民机客舱布局工效学量化设计模型研究

作者： 陈浩   庞丽萍   完颜笑如   方玉峰   郭司南   闵雨晨   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 数学建模   民机客舱   布局设计   人机工效   多目标优化  

描述： 为提升客舱布局设计效率以及面向民机客舱快速仿真设计系统提供技术支撑，提出了一种民机客舱布局量化设计模型。该模型面向工效学设计需求，以座椅排距、座椅排数、各级客舱舱段长度等作为设计变量，构造了舒适性、经济性、安全性三类目标函数，实现了客舱边界限制、人机空间耦合关系、适航安全性要求等约束条件的量化描述。分别以双通道宽体干线客机、单通道窄体干线客机和支线客机为应用算例，对模型的可用性进行了计算验证。结果表明，该模型可适用于多种机型的客舱布局设计，能够提供多个满足舒适性、安全性、经济性等多样化工效学设计指标的量化设计方案，并可给出各类指标进一步的优化途径。该模型在一定程度上实现了民机客舱布局量化设计，为概念设计阶段客舱布局快速设计和多方案比较提供了一种新的方法，同时也可作为航空公司客舱布局选型的定量化辅助决策工具。

民机客舱布局工效学量化设计模型研究

作者： 陈浩   庞丽萍   完颜笑如   方玉峰   郭司南   闵雨晨   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 数学建模   民机客舱   布局设计   人机工效   多目标优化  

描述： 为提升客舱布局设计效率以及面向民机客舱快速仿真设计系统提供技术支撑，提出了一种民机客舱布局量化设计模型。该模型面向工效学设计需求，以座椅排距、座椅排数、各级客舱舱段长度等作为设计变量，构造了舒适性、经济性、安全性三类目标函数，实现了客舱边界限制、人机空间耦合关系、适航安全性要求等约束条件的量化描述。分别以双通道宽体干线客机、单通道窄体干线客机和支线客机为应用算例，对模型的可用性进行了计算验证。结果表明，该模型可适用于多种机型的客舱布局设计，能够提供多个满足舒适性、安全性、经济性等多样化工效学设计指标的量化设计方案，并可给出各类指标进一步的优化途径。该模型在一定程度上实现了民机客舱布局量化设计，为概念设计阶段客舱布局快速设计和多方案比较提供了一种新的方法，同时也可作为航空公司客舱布局选型的定量化辅助决策工具。

风影响下航空器多目标最优控制航迹优化方法

作者： 常哲宁   胡明华   张颖   杨磊   邹润原   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 最优控制   基于航迹运行   空中交通管理   非线性规划   多目标优化   航迹优化  

描述： 风影响下的四维航迹优化问题约束复杂，多目标四维航迹优化模型难以求解。为此，基于最优控制方法研究固定水平航路下考虑风影响的航迹垂直剖面多目标优化问题的建模和求解。首先，以飞行时间和飞行油耗最小化为双目标建立航迹最优控制模型；然后，设计了梯形配点结合ε-constraint的模型求解方法，并特别针对按高度层飞行场景下的航迹优化提出了两阶段求解方法；接着，建立四维航迹仿真模型用于对轨迹优化效果的仿真验证；最后，选用长航线实际飞行计划数据作为算例进行算法性能分析，并区分自由选择高度和按高度层飞行两种场景进行航迹优化效果验证。实验结果表明：所提出的模型和算法相比另外两种常用算法能获得更优的Pareto前沿解，按高度层飞行场景下采用两阶段求解方法能获得更优的前沿解；自由高度飞行和按高度层飞行两种场景下求得的前沿解中最低油耗航迹分别比飞行计划仿真航迹的油耗降低了6.33%，5.94%，最短飞行时间航迹分别比飞行计划仿真航迹的飞行时间降低了10.16%，10.01%。

基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

作者： 车畅畅   王华伟   倪晓梅   洪骥宇   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   深度学习   抗干扰能力   决策融合  

描述： 通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合理论的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机的大量性能参数,首先利用深度学习算法提取出性能参数中的隐藏特征,得出故障分类置信度;然后对多次故障分类结果进行决策融合,从而得出更准确的诊断结果。将普惠JT9D-74R发动机故障系数用于数据仿真,通过实例验证本文提出算法的有效性;算例计算结果表明:多次实验结果经数据融合提高了可信度,该模型具有较高的故障分类诊断准确性和抗干扰能力。

遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法

作者： 郭琳   秦世引   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 停机坪与跑道分割   深度神经网络   深度学习   飞机目标检测   大幅面遥感图像  

描述： 为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。