基于NHPP的维修周期优化方法

在可靠性为中心的维修理论指导下,运用非齐次泊松过程(NHPP)建立数学模型,提出适用于定型试飞阶段机载设备维修周期的优化方法,为定型试飞阶段维修周期的优化提供理论支持。运用飞机某系统试飞阶段收集的维修数据,进行了优化方法实例应用,有效地减少了维修保障资源的消耗,提高了飞机的维修效率。     

螺旋桨周期变距系统在螺旋桨飞机姿态控制上的应用研究(上)

周期变距螺旋桨是在普通螺旋桨中引入自动倾斜器,使其不但能够像普通变距机构一样使螺旋桨叶片同步变距,还可以让转到不同位置的桨叶桨距差动,实现周期变距,从而产生与飞机横轴垂直的力矩.该力矩可以用来弥补舵面操纵效率,也可以与舵面配合对飞机进行直接力控制.     

航空装备经济可承受性设计

以国外航空装备为例,介绍了经济可承受性设计的意义及其发展历程,论述了寿命周期费用估算与评价流程,以及经济可承受性设计中限货和面向成本的设计方法. 由于大量高新技术在航空装备上的应用,"只求性能优,不计成本高低"的航空装备建设思想越来越受经济条件的制约.新一代的航空产品发展目标是寻求能综合费用、性能、进度和可靠性、维修性等多种要求的最佳方案,因此,应更加注重航空装备的经济可承受性.     

基于寿命件的民航发动机送修目标确定方法

为了科学合理地制定维修工作范围,提出了一种面向全寿命周期的基于寿命件的民航发动机送修目标确定方法.首先以全寿命周期内送修次数最少、寿命件总成本最低、目标在翼总循环最长为优化目标,建立了多目标优化模型;在分析各优化目标的基础上,提出了一种基于分步求解策略的模型求解方法;最后,采用某航空公司一台航发动机的实际数据对提出的送修目标确定方法进行了验证.结果表明提出的方法能够基于妥协系数和各优化目标权重实现全寿命期内送修次数和寿命件总成本的平衡,能够为发动机送修目标的确定提供决策支持,避免了送修目标确定的随意性.     

面向可承受性的飞机总体方案评估方法

现代飞机系统的设计日趋复杂,设计周期和研制风险也随之增加。因此,飞机系统的发展模式正由“性能决定设计,设计决定费用”向“性能和费用目标同时决定设计”转变,从而导致面向可承受性设计方法的出现。通过对可承受性定义的研究,在现有结构模型的基础上,讨论了面向可承受性的飞机总体方案评估方法的分析结构模型,并对相关参数的数学表述作了进一步的分析。籍此建立了更接近实际设计发展需求的飞机总体方案评估模型。     

CJ818客机尾翼周期电热除冰系统计算分析

针对CJ818客机尾翼的周期电热除冰系统进行计算分析,内容涉及尾翼的周期电热除冰系统的初步设计、加热条布置方式、外流场CFD计算、水滴撞击特性计算、防护范围以及加热条功率的确定等。计算了最佳加热功率时尾翼蒙皮在加热条中心上方和间隙上方的温度分布以及随时间的变化情况,并由此判断一定周期之后该周期电热除冰系统是否达到系统设计的要求。     

时间分区的设计与实现

为了满足新一代航空电子系统高度综合化、模块化的要求,在高安全实时操作系统中引入了分区（Partition）的概念。分区是运行于一个处理机模块上的一个或多个应用程序（或子系统）,这些应用程序在时间和空间上彼此隔离,互不影响。分区操作系统根据预先定义的主时间框架内的时间窗口调度相应的分区,在分区的时间窗口内,每个分区按照分区内自己的调度策略调度分区内的进程。分区内的进程有周期进程和非周期进程两种类型,每个进程具有截止期属性,周期进程除了截止期还存在周期属性,当进程发生截止期超时或周期超时,操作系统需进行相应的超时处理。本文着重讨论符合ARINC653要求的时间分区的一种设计及实现方法,包括分区时间调度,进程截止期管理,周期进程调度,以及时间事件管理。     

卫星星座的空域覆盖性能计算模型

空域覆盖性能计算是星座覆盖性能分析的重要组成部分。分析了星座的关注区域,参考美国的SMTS系统,归纳了空域覆盖性能的主要影响因素;提出了Walker—delta星座最小覆盖重复周期的简化计算,以及基于最小覆盖重复周期内的经纬度覆盖等效性,这两方面可为空域覆盖性能计算中的仿真时间界定和空间采点提供依据;最后举例详细阐明了星座空域覆盖性能的基本特征．并基于此得出星座空域覆盖性能的评价角度,以此作为星座空域覆盖特性的本质表现。     

一类变系数混合时滞细胞神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性

应用Mawhin连续性定理和不等式方法,给出了一类变系数混合时滞细胞神经网络周期解存在和指数稳定的充分条件。该结论对神经网络的设计具有重要的参考价值。     

基于步行周期聚类的视频行人重识别关键帧提取算法

视频行人重识别旨在不同摄像头拍摄的视频中检索特定行人。但是,它面临着数据量庞大和视频数据存在时间冗余的问题,即视频数据耗费大量的存储空间且不同帧之间存在极强的相关性。因此,使用所有的帧进行识别会带来查询效率的下降,而且视频中大量的干扰和噪声也会给准确率带来不利影响。本文提出了基于步行周期聚类的视频行人重识别关键帧提取算法,首先利用行人步行时双脚距离变化的周期性规律提取候选步行周期,然后利用聚类的方法从候选步行周期中选出关键步行周期作为关键帧。最后,将该算法应用在视频行人重识别中,仅使用关键帧的信息进行识别以减少时间冗余的影响,从而提高准确率,并且在查询前对视频进行处理,减少视频数据量以提高查询效率。在视频行人重识别数据集MARS和DukeMTMC-VideoReID上的实验表明,本文算法能够减少59%~82%的视频数据量,并且累积匹配曲线Rank-1提高了1.1%~1.4%,平均精度均值提高了0.2%~5%。