海外同行

FAA对断电事件进行独立调查近期,美国联邦航空局(FAA)局长兰迪·巴比特宣布成立一个独立的审查小组,将对2009年11月19日的美国联邦航空局通讯设施(FTI)断电事件进行调查。这个专家小组将调查美国联邦航空局通讯     

太阳光球磁场特征物理量在质子事件短期预报中的应用

利用SOHO/MDI全日面纵向磁图, 计算了三个描述太阳活动区磁场复杂性和非势性的特征物理量, 即纵向磁场最大水平梯度Bz, 强梯度中性线长度L, 孤立奇点数目η. 为检验太阳光球磁场特征在质子事件短期预报中是否有效, 采用BP神经网络方法, 建立了基于这三个磁场特征物理量简单的太阳质子事件短期(24h)预报模型. 模 型在对2002年和2003年连续两年的样本检测中, 有很高的准确率(2002年和2003年 分别为90 %, 87.54 %)和较高的 质子事件报准率(2002年和2003年分别为60 %, 75 %),从而为光球磁场特征物理量作为质子事件预报的有效因子提供了依据.      

基于动态视觉传感器的无人机目标检测与避障

针对无人机在动态环境中感知动态目标与躲避高速动态障碍物,提出了基于动态视觉传感器的目标检测与避障算法。设计了滤波方法和运动补偿算法,滤除事件流中背景噪声、热点噪声及由相机自身运动产生的冗余事件;设计了一种融合事件图像和RGB图像的动态目标融合检测算法,保证检测的可靠性。根据检测结果对目标运动轨迹进行估计,结合障碍物运动特点和无人机动力学约束改进速度障碍法躲避动态障碍物。大量仿真试验、手持试验及飞行试验验证了所提算法的可行性。     

开放式FADEC系统的数据总线研究

研究了容错数据总线这个从集中式向开放式架构过渡的关键技术.在深入研究确定性、一致性、开放性、拓扑结构、调度策略、容错机制和传输带宽等开放式FADEC(全权限数字电子控制)数据总线关键特征的基础上,分析了总线数据传输的时间不确定性问题.从性能、可靠性和可用性的角度深入研究了TTP/C(time-triggered protocol/automotive class C),ARINC659,TTCAN(time-triggered controller area network)和FlexRay这4种时间触发架构数据总线的关键特征.研究结果表明:TTP/C总线是开放式FADEC的最佳选择,最后提出了一种基于TTP/C总线的航空发动机模块化DEEC(digital electronic engine controller)硬件架构.      

民航舆情简报

民航舆情热点事件排行榜TOP25本榜单根据民航舆情监测系统在2012年1月11日-2月10日期间所监测事件的媒体及公众关注度综合评估编制而成。01国泰航空近期事故不断引发争议1月29日,香港明报、东方日报等媒体报道称"国泰B747-400型号飞机近两个月发生多宗不同故障"。受影响乘客之一的著名歌手张学友接受媒体采访时表达了对国泰安全性的担心。随即内地各媒体进行了转载报道。31日,国泰常务总裁向受影响的乘客致歉,表示"这些全属个别事件,互相之间并没有任何关联,亦绝对不涉及安全问题。"并称未来5年将逐步用B777-300ER和A350取代B747-400。     

基于虚拟控制面约束的机匣类零件工序模型建立方法

在多岛屿特征机匣类零件的数控加工中,建立准确的加工工序模型是实现该类零件智能加工的关键技术。为了获得多岛屿特征机匣类零件准确的加工工序模型,提出了一种基于虚拟控制面约束的机匣类零件工序模型建立方法。首先,根据多岛屿特征机匣类零件的加工特征对建模过程中虚拟控制面约束的引入进行了分析,并结合虚拟控制面约束思想给出了拉格朗日超限插值的建模理论;然后,结合机匣类零件的几何特征确定了虚拟控制面的分布位置和几何形状的计算方法,在此基础上根据虚拟控制面建模理论构造了中间变形曲面,依据切削深度约束确定了工序模型,并对其进行了轨迹规划;最后,在一类多岛屿特征的机匣零件上对算法进行了验证,结果表明,本文方法能够根据机匣零件加工特征分布情况有效地控制工序模型的几何形状,避免了同时处理多个加工特征所导致的工序曲面过早趋于复杂现象,为多岛屿特征机匣类零件的数控加工提供有效的工序模型,一定程度上降低了该类零件数控加工的工艺规划难度。     

