基于模型检查的民用飞机飞控系统安全性评估

在以大型民机为代表的安全关键系统研制中,系统复杂度的提升极大地降低了依赖设计人员经验的传统安全性评估手段的效率与有效性,并带来了反复迭代困难等问题,基于模型的安全性评估方法(MBSA)能够显著降低研制过程的分析复杂度,提高安全性评估的工作效率。民机系统安全性评估指南ARP 4761A中也增加了MBSA相关的安全性评估工作。阐述了利用有限状态机与时态逻辑构建形式化安全性模型,开展安全性评估的基本原理,详细的分析过程及定义安全属性的方法,并以某民用飞机为对象,建立飞控系统副翼控制功能的SMV形式化模型,定义了副翼控制功能的形式化安全性需求,给出了基于形式模型的安全性属性验证评估案例,证明了基于形式化方法的安全性评估在民机系统安全性工作中的可行性。     

一种基于支持向量回归的混合建模方法

近年来,随着计算能力的不断提高,数据驱动的建模方法受到了广泛的关注,对单模式系统进行定量分析的建模方法获得了诸多研究。然而,实际应用中大多数系统为多模式系统,不但各个模式有着不同的连续行为,连续状态还会在模式之间进行切换。针对这一情形,本文提出了经验概率混合自动机模型,并提出了针对该模型的基于支持向量回归(SVR)的多模式定性定量混合建模方法。该方法使用小波技术识别模式切换点,并在各个模式下单独建立支持向量模型,最后使用D-Markov机整合模型。经实例验证,该方法与传统支持向量回归模型的稳定性接近,但精确程度显著提高。     

复合材料端框渐进损伤分析方法与试验

针对复合材料格栅加筋圆筒的上下端框,进行了3种不同尺寸和铺层顺序的端框片段模型的拉伸试验,得出其破坏形式和极限载荷.建立端框的有限元模型,基于不同的强度理论进行端框的渐进损伤分析,并对计算结果进行比较.以Zinoviev强度理论为基础,从破坏判据和刚度衰减两方面将其扩展为三维理论,并结合Hashin准则进行破坏模式的判断,形成了改进的Zinoviev强度理论,并以此进行端框模型的损伤演化分析和强度预报,数值模拟结果与试验结果取得了很好的一致性.     

航空高动态网络链路感知OLSR路由算法

针对航空高动态无人机（UAV）网络环境中节点移动速度快、网络拓扑变化快,导致网络链路稳定性差、数据到达率低和信息拥塞度高等问题,提出了一种航空高动态网络链路感知OLSR（OLSR-LA）路由算法,该算法利用接收的2个连续Hello消息的多普勒频移、能量等信号特征,计算出航空高动态无人机网络中2个相邻节点的相对速度和移动趋势,从而得出这2个节点之间链路的保持时间。根据节点MAC层接口队列长度衡量网络局部的负载程度,并利用ARIMA-WNN组合预测模型预测下一时刻节点负载的预测值,并通过Hello消息传递给邻居节点。根据链路感知情况,采用基于局部路由负载均衡（RRLB）算法避免拥塞的发生。仿真结果表明,与传统OLSR算法相比,本文提出的算法有效提高了分组交付率,降低了端到端的传输延时,增加了网络吞吐量,从而提高了整个无人机网络传输的有效性和实时性。      

基于LIME的恶意代码对抗样本生成技术

基于机器学习检测恶意代码技术的研究和分析,针对机器学习模型对抗样本的生成提出一种基于模型无关的局部可解释（LIME）的黑盒对抗样本生成方法。该方法可以对任意黑盒的恶意代码分类器生成对抗样本,绕过机器学习模型检测。使用简单模型模拟目标分类器的局部表现,获取特征权重;通过扰动算法生成扰动,根据生成的扰动对原恶意代码进行修改后生成对抗样本;基于2015年微软公布的常见恶意样本数据集和收集的来自50多个供应商的良性样本数据对所提方法进行实验,参照常见恶意代码分类器实现了18个基于不同算法或特征的目标分类器,使用所提方法对目标分类器进行攻击,使分类器的真阳性率均降低到接近0。此外,对MalGAN和ZOO两个先进的黑盒对抗样本生成方法与所提方法进行对比,实验结果表明:所提方法能够有效生成对抗样本,且方法本身具有适用范围广泛、能灵活控制扰动和健全性的优点。      

空中交通拥挤判别指标的建立与应用

空中交通拥挤的判别是交通和安全领域需要深入研究的一个问题。针对国内日益增长的空中交通流量．在参考道路交通拥挤识别的基础上,综合考虑空中交通的特点,结合国外空中交通流量管理系统的优点,提出并建立了空中交通拥挤判别的指标,对指标进行了分析和计算,扇区拥挤指标的计算中引入了当量航班的概念,充分考虑了管制员的工作负荷;依据拥挤指标对拥挤状态进行了分级,最后给出了该指标的应用示例。该判别指标符合实际,能有效判别空中交通的拥挤状态,并为空中交通安全评估的进一步研究提供了基础。     

轮辐式航线网的航班计划优化模型

分析了轮辐式航线网布局模式的特征,提出了在轮辐式航线网上进行航班计划优化所要考虑的主要因素,进而独立研究了该种布局模式的航班计划优化模型。并通过一个案例说明该种轮辐式航线网航班计划优化模型的应用。     

基于Web Services的并联机床制造服务系统

针对并联机床加工曲面零件的优势与目前并联机床未得到广泛应用之间的矛盾,开发了并联机床的制造服务系统。该系统将并联机床原有制造系统中的后置处理功能封装成Web services,包括编译、工作空间计算、干涉校验和运动学变换,应用面向服务的架构使并联机床的制造服务与异地制造企业协同工作,并给出了此架构下该系统的工作流程和功能模块。实例说明,应用Web services和面向服务架构的制造服务系统与传统的分布式系统相比,具有易集成性、松耦合性及易操作性,可以为企业减少成本、提高效率。     

使用标准规定航迹的目视机动盘旋保护区的自动生成

通常情况下,飞行程序设计工作一直依靠手工进行,设计周期长,工作效率低。因此,为实现飞行程序设计的自动生成而进行飞行程序设计的辅助设计势在必行。本文针对使用标准规定航迹的目视机动盘旋,结合国际民航组织的Doc8168文件,经过调研并在AutoCAD基础上采用Visual-LISP语言进行开发,建立计算模型,通过在对话框中输入数据的形式实现了对使用标准规定航迹的目视机动盘旋保护区的自动生成。     

基于可变形卷积与特征融合的机场道面裂缝检测算法

机场道面裂缝具有形态多变、宽度狭小、长短不一、且空间走势呈自由曲线的不规则特征,现有算法检测效果不佳。针对此问题,本文构建了一种基于可变形卷积与特征融合的神经网络（Deformable convolution and feature fusion neural network,DFNet）模型。首先由可变形卷积模块来强化特征提取网络对裂缝形态特征的学习; 然后经多尺度卷积模块捕获不同感受野下裂缝的全局信息;最后通过特征融合模块来提取裂缝不同层次的特征,通过融合裂缝低级特征与高级特征,实现对机场道面裂缝的准确分割。在采集的实际机场道面裂缝数据集上,与其他6种现有算法进行了对比实验,本文算法在像素级分割的F1-Score上达到了90.95%,效果优于全部对比算法。DFNet算法提高了对机场道面裂缝检测的能力,实验结果表明本文算法较好地达到了工程实际要求。