关键词
基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法
作者: 李广帅   苏娟   李义红   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: R   CNN   上下文信息   Align   浅层特征增强   Faster   飞机检测   ROI  
描述: 在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分析领域,飞机目标作为一种重要目标,对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。本文制作了一个SAR图像飞机数据集SAD(SAR Aircraft Dataset),以Faster R-CNN为检测框架,利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框,以适应飞机目标的形状特点;借鉴inception模块思想,设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度,增强对浅层特征的表达;分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野,对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息;同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元,消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明,相比原始的Faster R-CNN算法,本文提出的改进的Faster R-CNN检测算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%,同时保持了较快的检测速度。
基于超统计的多阶段航空发动机剩余寿命预测
作者: 刘君强   胡东斌   潘春露   雷凡   赵倩茹   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 非线性   航空发动机   无迹卡尔曼滤波   超统计   剩余寿命   多阶段  
描述: 针对传统航空发动机剩余寿命预测模型无法客观描述多阶段性能衰退过程及对于剩余寿命预测精度不高的问题,本文提出了一个新的多阶段航空发动机剩余寿命预测模型,包括超统计理论、突变点检测、无迹卡尔曼滤波与非线性预测四部分内容。提出了基于超统计理论的多阶段分割滤波算法,该算法首先采用超统计理论进行突变点检测,将航空发动机的健康数据划分为多个退化阶段;然后应用无迹卡尔曼滤波对融合的时变参数进行滤波处理;最后通过非线性拟合对发动机剩余寿命进行预测。实验采用美国国家航空航天局发布的航空发动机数据进行数据分析和验证。结果表明本文提出的方法在发动机性能退化中的预测具有更好的适应性,更小的拟合误差,能更准确地预测发动机的剩余寿命,预测精度比单阶段方法提高5.5%。
暖机对舰载机滑跃起飞安全影响分析
作者: 钱仁军   李本威   徐彦军   董庆   张赟   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 大气温度   甲板风   舰载机   起飞极限重量   暖机   动力学模型   滑跃起飞  
描述: 不小于零判定起飞极限重量,并在不同甲板风和不同大气温度下比较两种跑道暖机与不暖机起飞极限重量。结果表明,暖机对105 m短跑道滑跃起飞极限重量影响更大;随着甲板风的增大,舰载机暖机与不暖机滑跃起飞
飞机舱门泄压阀机构磨损可靠性与灵敏度分析
作者: 周长聪   赵浩东   常琦   吉梦瑶   李琛   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 飞机舱门   精度   Kriging模型   可靠性   全局灵敏度  
描述: 泄压阀机构是飞机舱门的重要组成部分,对维持飞机正常安全运行起到重要作用。在ADAMS软件中建立了舱门泄压阀机构多体动力学仿真模型,研究销轴发生以磨损为主要形式的性能退化时,对泄压阀机构定位精度的影响。建立了泄压阀机构定位精度的功能函数,引入主动学习Kriging代理模型挑选符合学习准则的点提高代理模型精度,采用Monte Carlo法计算了不同磨损次数下泄压阀机构的失效概率与三种全局灵敏度指标的变化规律,并给出了不同阈值情况下失效概率和基于失效概率的全局灵敏度指标的变化规律。
一种连翼飞行器气动和飞行力学迭代仿真方法
作者: 蔡玉红   刘刚   洪冠新   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 计算流体力学   飞行动力学   动力学特性   连翼布局   仿真平台  
描述: 根据连翼布局飞行器气动力和力矩的分布特点,建立了面向其气动部件的飞行力学数学模型。并将计算流体力学和飞行力学仿真结合,采用时间步长离散,建立了一个能通过气动计算和飞行力学相互迭代来完成仿真全过程的面向连翼布局飞行器气动部件的仿真平台,并且在仿真过程中能全程监测所有部件的气动、动力学、姿态和航迹参数的变化。通过此仿真平台对不同输入信号作用下的动力学响应分析了连翼布局飞行器纵向和横侧向的动力学特性。仿真分析结果表明此连翼布局飞行器纵向具备静稳定性,但横侧向不具备静稳定性。同时,横向和航向运动耦合明显,符合荷兰滚偏航及侧滑振荡明显的主要特征。该方法可为了解连翼布局飞行器本体及飞行动力学响应特性、飞行品质和飞行安全研究等工作提供分析基础。
