通用航空机队设备可靠性动态识别模型

通用航空机队设备可靠性是通航单位安全运行的前提条件,是影响运营单位经济效益的重要因素之一。根据通航单位机队设备可靠性数据统计、分析及实际使用情况,采用ATA100章节名称作为指标源。综合可变模糊识别方法和权重阶梯朴素贝叶斯分类器模型的优势,构建了通用航空机队设备可靠性动态识别模型。为了避免主观给定指标权重导致的不合理,应用熵权法客观获取指标权重。最后利用实例测试样本验证了权重阶梯朴素贝叶斯分类器的合理性,并基于该方法对待识别样本进行了可靠性状态识别。实例分析表明：基于权重阶梯朴素贝叶斯分类器的通用航空机队设备可靠性状态识别模型具有较强的可行性和合理性,为通用航空机队设备可靠性状态提供了一种科学的识别方法。     

基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划

为了使太空机械臂在关节锁定故障后仍能继续完成后续任务,提出一种基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划方法。基于牛顿-拉夫逊法计算太空机械臂关节人为限位,完成满足任务需求的退化工作空间求解,通过构造姿态可达度指标,在退化工作空间的基础上建立故障机械臂基坐标系下的位姿可达空间。通过在代价函数中增加最小奇异值代价项改进传统A^*算法,基于改进A^*算法在所建立的位姿可达空间内完成太空机械臂容错路径规划。所提方法综合了位姿可达空间与改进A^*算法各自的优势,实现了关节锁定故障太空机械臂同时满足避奇异与位姿可达要求的轨迹搜索。通过建立7自由度太空机械臂运动学模型开展数值仿真研究,仿真结果验证了所提容错路径规划方法的有效性。     

基于主动热载荷管理技术的涡轮盘疲劳寿命

为降低航空发动机涡轮盘失效风险并提高使用寿命,将主动热载荷管理技术应用于预置裂纹的涡轮盘模型,采用通用权函数法计算裂纹应力强度因子进而分析轮盘寿命,研究经主动热载荷管理的轮盘上能量分布对轮盘寿命的影响,探索轮盘上热边界载荷与寿命的关联性和变化规律,并通过有限元仿真模拟初步分析其作用机理。结果表明:主动热载荷管理技术通过优化轮盘的温度分布,可以有效地降低裂纹附近的应力,延缓裂纹的扩展,显著的提高寿命和安全性,当热边界载荷系数分别取0.05和0.10时,轮盘相应的寿命分别增加12.2%和26.1%。     

基于迭代算法的复杂曲面零件三坐标测量快速精确定位方法

针对复杂曲面零件在三坐标测量过程中存在着定位难、定位精度低的问题,基于改进的迭代最近点算法,提出了考虑半径补偿的预定位与精定位的多级定位算法;并通过建立定位点几何误差与叶片定位精度的数学关系模型,结合贪婪算法与六点原则,给出了近优的定位点序列生成方法。结合定位算法与定位点序列,给出了复杂曲面零件定位迭代流程,并开发了三坐标测量定位系统。以涡轮叶片为例,通过的定位仿真和定位实验,结果表明:该系统只需测量12～18个点即可使得叶片定位误差在0.1mm以内,证明该系统能有效的提高复杂曲面零件的定位精度和效率。      

基于有向图模型的民机航空电子系统故障诊断

结合民机航电系统外场可更换单元或模块（LRU/LRM）的故障模式及影响分析（FMEA）、故障树 分析和实时性要求,设计了基于时间故障传播图（TFPG）的系统故障诊断元模型和领域模型,研究了基于逻 辑和时间一致性检验的故障诊断算法,使用后向推理和可信度度量列出候选故障集。以飞行管理系统为例,构 造了其功能失效的TFPG 模型,并通过仿真验证了基于TFPG 的诊断在滤除级联效应和关联驾驶舱效应中的有 效性。     

基于强化学习的航空器机场智能静态路径规划

随着人工智能迅速发展以及“智慧机场”的提出,研究人工智能在机场如何有效地辅助机场管制人员,驾驶员指挥航空器在地面滑行具有重要意义。本文提出一种基于强化学习的滑行路径规划方法,构建航空器机场地面强化学习移动模型,并以海口美兰机场为案例采用 Python 内置工具包 Tkinter 进行场面仿真;在此基础上,考虑机场航空器滑行规则,采用 Off-Policy 中 Q-Learning 算法求解贝尔曼方程,实现航空器在 Model-based 环境中进行静态路径规划。结果表明：本文所提方法能够实现停机位到跑道出口智能静态路径规划     

NNW-TopViz流场可视分析系统

流场可视化技术采用图形图像直观地表现CFD数值模拟的计算结果,使用户能够方便地对这些数据进行分析、比较和研究。然而,CFD数值模拟的流动复杂,其产生的流场数据规模巨大、数据类型复杂、特征提取困难,传统的串行可视化软件效率低、交互手段单一,难以满足数据分析的需求。国家数值风洞（NNW）工程研制了一套流场数据处理可视化软件系统（NNW-TopViz,简称TopViz）,具有对流场数据处理与特征提取、几何图形绘制等可视化与交互功能。根据可视分析效率需求,TopViz实现了线程并行,在多核计算环境下有效提高了可视化计算和交互效率;针对流场特征提取困难、常规方法效率低的问题,TopViz实现了基于卷积神经网络的流场旋涡特征提取方法,提升了特征提取准确率和效率;为提高软件交互效率并提供便捷的交互方式和体验,基于头戴式显示设备和体感控制器构建沉浸式虚拟显示与交互平台,TopViz实现了手势和眼球凝视2种交互方法,提供沉浸式环境下多视图、多角度流场探测方式。     

一种高光谱图像的双压缩感知模型

高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。     

基于S-PSO分类算法的故障诊断方法

将监控数据的已知状态作为先验类别标签,构造出新的有监督的粒子群优化(S-PSO)分类算法,并对设备进行故障诊断。为提高故障诊断的准确率,降低随机性对分类算法的影响,提出了新的基于动态邻域的自适应探测更新(ADU-DN)的干预更新策略来拓展粒子搜索整个解空间的能力,引导粒子自适应地跳出局部最优区域,确保获得全局最优解;同时设计出基于最小类内距离、最大类间距离和训练样本最大分类精度的适应度函数,使得输出的最优类别中心兼顾了这3个因素,增强了分类算法在故障诊断中的通用性和容错性,提高了测试样本的分类精度。S-PSO分类算法有效克服了聚类算法只考虑数据间相似性特征、不考虑数据蕴含的物理意义以及不能很好指导样本分类的缺陷。对GE90发动机孔探图像纹理特征分类进行了对比研究,研究数据表明:S-PSO分类算法表现出了较强的鲁棒性,在故障诊断中的分类精度高于支持向量机(SVM)和常用神经网络模型。     

高精度高动态星模拟器研究

给出了高精度高动态星模拟器系统组成和总体结构, 提出一种基于亚像素显示技术提高动态星模拟器星点位置显示精度从而减小星点几何中心与能量中心位置偏差的新方法. 针对动态星模拟器高动态性要求, 提出一种快速精确检索全天球导航星的新方法, 将已知SAO (Smithsonian Astrophysical Observatory) 星表进行分区, 计算当前姿态四元数并分析航天器视轴所在区域, 对于距离视轴较远区域停止搜索和匹配, 很大程度上缩小了导航星搜索范围, 进而缩短了全天球恒星遍历所需时间. 软件测试结果表明, 此快速检索法可使全天球导航星的选取速度提高近10倍.