浅析CCAR-25及其符合性方法

我国大型客机和新支线飞机适航取证中所依据的《中国民用航空规章》第25部运输类飞机适航标准（CCAR-25）是一部技术性很强的规章。它涉及多个学科、不同专业,结构复杂、内容繁多。本文介绍了CCAR-25在保证民用航空运输安全中所采用的技术方法及其符合性方法,这两方面的内容是CCAR-25的精髓。     

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.      

示温漆图像等温线提取算法

分析示温漆（TIP）图像特征,根据等温线附近产生局部梯度极值的特点,实验对比了4种边缘提取算法效果。根据实验结果,选用Canny算子提取等温线。提出在边缘提取前进行K means聚类处理,并对K means聚类算法和Canny算子进行了改进。提出了两种K means初始聚类中心的选择方法,更适于示温漆图像的分割。改进了Canny算子的内核,提升了等温线的质量。结果表明:该算法能够快速提取清晰、连续的等温线,效果良好,满足工程应用要求,已用于示温漆自动判读软件开发。      

一种改进的多目标粒子群优化算法

为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性.     

轴类零件三维尺寸自动标注算法

针对尺寸自动标注仅限于表达产品的几何信息而未关注其功能特性,从而导致所标注的尺寸无法恰当地描述产品设计意图的问题,提出一种基于产品功能特性的三维尺寸自动标注算法.首先,根据零件的功能构造了尺寸标注基准集;其次,建立了轴向尺寸标注优先级确定准则,构造轴向尺寸集,并采用图论法消除了尺寸冗余;然后,构建径向尺寸集,并采用尺寸冗余度法删除其中的冗余尺寸;最后,通过实例测试,验证了所提算法的可行性和有效性.     

航空电子设备NSEE试验评价方法

本文定义了航空电子设备大气中子单粒子效应(NSEE)硬失效、硬错误与软错误等大气中子辐射可靠性表征参数,提出了一套航空电子设备抗大气中子单粒子效应危害能力的试验评价方法,包括试验应力终止条件与起始条件的确定方法、M_NSEE预估方法、试验程序、试验评价方法等,并通过某航空用卫星导航接收机试验案例证明了该方法在工程应用中的可操作性与有效性,通过掌握数字信号处理(DSP)、静态随机存储器(SRAM)、现场可编程门阵列(FPGA)的NSEE敏感特性,可为航空用卫星导航接收机NSEE危害防控提供针对性的技术支持.本文为我国航空电子产品大气中子单粒子效应试验评价奠定了理论与应用基础,同时也为其他电子信息产品在大气中子单粒子效应试验评价方面提供了重要依据和参考.      

基于Object-FMA的软件代码审查方法

针对传统代码审查方法中使用的检查单具有的两个不足:缺少从代码到检查单缺陷记录的映射方式,检查单记录的代码缺陷类型不全而导致审查时代码缺陷的遗漏,提出了一种将代码进行层次划分,并使用对不同层次代码对象进行失效模式分析来代替使用传统检查单的代码审查方法.此外,提出了一种对象失效模式分析方法(Object-FMA,Object Fail-ure Modes Analysis),用于系统地分析代码对象的失效模式,为不同层次的代码对象建立失效模式库.在某型号软件的代码审查中对该方法进行了实例应用,结果表明此方法提供了一种从审查代码对象到失效模式库的映射方式,提高了代码审查的效率,审查时不仅能发现传统检查单中记录的代码词法、语法和常见语义的缺陷,还能有效地发现代码中人为疏忽或算法设计错误而引入的代码缺陷.     

基于负载特征聚类的节能资源调度算法

基础设施即服务(IaaS,Infrastructure as a Service)平台提供商为用户提供高性能服务的同时,必须考虑如何在不违反服务级别协议(SLA,Service Level Agreement)的前提下,节约云平台的能耗成本.采用基于负载特征聚类的方法,提出一种IaaS云平台上保证SLA的资源调度算法,最终实现降低SLA违反率和节约能耗的目标.具体采用能耗相关的负载特征提取和改进K-means聚类分析的研究方法,进行资源调度算法研究,对物理资源进行有效分配,以保证IaaS平台节约能耗的要求.实验验证方面,通过扩展CloudSim模拟实验平台,对本研究算法与改进BFD(Best Fit Decreasing)算法进行比较,得出本研究算法在SLA违反率和节能方面更优.      

Dirichlet混合样本的EM算法与动态聚类算法比较

Dirichlet分布是一类包含正参数向量的连续多元概率分布,在比例结构问题中具有广泛的应用。针对Dirichlet混合样本的聚类问题,进行了最大期望（EM）算法和动态聚类算法研究。首先,推导其数学过程,并给出算法迭代步骤。然后,利用数字仿真实验,比较了EM算法与动态聚类算法两种机器学习算法在Dirichlet混合样本中的聚类效果。最后,计算对数似然函数值、程序运行时间、收敛迭代次数、聚类正确率、真正率（TPR）和假正率（FPR）6个评价指标。仿真实验结果表明,EM算法聚类正确率更高但是运算效率相对较低,而动态聚类算法运算效率较高但是损失了部分聚类正确率。因此,实际应用中建议综合权衡聚类正确率与运算效率的相对需求后,再选取合适算法进行Dirichlet混合样本聚类。      

无人机单片机控制系统软件容错设计

本文介绍了某型无人驾驶飞机系列MCS-51单片机控制系统的软件容错设计方法与实现。该软件采用了关键数据的余度管理技术,在充分考虑了本系统的任务功能及单片机固有特点的基础上,采用了若干行之有效的软件检错技术,包括执行条件检测、数据合理性检测、异常复位检测及软件陷井等。在检测到软件错误后,软件将执行一个恢复操作。恢复操作的基础是依据一组经过余度管理及相容性分析而保证为正确可靠的关键数据。恢复操作将消除软件系统所有可能的错误状态,将系统恢复至出错前的运行状态。实践表明,该软件的容错设计是可靠且有效的。