摘要：为有效缓解大都市圈机场群日益严重的空域拥堵和航班延误现状,系统研究了多机场终端区进场航班协同排序问题。通过深入剖析多机场终端区时空运行特性,综合考虑移交间隔、尾流间隔和多跑道运行间隔等约束限制,科学权衡安全、经济和公平等各方利益需求,引入多元受限时间窗的创新理念,建立了多机场终端区进场航班协同排序模型。结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法,寻求多机场终端区进场航班协同排序问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对多机场终端区进场航班进行优化排序,显著降低航班延误总时间,有效增强多机场空域资源使用公平性。与经典的先到先服务(FCFS)策略相比,协同排序策略优化效果较为显著,其中航班延误时间减少了31.0%,所提方法可显著缓解大都市圈机场群航班延误现状,有效提升航空运输服务品质。

摘要：根据现代作战飞机设计对人机功能分配的需求,结合执行任务过程中人机协作的特点及一般协同工作模式,综合考虑人机功能分配的一般方法,研究了作战飞机设计中人机功能分配的原则和方法。建立了适于大型作战飞机的功能分配一般流程,运用定性和定量相结合的分析方法,引入多目标模糊决策的数学方法,建立了人机功能分配的一般模型。为飞机设计中合理进行人机功能分配提供了一种新的参考方法。

摘要：为有效缓解大流量、高密度机场日益严重的交通拥堵和航班延误现状,研究了多跑道离场航班优化调度问题。首先,从生产调度领域视角,将多跑道离场调度问题抽象为典型的车间作业调度NP-Hard组合优化问题;然后,面向航空运输各方利益需求,以航班延误、跑道容量和环境污染为优化目标,综合考虑航空器尾流影响、场面滑行和跑道穿越等各类限制因素,建立了独立离场模式下多跑道时空资源优化调度模型;最后,结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II),寻求多跑道离场调度问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对独立离场航班进行优化配置,显著降低航班延误时间和航空发动机污染物排放量,并有效提升机场跑道容量。与随机和交替调度策略相比,优化调度策略执行效果显著,其中航班延误时间分别减少了51.2%和42.7%,所提方法可显著缓解大型繁忙机场离场航班起飞延误,有效提升航空运输服务品质。

摘要：为了实现激光直接沉积(LDMD)对破损叶片的再制造,提出了一种利用设计特征重建叶型曲线(CSC)的方法,并提取缺陷3D模型。首先,规划了叶片再制造系统结构;接着,基于叶型曲线设计特征,对前缘(LE)、后缘(TE)、吸力边(SS)和压力边(PS)在叶型点云中的位置进行识别,然后利用圆弧曲线以背离度和拟合误差作为2个阈值,实现对前缘和后缘的拟合,同时实现叶型点云的分割;再利用6次多项式曲线,在保证与前后缘曲线相切的约束条件下,用最小二乘法实现对吸力边和压力边的拟合,从而得到完整的叶型曲线;接着放样叶型曲线得到完好的目标模型,并采用布尔减运算提取了缺陷3D模型;最后,给出了一个叶片再制造应用实例,证明了方法的可行。

摘要：目的通过分析多源异构生理数据,提出评价飞行员工作负荷的机器学习方法,从而优化飞机驾驶舱人机工效学设计。方法在Kamov Ka-52飞行模拟器中进行12组飞行测试,每组测试包含五种类型的正常或异常事件。在飞行过程中收集了心电(ECG)、肌电(EMG)、脉搏和呼吸数据。首先对飞行过程进行定性分析,以显示飞行条件和工作负荷的总体趋势。然后,通过主成分分析(PCA)评估不同飞行阶段的工作量,并选择有效的生理参数进行降维并融合。最后,三种不同的机器学习模型,即基于支持向量机的(PWE-SVM)、基于遗传算法优化的支持向量机(PWE-GASVM)和基于反向传播神经网络的飞行员工作负荷评估模型(PWE-BP)被提出来量化飞行中的工作负荷。结果需要高水平操作技能和注意力集中的告警、地形跟随和着陆过程的飞行员工作负荷也相对较高。肌电和心电参数较脉搏和呼吸参数可以更有效的反应工作负荷。PWE-GASVM在飞行员工作负荷评估上表现最好。结论提出的飞行员工作负荷评估方法有效可行。

