险分析。研究表明：开展卫星离轨后的长期碰撞风险分析,对于MEO卫星离轨策略的确定具有明确的指导意义;MEO卫星离轨与自身星座、邻近星座以及坟墓轨道200年内碰撞风险在10^-5～10^-6量级,小于低轨(LEO)卫星的10^-3的碰撞风险阈值,当前MEO区域的空间物体运行是安全的。