摘要：为解决飞行试验领域机载测试系统传统设计过程中人为差错几率大、设计效率低的问题,采用流程模块化分解、逐级优化的设计思想,提取功能要素和资源配置信息,形成基于自动构型原则的测试系统自动设计方案;针对测试任务机器读取和智能分析的关键环节,基于机器学习理论和历史任务参数库,提出KNN临近算法改进的BP神经网络算法并仿真验证,提高了测试参数预测效率和分类准确度,设计并实现了机载测试系统自动设计软件。结果表明:与传统设计方法相比,采用机器学习算法进行机载测试系统自动设计可以更快响应复杂多变的试飞任务,并且缩短测试任务周期约41%、大幅节约试飞成本,有力推动测试系统向自动化、智能化方向发展。

摘要：基于模型的系统工程设计思想在新型飞机研制和试验环节的作用日趋显著,有限元法作为模型分析的重要手段可以为机载测试系统设计提供理论依据。首先,提出基于模型的机载测试系统优化设计方案,设计一种无人机多源数据融合实时处理系统,使原机数据、链路数据、多波段测试数据的实时处理与分析速度达到微秒级;然后,根据无人机内外环境复杂耦合换热机制,基于结构特点提出分区域计算无人机热环境方法,构建了无人机温度测试热网格模型,实现了温度测试结构布局的合理化设计;最后,基于模态分析理论和仿真实验,实现振动辅助设备的最优选择,解决因共振造成的振动数据超限问题。测试结果表明:机载测试系统布局和测量方式设计合理,有效减少试飞测试资源约32.6%,可应用至其他科目试飞中。

摘要：中短距离分布式高速总线是航空机载测试设备发展的关键技术之一,能够高效解决复杂机载测试环境中分布式采集系统的总线传输问题。基于MLVDS标准收发器,设计一种传输距离10~100 m的中短距离分布式高速总线,建立物理层拓扑架构模型,并对其基带信号传输特性进行理论计算分析,确定分支线长度、连接器和最小接点距离3个关键参数,最后搭建分布式高速总线的传输物理模型,并进行理论最严苛配置的机载高低温环境下的基本性能测试。测试结果表明:该分布式高速总线参数设计合理,通信性能优良,通信质量可靠,可为多类型专用机载分布式参数采集系统的开发提供总线传输基础。