如何加强军用软件的质量管理

军用软件在武器装备系统中的地位已经越来越重要,但我国军用软件的质量管理起步较晚,因此很有必要研究如何加强军用软件的质量管理.本文在阐述软件生命周期的基础上,从开展军用软件研制单位的软件能力评价、加强软件配置管理和加强第三方独立测试三个方面探讨了如何加强军用软件的质量管理.     

数据挖掘相关技术简析

一、数据挖掘的产生 近十几年来，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，千万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等，并且这一势头仍将持续发展下去。数据的积累越来越多，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是，一个新的挑战被提了出来：在这被称之为信息爆炸的时代，信息过量几乎成为人人需要面对的问题，如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？要想使数据真正成为一个企业的资源，只有充分利用它为企业自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对“人们被数据淹没，却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。它的出现为自动和智能地把海量的数据转化成有用的信息和知识提供了有效的手段。     

并行试验管理技术在民用飞机全机疲劳试验中的应用

在民用飞机结构适航符合性验证试验中,全机结构疲劳试验是最复杂、最昂贵、最耗时的,提高全机疲劳试验效率、缩短全机疲劳试验周期一直是型号研制中追求的目标,尤其是疲劳试验管理技术的提高。在MA600,ARJ21-700,Y12F等全机疲劳试验中引入并行实验管理技术进行工程应用,提出应用并行试验管理技术应当注意的问题。结果表明:并行实验管理技术在全机疲劳试验时缩短了试验时间,提高了试验效率,发挥了重要作用。     

多机构比对融合的分布式InSAR编队星间基线确定

星间基线高精度确定是分布式干涉合成孔径雷达（InSAR）系统完成科学任务的重要保证,受星载全球定位系统（GPS）接收机连续跟踪弧段短、个别弧段共视GPS卫星个数少或模糊度固定成功率低、频繁轨道机动等因素影响,分布式InSAR高精度基线确定仍有不可靠的风险。通过多机构产品互比来识别基线精度较差的时间段,降低不可靠风险,并通过多机构产品融合进一步提高基线精度。选用重力反演与气候实验（GRACE）卫星数据进行实验,国防科技大学（NDT）和西安测绘研究所（CHS）采用不同的基线处理软件和简化动力学策略,保证了各自的基线产品具有一定的独立性。实验表明,多机构互比对可以有效识别基线精度较差的时间段,NDT和CHS的基线产品之间具有很好的一致性,互比对残差的均方根（RMS）在R、T、N方向分别为0.7、0.9、0.7 mm,二者之间没发现明显系统偏差,大约97.86%的基线三维互比对残差量级在2 mm以内。两个机构基线产品融合后发现可进一步降低基线产品中的随机波动误差,K/Ka波段测距（KBR）系统校核结果表明融合基线产品精度较NDT基线产品提高8.97%,较CHS基线产品提高29.21%。     

基于项目组合管理的民机型号评估指标体系

民用飞机研制项目具有高复杂度、高投入、周期长的特征,使得民机主制造商在同时进行多个型号的运营过程中面临诸多风险和挑战。借鉴国内外项目管理研究经验,结合我国民机行业发展阶段和面临问题,设计了适用于民机项目的战略评估技术并结合在我国民机企业的相关实践,评估技术能够帮助企业判断项目组合是否符合企业战略目标,确定各项目是否在既定轨道,使企业管理者明晰项目现存问题,尽早采取措施,规避战略性风险。相关研究成果及良好实践可供同业者,尤其是代表主制造商管理多个项目的项目部门或项目办公室成员借鉴参考。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

一种双余度非相似容错计算机软件设计

非相似余度设计是容错技术的重要设计方法,在很多领域都有广泛应用,在航空领域主要应用于飞行控制系统.在非相似双机架构下分析现有且适宜的操作系统,并在此基础上构建适合机载飞控系统的底层运行框架和任务调度算法,在此框架下研究双机余度管理的关键技术.研究结果表明,所设计的软件框架与算法满足飞控系统要求.     

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。     

EASA民机试飞员和试飞教员管理方法研究

深入研究了西方成熟的适航管理机构欧洲航空安全局(EASA)对于民机试飞员的资质进入条件、执照管理、资质培训和技术保持等要求,以及试飞教员的权利和条件等要求,总结出EASA最核心的试飞员和试飞教员管理思想。     

面向军用飞机任务能力的健康评估方法

军用飞机健康评估在工程实际中存在应用困难的问题。以军用飞机为研究对象,开展包括面向任务 的能力分析、基于故障劣化的功能分析以及参数化的健康评估等研究,得到基于任务分析的“飞机-任务功 能-影响参数暠两级映射作为健康评估的对象;综合利用劣化度、严酷度及极大熵改进区间层次分析法等多种 方法,得到飞机健康状态评估结果。结合具体实例及参数分析结果,表明该评估方法可信度高,具有较高的工 程实用价值。