民用飞机运行风险评估方法

对民用飞机进行风险评估是十分必要的,为了降低民用飞机的运行风险,通过分析民用飞机运行风险研究现状,对于单机,给出故障模式影响分析方法(FMEA)和故障树分析方法(FTA)相结合的单机风险评估方法;对于机队,首先,通过维修计划,利用民用飞机历史运行数据估算风险暴露次数;然后,在浴盆曲线的偶然失效期和耗损失效期分别建立风险计算模型和未纠正机队风险分析方法,并通过实际算例,获得机队风险变化趋势及面临的风险值.对上述方法进行分析归纳,给出了三种降低运行风险的改进方向,有效降低了民用飞机的运行风险.     

基于随机森林的风洞马赫数预测模型

在风洞试验中,马赫数的稳定性和快速性对风洞流场品质有着重要影响。为了实现马赫数的精确控制,必须对马赫数进行快速、准确的预测。风洞试验积累了大量数据,大数据集包含了更多的有益信息,为实现马赫数的精确预测提拱了可能性,但也增加了建模的复杂度。通常高度复杂的模型会加重其在实际使用时的计算负担。针对大数据集问题,本文将随机森林方法应用于风洞马赫数建模。随机森林是一种集成模型建模方法,它从3方面降低模型的复杂度:产生多个样本子集,减少了子模型的训练样本个数;具有并行集成结构,子模型可在不同的CPU上运行,提高了运行速度;以简单学习算法回归树作为基学习机,降低了子模型的复杂度。试验证明基于随机森林的马赫数预测模型能够有效利用试验积累的大数据,满足工程上预测速度及精度的要求。     

面向民用飞机排故的增强型符号有向图

针对民用飞机故障的动态特性及维修体制,在符号有向图（SDG）模型中引入动态元素,并融合系统结构模型,提出一种结构和参数能随工况变化而调整的增强型有向图（ESDG）模型。进而提出基于故障依赖矩阵的相容根树搜索算法与分层诊断策略,能解决实际排故中常常因部分状态未测量而造成诊断信息缺失的问题。该方法能满足分级维修中不同诊断精度的要求。多个工况的综合诊断进一步提高了推理分辨率。最后以某民机发动机引气系统为实例说明了该方法的有效性。     

基于灰色模糊与层次分析的多属性飞机维修决策方法

针对目前飞机在维修保障决策过程中难以科学运用专家知识导致决策不当的问题,以飞机液压系统为具体研究对象,创建了基于灰色模糊与层次分析的多属性飞机维修保障决策模型。针对飞机液压系统健康监测时出现的不同故障模式,由专家知识确定不同故障模式对应的故障征兆是否出现以及出现的显著程度,依据历史故障统计数据、故障机理分析结果和故障征兆出现显著程度这3种不同要素对维修保障决策的影响程度不同,采用层次分析法分别确定3种不同要素的灰色模糊权重。在此基础上,由灰色模糊权重、隶属度、点灰度构建灰色模糊关系矩阵,结合不同专家知识权重,得到灰色模糊综合属性值,再由灰色模糊综合属性值确定飞机液压系统的最优维修决策。研究结果表明,采用所创建的保障决策模型对飞机液压系统进行维修保障决策,所得结果与实际状况相符,证明了所创建保障决策模型的有效性,其具有很好的应用价值与前景。     

改进集对分析的多属性决策方法在通信干扰目标威胁排序中的应用

针对属性值以区间数形式的模糊多属性决策问题,提出了基于集对分析理论的综合理想方案决策方法。该方法将集对分析理论的应用范围从精确实数域拓展到模糊区间数域,在承认不确定性因素的情况下,对各个方案与正理想方案和负理想方案所组成的区间型集对进行了分析,得出同异反联系数,以γ准则为依据实现了模糊多属性决策。通信干扰目标威胁排序的实例计算表明,该方法是处理模糊多属性决策问题的一种有效方法,同时为通信干扰目标威胁排序提供了一种新的方法。     

基于小波包能量谱的航空发动机故障特征提取方法

使用成熟的旋转机械振动信号频谱分析方法,对采集到的多台航空发动机试车振动信号进行分析,找出能反应出发动机转子不对中、转子不平衡和转静件碰磨3种故障频谱特征的振动信号.再使用小波包将信号分解为不同的频段,之后分别计算能反应出故障信息的特征频段的能量,将它们组成用来区分上述3种故障的特征向量,为以后的航空发动机故障的模式识别做准备.     

基于矩阵博弈的两机攻防对抗空战仿真

矩阵博弈法是空战决策的主要方法之一。考虑了7种基本机动动作,根据攻击和逃避两大基本原则,分别计算了空战双方的支付函数,建立了各自的支付矩阵,采用矩阵博弈方法对红蓝双方的空战进行了攻防对抗仿真。最后以两架F-16战斗机的空战为例进行了数值仿真验证。     

基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策

准确的航空发动机维修等级决策,能够避免过维修和欠维修,在保证航空发动机运行安全的前提下节约维修成本。结合航空发动机状态监控信息和维修等级特点,采用深度信念网络（DBN）算法,挖掘状态监测及维修等级决策之间的深层次对应关系,实现对维修等级的分类和预测。该模型通过DBN预训练和反向传播(BP)神经网络反向微调提取出样本特征,从而提高维修等级预测准确率。以某航空公司CF6航空型发动机的状态参数和维修等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。      

基于双树复小波和形态学的卫星异常数据滤波方法

受系统结构复杂、工作环境恶劣等因素影响,卫星的工作状态会存在介于正常和故障之间的异常状态,导致其遥测数据中不仅含有噪声,还存在异常数据。采用传统滤波算法进行去噪处理时,会存在对异常数据保留不充分的问题,从而导致突变信息丢失。针对上述问题,提出一种基于双树复小波与形态学滤波的卫星遥测数据组合滤波方法,设计一种半软阈值滤波函数来提高双树复小波的滤波性能,并提出一种组合滤波算法。通过仿真实验进行验证,结果表明:本文方法可以对遥测数据中的噪声进行有效滤除并对异常数据进行保留。     

一种改进的基于最大熵理论的 多属性决策的鱼雷弹道优选方法

鱼雷弹道方案优选是鱼雷作战使用的关键环节。在分析目前主观法和客观法优劣的基础上,提出了一种改进的基于最大熵理论的多属性决策方法的鱼雷弹道方案优选方法。通过实例仿真分析,得到限定条件下的优选方案,为鱼雷弹道方案论证提供了一种决策方法。