摘要：卫星导航系统是民航飞机导航的主要手段之一。因高高原机场环境复杂多变,单一GPS导航系统难以满足现实需求。基于GPS/BDS双模导航能显著提高导航性能,具有明显优势。但这将带来大的卫星冗余,增加了计算量的同时会引入更多低导航质量的卫星。为此,针对高高原机场情况,提出一种基于卫星仰角和方位角的快速选星算法,可以减少计算负担,同时自动选出高质量卫星信号,满足实际的导航需求。最后,选取4个典型的高高原机场场景对算法进行了充分的仿真实验分析。仿真结果验证了所提方法的有效性。

摘要：人工智能的进步深刻改变了各行各业,智能空战就是其中的典型代表之一。根据空战游戏的特点,构建了智能空战模型,主要包括样本集合的获取以及适用于空战决策的网络模型选择。结合空战连续状态、连续动作、现有战术动作等的特点,通过对比多个智能学习网络模型,选择DQN算法作为智能空战的模型,同时借助飞行模拟游戏DCS,采取与游戏内自带敌人对战的方式进行动态交互训练,得到能够在一定程度上操作战机作战的模型与具有参考价值的空战案例,通过对这些案例的分析,形成了胜/负/平局三类样本数据集。仿真结果表明,本文所构建的智能空战模型不仅有助于生成新的对策案例样本,而且有助于丰富空战战术。

摘要：在实验室环境下精准再现基于测试或仿真的声环境,对降噪优化设计与声品质评价研究具有重要意义。常用的基于扬声器阵列的声场再现方法能在特定的空间区域内再现原始声场分布,提供更为真实的临场感和沉浸感,但扬声器的指向性特性较差会降低声场再现的精度。本文提出一种考虑扬声器指向性补偿的声场再现方法用于提高声场再现的精度。该方法基于扬声器指向性的声压表达模型,利用坐标变换的方法将空间观测点转换到以扬声器为中心的局部坐标系下,并采用插值的方法实现空间观测点的指向性补偿;最后采用声压匹配的方法求解扬声器驱动权重,实现声场的精准再现。开展基于仿真指向性补偿和实测指向性补偿的声场再现试验,结果表明考虑指向性补偿比不考虑补偿的声场再现精度平均提高了约22.37%,验证了所提声场再现方法的有效性。

摘要：温室效应对全球环境产生了巨大的影响,飞机在高空飞行过程中排放的废气相较于地面排放对大气影响更大.并且商业航线也朝着更密集的趋势发展,为了实现航空出行的无碳化,促使商业飞机朝着多电,甚至全电化发展.相较于传统飞机,多电和全电飞机的刹车系统都采用电驱动代替液压驱动,而电驱动刹车系统的性能品质是多电/全电飞机安全稳定着陆的关键因素之一.通过总结国内外有关多电/全电飞机以及电驱动刹车的技术发展历程,介绍了民用多电飞机电驱动刹车的结构组成,以及此类电驱动刹车各子系统、子系统之间交互的动力学建模方法.由于电驱动刹车系统可以归结为由多个刚性子系统组成的多体系统,子系统之间的接触因为间隙、摩擦存在不连续的相互作用力.另外,飞机在着落接地瞬间存在冲击,滑跑过程中主机轮由于存在滑动,与地面的摩擦力系数随时间变化,这些也会给整个刹车系统引入不连续性.民用多电飞机电刹车系统的子系统之间接触力存在不连续而引起的系统交互的不连续,以及外部不连续激励引发电刹车系统产生复杂动力学行为的机理是未来的研究重点.