基于模糊关联分类器的民机超限事件诊断方法

现有的民用飞机超限事件智能诊断模型大多属于“黑盒”模型,不利于分析超限事件发生的原因.为此提出了一种基于模糊关联分类器(FAC,Fuzzy Associative Classifier)的民用飞机超限事件诊断方法.该方法抽取发生超限事件时对应的QAR(Quick Access Recorder)参数快照取值,采用模糊C均值(FCM,Fuzzy C-Means)聚类算法对抽取的QAR参数取值模糊预处理,然后基于Apriori算法生成模糊关联分类规则库,并由遗传算法对其进行裁剪,结合模糊分类推理方法形成FAC.采用B737-800实际样本数据进行了验证.实验结果表明,所提出的FAC能有效诊断超限事件,FAC识别超限事件的错误率与最小二乘支持向量机(LS-SVM,Least Squares Support Vector Machine)模型相当,但其解释性方面优于LS-SVM.     

磁层顶通量传输事件的经验重构

在地球磁层顶附近观测到的通量传输事件（Flux Transfer Event,FTE）一般被认为是瞬态局域磁重联的产物,是太阳风质量、动量和能量进入地球内磁层的重要通道.重构FTE的磁场结构可促进对其形成、演化过程及其与周围等离子体环境相互作用的理解.Grad-Shafranov重构法和磁通量绳拟合法等传统磁场重构方法适用于满足特定物理条件的磁场结构.基于平面线性插值原理,设计了一种不受具体物理条件限定的二维FTE磁场结构重构法.模型测试以及对THEMIS和Cluster卫星簇分别观测到的两个FTE的实际应用表明,在合适的多卫星位形条件下,该方法能快速有效重构出FTE的磁场空间分布,有助于推测FTE的磁场线位形,理解卫星测量数据的时间变化,以及分析等离子体物理量相对于FTE的磁场空间分布特征.      

基于稀疏核增量超限学习机的机载设备在线状态预测

为实现对机载设备工作状态的在线状态预测,提出了一种稀疏核增量超限学习机(ELM)算法。针对核在线学习中核矩阵膨胀问题,基于瞬时信息测量提出了一个融合构造与修剪策略的两步稀疏化方法。通过在构造阶段最小化字典冗余,在修剪阶段最大化字典元素的瞬时条件自信息量,选择一个具有固定记忆规模的稀疏字典。针对基于核的增量超限学习机核权重更新问题,提出改进的减样学习算法,其可以实现字典中任一个核函数删除后剩余核函数Gram矩阵的逆矩阵的前向递推更新。通过对某型飞机发动机的状态预测,在预测数据长度等于20的条件下,本文提出的算法将预测的整体平均误差率下降到2.18%,相比于3种流形的核超限学习机在线算法,预测精度分别提升了0.72%、0.14%和0.13%。     

缓变型太阳高能粒子事件特征时间及其经向分布

利用SOHO,STEREO高能粒子观测数据,对2011-2014年30个通量短时间内显著增强的缓变型太阳高能粒子（SEP）事件的两个特征时间（局地爆发时间,起始释放时间）及其经向分布进行统计分析.研究结果显示,多颗卫星同时观测到的SEP事件伴随的日冕物质抛射（CME）角宽明显较一般事件大,且基本都为Halo CME;不同卫星观测到的粒子通量局地增强时间差与卫星位置经度差明显线性正相关且东西不对称;局地爆发时间和起始释放时间相对于耀斑时间的延迟与卫星相对经度正相关;卫星所有能量通道的两个特征时间极差与卫星相对经度呈现较好的正相关,这表明不同能量SEP释放的时间跨度具有明显经度差异;高低能释放时间差与CME速度正相关.这些结论表明,SEP事件的两个特征时间具有明显的经向依赖性,并都与CME速度相关.