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- 基于顾客满意度的山东航空公司服务营销策略研究
- 作者： 王鑫 来源： 山东大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空服务 顾客满意度 模糊综合评价 四分图模型 服务营销策略
- 描述： 由于高速发展的航空市场和不断扩增的高铁里程,行业内外的竞争压力使得山东航空公司加快发展步伐。目前,顾客需求呈现多样化,市场则趋于供过于求,航空公司发展的影响因素除了价格外,更重要的是服务质量水平。然而,在服务质量方面,山东航空公司仍有很多问题,例如,航班延误后由于服务措施不到位,旅客与工作人员经常发生冲突,有时发生占机、霸机和冲击跑道的现象,这说明提高山东航空公司提高服务质量水平的紧急性。我们可以依据山东航空公司的特点,建立一个可靠的服务质量评价体系,利用这个体系有效地评价其服务质量,并探求影响改进服务质量的主要因素,从而通过实施积极有效的策略提高顾客的满意度,这对赢得越来越多的忠诚顾客具有非常重要的现实意义。本文深入分析航空服务质量、满意度和服务营销的相关理论,并采用文献整理、访谈方法,结合山东航空公司的现实情况,。首先,我们可以建立山东航空公司客户满意度评价体系,然后利用这个体系设计山东航空客户满意度评价的调查表,最后我们依据山东航空客户满意度的调查数据,使用模糊综合评价法,科学评价和分析山东航空的整体客户满意度水平。我们依据“重要性一绩效”模型,深入讨论了评价结果,然后依据分析结果提出有针对性的服务营销策略,以改进山东航空的服务质量。山东航空公司的顾客满意度评价体系是基于服务质量和满意度理论,在航空业的深入应用和实践,具有一定的理论意义。基于山东航空公司顾客满意度指标体系的满意度评价则为山东航空公司和国内民航的满意度评价工作提供了一套可靠的决策工具。这套决策工具可以帮助国内航空公司找到影响服务和改进质量的关键因素,并具有一定的实用价值。
- 海岸带、岛礁数字航空摄影质量综合控制与评价
- 作者： 王鑫 来源： 解放军信息工程大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 海岸带 岛礁 数字航空摄影 质量元素 质量子元素 质量控制 加权法 云模型 综合评价
- 描述： 和创新点如下：1.对海岸带、岛礁数字航空摄影的技术环节与质量体系进行了系统分析与研究，将空三精度等因素纳入质量评价体系，建立了针对海岸带、岛礁数字航空摄影的质量控制与综合评价模型。该模型由飞行质量、影像
- 航空发动机数学模型与控制规律研究
- 作者： 王鑫 来源： 西北工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数学模型 航空发动机 控制规律 雅克比方法 基于变化方法 LPV模型
- 描述： 航空发动机工作的外部条件和内部参数变化范围较大，并有严格的气动和强度限制要求，必须采用一定的控制策略来满足发动机的使用要求。发动机数学模型是发动机仿真技术的核心，是分析发动机特性、研究其控制规律，并对控制系统进行设计和分析的基础，也是飞行／推进综合控制系统研究的重要条件。 本文通过对涡扇发动机部件特性与热力计算过程的深入分析，建立了变比热的发动机部件级非线性数学模型。该建模通用性较强，精度较高，可以计算不同控制规律下的涡扇发动机稳态和动态过程，也可以作为多变量控制研究的对象。 航空发动机数学模型根据不同的控制策略有不同的表述，发动机线性变参数LPV(Linear Parameter Varying)增益控制技术使用的是LPV模型。本文介绍了LPV系统，并根据发动机非线性数学模型，讨论了线性模型的基本问题，在此基础上研究了发动机LPV模型的建立方法。文中采用基于局部模型的LPV建模，分析了经典的雅克比和基于变化率方法，并对两种方法进行了对比分析。 本文还分析了航空发动机的工作状态和使用要求，被控量和控制量的选择，给出了控制规律的制定原则。最后以非线性数学模型为基础，研究...
- 基于飞机部件数模的机器人制孔路径规划算法研究
- 作者： 王鑫 来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： CATIA 蚁群算法 机器人制孔 飞机装配 路径规划
- 描述： 随着现代飞机制造业的发展,对飞机装配技术提出了很高的标准。机器人装配系统是基于数字化的方式进行装配,这其中存在了大量的制孔工作,由此需要一种更为高效、高质量的机器人自动加工方案来取代手工钻铆加工制造工艺。只有提高机器人制孔的准确度,才能更好地完成制孔任务。路径规划技术在机器人的研究领域中是最基本最核心的问题。其基本问题是在空间中,能够很精准的确定从初始点到目标点过程中,选择出一条最优的运动轨迹。近年来机器人制孔路径规划技术已成为在国内外航空制造领域的研究热点,是飞机柔性装配技术的一个重要技术和研究方向。本文以某飞机部件为研究对象,应用CATIA数模软件进行飞机部件产品的建模,过程中提取产品三维数模孔位设计信息(孔位置,工艺信息等)并进行处理,为实现机器人自动制孔提供数据基础。通过分析机器人路径规划的基本原理及路径规划算法,采用粒子群算法和蚁群算法对机器人制孔路径优化问题进行求解,在求解过程中找到一条最优路径,以实现机器人路径规划。在解决机器人的路径规划方面,我们通过对这两种算法的仿真结果进行分析。提出一种自适应蚁群算法应用在路径规划中,并进行仿真与比较验证。结果表明:针对机器人制孔路径规划问题,提出的自适应蚁群算法比传统蚁群算法更精确,更稳定。不管是从最短路径上看,还是从迭代的次数上来看,自适应蚁群算法在该方面问题上收敛速度快、使用的时间少和全程路径长度短,明显优于传统蚁群算法。使传统蚁群算法更容易搜索目标,并提高该算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。