面向订单的航空制造业多工厂生产与运输综合计划模型
作者: 沈广亚   李立恒   张宁   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 运输   航空制造业   订单分配   生产计划   多工厂  
描述: 在多个异质性离散型生产工厂的航空零部件集成制造环境下,以最小化生产与运输总成本为目标,研究了订单的分配以及零部件加工和成品装配、产品运输的综合计划制定问题,构建了整数规划模型。所建模型既不需要单独引入订单分配决策变量,也不需要在生产量和运输量的决策变量中添加订单维度,而是通过成品配送约束解决了订单分配决策问题,大幅度减少了决策变量数量,显著降低了模型的复杂度,提升了模型的实用性。最后,以某航空制造企业为例验证了模型的有效性。
基于扩张状态观测器的运输机多故障容错控制
作者: 董文瀚   童颖裔   朱鹏   郭佳   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 容错控制   扩张状态观测器   多故障   运输机   神经网络  
描述: 针对含有传感器与舵面故障的运输机姿态跟踪问题,提出了一种基于扩张状态观测器的反步容错控制方法。采用状态观测器与控制器分开设计的方法,设计含神经网络的扩张状态观测器估计系统状态、传感器和舵面故障信息。在此基础上,利用状态估计值代替实际状态,采用反步法设计姿态角跟踪控制律,并引入指令滤波器提高反步法的控制性能,基于Lyapunov稳定性理论推导证明了闭环系统跟踪误差的最终有界收敛。仿真结果表明,在系统存在传感器与舵面多故障的条件下,所提方法依然可以实现运输机姿态角的稳定跟踪。
基于扩张状态观测器的运输机多故障容错控制
作者: 董文瀚   童颖裔   朱鹏   郭佳   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 容错控制   扩张状态观测器   多故障   运输机   神经网络  
描述: 针对含有传感器与舵面故障的运输机姿态跟踪问题,提出了一种基于扩张状态观测器的反步容错控制方法。采用状态观测器与控制器分开设计的方法,设计含神经网络的扩张状态观测器估计系统状态、传感器和舵面故障信息。在此基础上,利用状态估计值代替实际状态,采用反步法设计姿态角跟踪控制律,并引入指令滤波器提高反步法的控制性能,基于Lyapunov稳定性理论推导证明了闭环系统跟踪误差的最终有界收敛。仿真结果表明,在系统存在传感器与舵面多故障的条件下,所提方法依然可以实现运输机姿态角的稳定跟踪。
基于改进前景理论的航空货运联盟博弈分析
作者: 闫妍   张锦   唐秋宇   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 业务外包   业务自营   航空货运联盟   动态演化博弈   改进前景理论  
描述: 航空货运联盟的应用有助于航空公司的业务经营,航空公司通过低运营成本,提高服务质量,使得用户获得较大的满足感。以航空货运联盟为基础,探讨不同航空公司在航空货运联盟中有关航线运输业务自营或外包的决策问题。考虑前景理论中的损失厌恶,采用改进的风险价值函数刻画航空公司的成本损失;建立得益矩阵,并通过动态演化博弈分析决策过程。结果表明:当自营成本分摊系数越大,外包成本分摊系数、风险损失系数和风险凹凸系数越小,固定成本越大,飞机的单位运输成本越小,收益率越大时,S航空公司若货运量大于其他航空公司,则宜采取业务自营,反之,则业务外包;当自营成本分摊系数越小,外包成本分摊系数越大时,S航空公司选择自营概率越大;当S航空公司货运量越大时,其选择自营概率越大;其他航空公司自营概率越大,S航空公司自营概率越小。
基于改进前景理论的航空货运联盟博弈分析
作者: 闫妍   张锦   唐秋宇   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 业务外包   业务自营   航空货运联盟   动态演化博弈   改进前景理论  
描述: 航空货运联盟的应用有助于航空公司的业务经营,航空公司通过低运营成本,提高服务质量,使得用户获得较大的满足感。以航空货运联盟为基础,探讨不同航空公司在航空货运联盟中有关航线运输业务自营或外包的决策问题。考虑前景理论中的损失厌恶,采用改进的风险价值函数刻画航空公司的成本损失;建立得益矩阵,并通过动态演化博弈分析决策过程。结果表明:当自营成本分摊系数越大,外包成本分摊系数、风险损失系数和风险凹凸系数越小,固定成本越大,飞机的单位运输成本越小,收益率越大时,S航空公司若货运量大于其他航空公司,则宜采取业务自营,反之,则业务外包;当自营成本分摊系数越小,外包成本分摊系数越大时,S航空公司选择自营概率越大;当S航空公司货运量越大时,其选择自营概率越大;其他航空公司自营概率越大,S航空公司自营概率越小。
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