摘要：针对机队维修调度定检模式的经济性不足,综合飞机个体维修需求和机队整体航班运营与维修资源共享,提出一种新的民机机队航班指派与维修调度联合优化策略。为耦合飞行路径与维修方案,将飞行路径中涵盖的维修机会作为交互关键,创新改进了连接网络模型框架以将航班指派与维修调度统筹规划。全面考虑航班全覆盖与执飞连续性的运营约束、飞机适航性要求与维修资源承载限制的维修约束,基于网络结构建立了联合优化整数规划模型。设计了一种基于原始问题分解的两阶段求解算法,通过维修机会导向的航班指派优化与维修任务择优分配,高效输出联合调度方案。通过实例分析证明所提策略能够高效获得低成本调度方案,为航司维修调度优化提供指导。

摘要：商用飞机产品高度复杂,研制周期长,如果在型号研制前期不能全面捕获利益攸关方的需要,并将其转化为设计需求逐层落实到型号研制过程中,将直接造成后期不必要的型号设计更改,并最终导致飞机的延迟交付和成本的急剧上升.针对上述问题,提出了一种面向商用飞机产品研制的正向设计过程模型方法,首先分析了“需要”、“功能”和“需求”这些早期设计中重要概念的区别和联系,进而提出一种通过“利益攸关方需要捕获”、“功能分析”、“需求分析”和“设计综合”四个顺序活动实现“N-F-R-P(需要-功能-需求-物理方案)”过程转化的方法,最后通过飞机着陆灯系统设计的应用案例检验了方法的可行性和有效性.

摘要：针对机载LiDAR点云中几何结构复杂和不同地物尺度变化大导致小目标点云分类准确率低的问题,本文提出了一种基于通道注意力机制进行多尺度特征融合的卷积神经网络。首先,通过球形邻域计算点云的平面度、线性度、法向量以及本征熵等浅层几何特征,并将其与网络提取的深层次语义特征进行融合,增强模型对点云几何结构的感知能力;其次,设计基于通道注意力机制的多尺度特征融合模块,学习特征融合的权重系数,使网络可以自适应调整不同尺度目标的感受野大小,实现对不同尺度信息的筛选,进而提高小尺度目标的分类精度。实验结果表明,与其他模型相比,本文模型在ISPRS机载LiDAR点云上的平均F_(1)分数为72.2%,且对电力线和汽车类别均取得了最高的分类精度,F1分数分别为64.3%和79.9%。

摘要：针对传统相似性方法忽略设备故障模式、退化速度以及监测数据长度间差异性的问题,提出多故障模式下多尺度相似性集成(MFM-MSEN)方法,以提高寿命预测精度并表征预测不确定性.通过训练故障分类模型,设计时序加权预测策略,识别设备故障模式,实现训练与测试设备间的分类匹配并降低匹配复杂度.在此基础上提出多尺度集成策略,可克服单尺度方法的数据利用率限制,并增强预测泛化性能,在多个尺度上匹配健康指标间的相似性,进一步采用核密度估计集成多尺度预测结果,以高精度拟合剩余寿命概率分布.实验结果证明,MFM-MSEN方法具有应对设备退化差异的优越性.

摘要：针对传统相似性方法在提取健康指标和相似性匹配上存在的不足,提出结合自编码器神经网络的基于多时间尺度健康指标相似性的预测方法(AE MTS-HI).采用自编码器从状态监测数据中提取表征发动机退化状态的健康指标,降低提取过程非线性信息的损失.将测试退化轨迹长度的波动纳入考量,针对性地设计多时间尺度的健康指标进行相似性匹配.这不仅可以克服单一时间尺度匹配导致的精度限制,而且可以提高预测的鲁棒性.在涡扇发动机的公开数据集上验证所提方法的性能.结果表明,利用该方法能够显著提升剩余使用寿命(RUL)的预测精度,为预知维护提供有力支撑.

摘要：针对采用“即刻返工”机制的生产系统面临的设备组成复杂性高、空闲机器空转时间长、能耗在线优化难度大等问题,提出一种基于数字孪生的生产系统在线能耗优化方法。构建了面向生产系统能耗优化的数字孪生系统,建立了面向“即刻返工”机制的生产系统能耗数字模型,融合实时数据实现了基于最佳缓存区阈值的在线能耗优化。以某新能源车厂电池车间模组产线为应用对象,设计并开发了该车间返工型生产线的能耗优化数字孪生系统,验证了所提方法的有效性与可行性。