基于故障树和快照技术的无人机特情训练方法

针对无人机操作手在执行任务时不能有效地识别与处置特情的难题,提出了一种基于故障树遍历分析和快照技术的无人机特情模拟训练方法,并以样例无人机为研究案例进行了关键技术解析、通用化特情训练系统设计实现和试验.利用故障树理论,建立完备的无人机故障树模型,分析了需重点模拟训练的特情.利用快照技术,实现了不同飞行阶段训练的解耦;结合RTW（Real-Time Workshop）技术、数据库技术和视景仿真技术,完成了通用化无人机特情训练系统的开发,并成功应用于某型无人机的特情训练.给出了样例无人机操作手在不同方法下的训练结果,通过统计数据对比,表明该方法与常规的方法相比,训练效率更高,训练的完备度更好.     

航天服自动流量调节阀设计

在航天员出舱模拟训练系统中,需要外部支持系统来保证训练航天服模拟真实舱外航天服的使用环境,进行所需气体的供给,内部气体压力、流量的维持等。这些功能的完成需要对舱外航天服内部气体进行流量、压力的自动调整。文章根据流体力学原理推导出了一种流量调整机构设计方法,并对此方法进行了仿真验证。据此原理设计了舱外航天服训练用的自动流量调节阀,采用新型锥形调节结构技术、长距离弱信号高准确度传输及滤波技术、阀体开闭位置高精度检测及闭环控制技术等,实现了流量的远程自动闭环调整,并通过气体溢出流量的调整,改变舱外航天服内的压力,使气体流量变化精度不超过5mL/s,压力自适应调整精度不超过10Pa/s,有效进行了舱外航天服的压力和流量控制,通过航天员出舱模拟训练试验,验证了产品功能和性能指标,保证了出舱活动的顺利进行。     

基于CBTA的飞行签派员培训研究

国际民航组织提出的基于胜任力训练与评估(CBTA)是一种新的培训理念。根据飞行签派员传统培训训练的特点和存在问题,借鉴CBTA训练的优势弥补传统训练的不足,对飞行签派员CBTA训练和评估进行了详细分析。基于CBTA理念对飞行签派员训练需求、胜任力模型设计、制定训练和评估计划、开发训练与评估材料、执行课程、评估课程六个工作流程展开实践,可为航空公司运行控制部门及民航训练机构飞行签派员基于CBTA创新训练模式提供借鉴,也为未来飞行签派员CBTA训练的体系建设及全面实施进行了有益探索。     

海基训练中终端区飞机状态估计方法

在海基飞行训练中,终端区飞行航线比较复杂。为使飞机在短时间内安全降落,必须对终端区飞行状态进行准确估计。由于甲板的摇荡运动,测量设备的稳定性可能下降,导致测量误差增大;终端区紊流对飞机的扰动可能导致状态方程的系统误差增大。如果滤波时所设置的误差值与真实值不匹配,将导致滤波性能下降。针对这一问题,提出了基于自适应卡尔曼滤波的终端区飞机状态估计方法：一方面采用自适应卡尔曼滤波器对飞机状态进行估计,以克服测量误差和系统误差增大的影响;另一方面,针对数据中野值较多的情况,通过设置量测波门消除野值对状态估计的影响。最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。     

基于增量式在线学习飞行训练姿态预测研究

针对飞行训练安全,大规模训练数据更新时预测准确性较差等问题,研究提出一种基于增量学习的在线飞行训练姿态预测模型。模型针对飞行训练数据进行相关性分析,使用基于流数据的增量学习模型对飞行训练数据中的俯仰角进行预测研究。实验结果表明,模型在对飞行训练俯仰角进行预测时,预测准确率高,误差小。通过模型对比实验,模型相较于传统预测模型,精度高、误差小、泛化能力强,可以有效预测飞行数据,保障飞行安全。     

直升机飞行训练中预防超转研究

如果直升机出现发动机或旋翼超转的情况，就有可能对其零部件造成损坏。超转情况发生后，需要对容易出现损坏的零部件进行检查及维护。在飞行训练中，若飞行员对出现超转情况未及时上报，那么损坏的零部件可能导致发动机的结构或旋翼系统失效，最终影响飞行训练的质量。本文针对不同训练阶段可能出现的超转状况进行分析，为飞行教员提供教学建议，降低超转在飞行训练中出现的概率，目的在于提高飞行训练质量，保证飞行训练安全。     

基于可穿戴惯性测量的滑雪运动员姿态测量与水平评估方法

运动量化分析是科学化滑雪训练的重要发展方向,而滑雪过程中人体运动模式的数字化表达是科学量化分析的基础和依据.设计并搭建了基于可穿戴MEMS惯性测量单元的人体运动捕捉与姿态重构系统,结合人体多刚体运动模型实现了滑雪过程的人体重构,并应用于高山滑雪运动中回转动作的辅助训练.同时,针对基于多自由度模拟滑雪训练平台的室内训练场景,提出了一种适用于滑雪回转运动的数字化评估方法.该方法利用动作捕捉系统和姿态重构系统提取滑行者五种滑行特征数据,并通过与高水平运动员运动参数的相似性度量和线性拟合实现对滑雪运动员技术参数的评估,以辅助科学训练.最后在室内Olymp模拟滑雪训练台上进行实验,验证了该方法的有效性.