基于强化学习的航空发动机维护策略研究

作者： 许雪冬   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   预测维护   强化学习   马尔可夫决策过程  

描述： 基于强化学习的航空发动机维护策略研究

基于机器学习的航空器场面滑行路径优化研究

作者： 范敏霞   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 路径优化   最短路径   跑道容量   马尔可夫决策过程  

描述： 基于机器学习的航空器场面滑行路径优化研究

一种新的通用航空机载防撞逻辑设计方法

作者： 林云松   彭良福   傅勇   叶睿   来源： 电讯技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 机载防撞系统   低空空域   通用航空   最优防撞逻辑   马尔可夫决策过程  

描述： 由于机载防撞系统(TCAS)是针对具有较大垂直高度变化率的大型飞机设计的,系统设定条件和与之相关的解脱建议并不能适用于通航飞机。针对通用航空的防撞问题,提出了一种基于马尔可夫决策过程(MDP)的防撞逻辑设计方法。首先,将飞机空中相遇过程的动态模型转换为离散转移函数;然后,基于防撞系统结果事件末端效用函数进行MDP建模,采用动态规划方法导出了最优防撞逻辑的迭代方程;最后,给出了通航飞机最优化防撞逻辑的设计流程并对最优防撞逻辑进行了计算机仿真。仿真结果表明,通过调整效用比参数可以在保证安全性能的同时有效降低系统告警率。在垂直相遇高度小于30 m的相遇过程占比高达18%的情况下,当告警率大于0.85时系统的碰撞概率仅为2.88×10-4左右。该设计方法对我国在低空空域通用飞机防撞系统的研究具有一定的参考价值。

面向舰载机自动着舰问题的分层深度强化学习算法研究

作者： 付佳龙   来源： 北京交通大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 舰载机   分层学习   强化学习   自动着舰   马尔可夫决策过程  

描述： 面向舰载机自动着舰问题的分层深度强化学习算法研究

事件驱动的航空制造流水线预测性维护决策研究

作者： 张文沛   崔鹏浩   李洋   延爽   来源： 航空科学技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度Q网络   流水线   决策优化   预测性维护   马尔可夫决策过程  

描述： 预测性维护决策旨在提高维护效率的同时，降低维护停机对生产的影响。预测性维护根据设备的实际健康状态进行维护决策，能有效避免过度维护造成的浪费和维护不及时造成的设备随机故障。然而类似于设备故障停机，预测性维护需要关闭设备进行维护作业。如果维护时机选择不当，维护过程会引起生产线的饥饿和阻塞，造成生产损失。因此，预测性维护不仅需要关注设备自身的维护需求，还需要与实际生产进行联动。以考虑机器状态劣化的航空产品流水线为研究对象，在流水线产出损失分析的基础上，研究流水线预测性维护决策问题。首先，针对缺料停机、设备故障等扰动停机事件和预测性维护事件，分析停机事件对流水线产出的影响，量化造成的流水线产出损失。其次，考虑流水线产出损失和维护成本构建奖励函数，建立基于马尔可夫决策过程的流水线预测性维护决策模型，结合深度Q网络算法求解模型获得优化决策方案。最后，通过仿真试验对比其他三种维护方法，验证了所提出决策模型的有效性。

优化理论在航空收益管理若干的应用研究

作者： 黄文强   来源： 中山大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 贝叶斯拍卖   遗传算法   定价   时标动态方程   变量可分离支持向量机   竞争模型   二层规划   航空收益管理   马尔可夫决策过程  

描述： 航空收益管理是当今航空业界的热门话题。自四十多年前第一篇关于超售的文章出版以来，航空收益管理理论正逐步得到发展完善，优化理论与计算机技术在航空收益管理中得到充分的利用。国外的很多著名大学如麻省理工学院等专门设置了航空实验室及收益管理博士方向来研究收益管理的理论与实践。今天，航空公司与其他行业的收益管理系统及相关收信息技术已经成为其将来成功的关键因素，以收益最大化为目标的收益管理理论正在驱动信息技术向新的方向发展，而信息技术的发展反过来逐步完善收益管理的理论与实践，并促进计算机系统与其他重要规划资源优化等功能方面的进一步整合。目前已经有许多关于收益管理实践与理论的重要文章在一些周刊、杂志、技术报告及会议上发表。主要研究方向包括，预测、动态定价、超售、库存控制与优化、网络（起点终点）收益管理等等，并与航空公司其他规划领域的互相依赖、密切相关的，特别是定价、价格产品设计、飞机调配及航线规划等等。本论文试图在这一重要领域中前人的工作基础上，对航空收益管理中的预测、优化、定价、竞争等问题进行探讨研究，并将研究结果进行数据试验。论文首先应用支持向量机方法进行航空运输量预测、航空常旅客分类、持票不登机旅客分类预测，在此基础上提出了变量可分离支持向量机分类与预测模型及其算法，并通过实验与应用证明其训练时间较短：从所见文献来看，这是支持向量机方法首次应用了航空收益管理预测：而变量可分离支持向量机方法也是首次提出并得到应用。其次，论文建立了航空公司按航线分配飞机的二层规划模型，将宏观收益管理一按航线分配飞机以及微观收益管理一按需求进行座位分配联系起来，上层满足飞机分配成本最小，下层满足各航线收最大化。然后，设计了货机调度模型，利用遗传算法进行分析求解，并在数据模拟中得到较好的结果。论文还建立了航空公司剩余座位贝叶斯拍卖定价模型及基于遗传算法的航空公司剩余座位投标竞价模型，以及利用马尔可夫动态决策方法建立航空收益管理座位分配优化模型。前两种方法，主要针对目前航空市场竞争激烈情况下将剩余座位拍卖出去以达到收益最大化的目的。另外，通过马尔可夫方法建立动态规划方程，得到最估定价方案。最后，论文建立了航空公司竞争的微分方程和时标动态方程两种模型并进行了参数设计和定性分析。验让了航空公司在竞争激烈的同一航线的竞争趋势。另外，针对微分方程只能够描述连续情形的缺点，设计了将离散与连续结合的时标动态竞争方程，并给出了基本性质并提出 了定性分析的方法。