综合模块化航电软件仿真测试环境研究

 伴随着综合模块化航空电子(IMA)软件在新一代飞机上的应用,其高复杂性、高度综合的特点以及分层的健康监控和故障管理模式给软件测试提出了挑战。传统的仿真测试环境在应对IMA软件测试中难以满足RTCA DO-178B中规定的对验证过程结果的验证的要求。本文在分析IMA软件特点的基础上,根据DO-178B的要求,综合国外的发展情况和国内的研究进展情况,研究综合模块化航电软件仿真测试环境需求,提出了基于软件故障注入的综合模块化航电软件灰盒仿真测试环境方案,并给出优势分析。该仿真测试环境方案以IMA软件为测试对象,应用软件故障注入技术和代码插装技术满足测试规范文件的要求。其具有通用灵活、适配性强、强实时性等特点,为中国新一代航电软件的系统验证和测试奠定了基础。     

基于主成分分析和灰色关联度的空域利用率

空域利用率是反映空域资源使用情况的重要指标。提出了基于主成分分析法和灰色关联度的空域利用率评价方法,确定理想空域并将其作为参照对象,通过考虑评价指标之间的相关性,运用主成分分析法得到各评价对象的空域利用综合得分,计算各年空域利用综合得分与理想空域利用综合得分的关联度,得到各年空域利用率。算例分析验证了方法的可行性。     

液体火箭发动机热力组件动力学模型

 为了评判不同假设条件下得出的几种热力组件动力学模型的特点和适用范围,对其频率特性进行分析,并探讨了主要参数的影响规律。对于双组元非等温燃气流,在低频范围内采用考虑熵波效应的绝热流动模型更加精确。燃烧温度与混合比关系的无量纲斜率值越大,推进剂流量波动产生的熵波影响越明显。通过在分布参数流动模型中添加指数衰减率来表示熵波随频率的增大而耗散。改进的声学模型形式简单,既能在低频范围内描述熵波,又能在高频范围表征熵波的耗散,可以在很宽的频率范围内合理地描述燃气流动的动态特性。     

基于模块服役状态的盒式连接可重构型架稳定性评估方法

盒式连接可重构型架的稳定性对飞机部件的装配质量有着重要影响。为了解决当前稳定性评估方法在实施成本及有效性上的不足,从型架模块化特征出发提出基于模块服役状态的盒式连接可重构型架稳定性评估方法。首先,分析了盒式连接可重构型架服役过程,指出该过程是由作业期与空置期交替组合而成,并给出了服役稳定性及服役稳定度定义;然后,构建了基于型架关键测量特性的服役状态评价模型,实现了盒式连接可重构型架服役状态退化过程的描述及利用实测数据的空置期服役状态评估;同时,针对作业期内难以甚至无法获取测量数据的问题,提出基于多源稳定性影响因素分析并利用稳定性熵来表征服役状态退化程度的策略;最终融合空置期与作业期的评估结果构建了型架稳定性综合评价模型,相比传统的定检方法能够更简捷、有效地完成某一时间段内型架服役稳定性评估。最后,以某型垂尾盒式连接可重构装配型架后梁定位器模块为实验对象,验证了所提出方法的有效性。     

基于灰色理论的复杂系统多故障模糊诊断

航天、核电等复杂系统源发故障概率通常难于获取,由此导致基于最大后验概率准则的诊断方法失效。针对上述问题,从测试可靠性先验概率入手,提出了一种基于相关矩阵和灰色系统理论的故障诊断方法,通过对系统建立故障-测试相关矩阵,生成有排序的测试报警概率矩阵,并利用灰色关联度衡量测试结果向量与故障特征向量的接近度,实现了对多发故障的模糊诊断。实验结果表明,该方法在诊断指标权重调整、诊断精细度、重点关注故障检出等方面优势明显,诊断结论正确率满足实用需求。     

可拓方法在飞航导弹早期保障方案评价中的应用

针对飞航导弹早期保障方案评价中定性指标定量化的问题,文中采用可拓层次分析法确定指标权重,多指标可拓评价方法确定评价模型,较好地实现了对方案的评价。     

基于多维递阶熵的元胜任力模型实证

为了提升人力资源效用,减少用人风险,测评个体胜任力,针对七维度的元胜任力模型,提出了多维递阶熵决策模型.首先分析元胜任力性质呈现动态渐变的特征,进行信度和效度检验,然后通过层次分解和维数递进的方式,运用熵模型集结元胜任力的多个维度:概念能力、创造力、学习能力、反省能力、情绪能力、沟通能力、解决问题能力,获得综合测评值.最后,人力资源案例的实证研究表明,基于递阶熵计算元胜任力值,验证了元胜任力模型在实际工作中具有有效性和可行性,为提升人力资源效用提供了科学依据.     

基于概率数据关联的地磁匹配算法

针对轮廓匹配算法存在的虚定位问题,在轮廓匹配算法的基础上,提出了一个新的分批地磁匹配方法——基于概率数据关联滤波的地磁匹配算法。算法把满足一定条件的相关值作为滤波器的有效量测,把巡航导弹的位置作为状态变量,建立了基于概率数据关联的地磁匹配模型,利用概率数据关联滤波算法计算巡航导弹的位置坐标。仿真结果表明,该算法有效地降低了虚定位发生的概率,正确匹配率、导航效果均优于轮廓匹配算法。     

一种适用于进近尾流间隔缩减的机型聚类方法

目前,我国广泛使用的尾流间隔标准过于保守,导致机场跑道容量受限。以进近航空器的尾流遭遇问题为研究对象,首先研究进近尾流安全间隔缩减方法,获取缩减后的临界尾流间隔;然后基于主成分分析法（PCA）对 BADA 数据库中的航空器性能数据降维,提出一种适用于进近尾流间隔缩减的机型层次聚类方法;最后采用该方法得到新的机型分类结果并构建缩减后的尾流安全间隔标准。结果表明：本文所使用的机型层次聚类方法与国内外航空器分类方法具有较好的一致性,在长沙黄花国际机场的主流配对机型间,所获取的进近航空器尾流间隔标准与传统尾流间隔标准相比可以缩减 0.8 km 以上。     

基于QAR数据的民机高高原进近着陆风险评估方法

民机高高原进近着陆是高原飞行高风险阶段。为有效实施高高原进近着陆风险识别和等级判据,提出基于熵权可变模糊识别的长短时记忆网络与深度神经网络(LSTM-DNN)相融合的深度学习风险评估方法。基于快速存取记录器(QAR)记录的高高原飞行数据,借鉴民机飞行品质监控（FOQA）咨询通告和行业QAR监控标准,结合指标重要度分析与Delphi专家调查,提取着陆时航向变化大、航迹低、610～305 m进近时下降率大、接地时垂直加速度及153～15 m进近时下降率大5个关键监控项目作为民机高高原进近着陆风险评估指标。为克服评估指标权重主观性偏差,应用熵权法确定评估指标权重,基于可变模糊识别方法构建风险等级隶属函数,建立基于LSTM-DNN的民机高高原进近着陆风险评估模型。以成都—拉萨进近着陆航段为例,提取QAR数据,对该风险评估模型进行训练与测试,并与Logistic多元回归、支持向量机(SVM)等评估方法进行比较,结果表明：所提方法平均准确率达到94.18%,最高可达94.79%,验证了方法的客观有效性。