摘要：为预判民航导航设备在特定位置或时间达不到运行要求时,对信号覆盖造成的影响,以航路、扇区覆盖为例,设计并实现一套导航台站查询与信号覆盖评估系统。首先综合考虑视距传播、基站天线辐射距离、视线截止距离等因素得到信号覆盖范围;然后基于射线法和二分法等建立设备信号覆盖范围变化的量化评估算法,包括距离量算和面积量算;最后,对设备失效前后航路、扇区的信号覆盖变化情况包括覆盖距离和面积变化等进行量化评估,并基于三维地理信息系统实现场景仿真,将覆盖变化情况三维可视化,生成评估报告,为设备故障应急处置和运行安全提供必要的数据支撑。

摘要：多通路Metropolis光线追踪(MMLT)算法的重要性函数忽略结构信息,导致光照强度低但结构信息丰富位置无法得到很好采样,为此提出一种基于信息熵重新加权采样的改进算法。将能够表达结构的信息熵引入重要性函数,平衡光照影响,根据重要性函数在突变过程中动态修改突变概率,优化算法在光照强度低但结构信息丰富的位置的采样分布。实验结果表明,该算法能够优化不同光照场景中的轮廓信息,提高渲染效果,达到渲染过程中自适应采样的目的。

摘要：设计了作业子任务动态特征计算方式;其次依据此动态特征提出一种改进门控递归单元(IGRU)神经网络;然后采用IGRU根据动态特征实时预测任务终止状态是否异常;最后根据作业与其子任务运行状态之间的状态相关性检索异常作业,完成对异常作业的预测.实验结果表明,在线集群异常作业预测在预测灵敏度、误差率、精确度和预测时长方面与其他预测方法相比有明显提升;在保障集群平台安全方面具有一定的应用性.

摘要：针对直升机驾驶舱人机交互中认知负荷问题,设计飞行模拟试验,探究视觉和听觉告警对飞行员认知负荷的影响。基于多元线性回归方法,通过主观评价结果、反应时间、准确率和脑电信号等指标,构建了直升机驾驶舱人机交互认知负荷评估模型。结果表明文字颜色、语音提示两种告警特征对飞行员信息加工均会产生影响,使用多元线形回归模型可对不同告警方式下受试对象的认知负荷水平进行评估,构建的评估模型能够较准确地评估直升机驾驶舱中飞行员的认知负荷,可为优化驾驶舱交互设计、降低飞行员认知负荷、减少人为差错提供依据。

摘要：紫外光与降雨粒子相互作用发生散射,散射光特性改变能够反映降雨粒子的相关物理特性(如粒子尺寸参数、浓度、形态),因此研究粒子的物理参数对散射光特性的影响对有效提高光谱法定量探测降水的精度有很大意义。由于雨滴在非球形降水粒子中具有代表性,以群雨滴粒子为例,采用T矩阵理论,利用紫外光直视和非直视单次散射模型,分析了入射光波长、群雨滴粒子形态、降雨强度、粒径大小与散射光强之间的关系。并用蒙特卡洛方法仿真分析了非球形群雨滴粒子在不同降雨强度和粒径下散射角与散射光强之间的关系,以及降雨环境中的风切变对紫外光散射特性的影响。通过理论及仿真分析,得到了不同群雨滴粒子形态下的路径损耗,不同降雨强度、风切变率和粒径下的散射光强分布。仿真结果表明:在紫外光直视与非直视通信方式下,降雨环境中的通信质量比晴天条件下的通信质量差,即路径损耗增大。当粒径分布已知时,随着降雨强度的增大,衰减系数增大,路径损耗增加,且直视通信方式的路径损耗比非直视降低7 dB左右。随着降雨强度、风切变率和粒子粒径的增大,散射光强曲线整体呈下降趋势,其中,降雨强度的变化对散射光强分布影响程度最大。相同通信距离时,不同降雨强度下的紫外光散射光强分布均随着散射角的增大而减小,当散射角继续增大到90°时,有效散射体体积逐渐减小,接收到的光子能量减小,暴雨中的散射光强衰减程度最大。相同降雨强度下考虑风切变时,相比较无风时的路径损耗增大5 dB左右。除此之外,还研究了椭球形和切比雪夫形粒子对紫外光散射光强的影响,结果表明当粒子粒径分布相同时,椭球形粒子的散射光强衰减较广义切比雪夫形粒子大。根据散射粒子的散射光强分布以及路径损耗能够区分雨滴粒子是否由相同粒径及形态组成,为粒子测量提供理论基础。分析降水中群雨滴粒子的光散射特性,为提高光谱法评估降水衰减的数值模拟方面提供理论依据,为光学技术在探测识别降水现象等气象领域的广泛应用提供了设计参考。