基于Bow-tie-DT-FTA的航空安全事故预防措施决策分析

作者： 余稼洋   郭建胜   周楚涵   顾涛勇   马铭希   来源： 火力与指挥控制 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： DT   tie   飞机尾翼结冰   FTA   Bow   航空安全   预防措施决策  

描述： 目前，航空安全领域的研究主要集中在事故的预防和处理上，针对航空事故预防措施决策的相关研究涉及较少。为解决最优预防措施决策问题，提出了Bow-tie-DT-FTA模型。运用Bow-tie模型分析事故发生的前因后果并提出预防措施；运用DT-FTA模型计算各措施效益值，给出措施优劣排序，并对影响措施效益值的因素进行灵敏度分析，挖掘影响最大的关键因素；以飞机尾翼结冰事故为例，运用Bow-tie-DT-FTA模型验证了其解决事故措施决策问题的有效性。

航空燃料电池用馈流式半桥DC/DC变换器预测优化控制研究

作者： 赵冬冬   李海言   夏磊   方淳   马睿   皇甫宜耿   赵犇   来源： 中国电机工程学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 模型预测控制   扩张卡尔曼观测器   馈流式半桥DC/DC变换器   燃料电池飞机  

描述： 氢燃料电池动力飞机具有红外特征弱和运行噪音小的优点，且可实现长航时远距离飞行，在军事应用领域具有重要意义。为提高燃料电池寿命、解决燃料电池与母线电压不匹配的问题，该文采用馈流式半桥DC/DC变换器作为燃料电池和负载间的功率变换装置。为弥补燃料电池动态响应慢的缺点，设计模型预测控制内环控制器、前馈控制外环控制器。空压机作为燃料电池系统最大的功率消耗部分，其功率变化随母线负载扰动叠加。为解决复杂的负载扰动及燃料电池和变换器模型不精确引起的系统模型失配等问题，设计扩张卡尔曼观测器以实时估计等效负载，同时校正预测模型，提高抗扰能力。最后，通过一个250W的实验样机，对所提出的控制器性能进行验证。

基于堆栈自编码器和DeepAR的航空发动机剩余寿命预测

作者： 李浩   王卓健   李哲   陈煊   李园   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   寿命预测   深度学习   预测模型   数据融合  

描述： 针对现有航空发动机剩余寿命预测大多基于单点预测模式，不能准确给出预测结果置信区间的问题，提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先，堆栈自编码器通过无监督式深度学习对发动机监测数据进行特征提取，构建反映性能退化的健康指标（HI），基于双向长短期记忆（BiLSTM）网络构建DeepAR预测模型，将提取后的HI序列输入到DeepAR模型中，预测模型对HI序列与使用时间的隐含关系进行全局学习，并输出发动机剩余寿命的概率分布参数。利用CMPASS涡扇发动机退化数据集进行实验，验证所提方法的有效性。结果表明，本文所提预测方法同其他方法相比，对监测数据融合的效果更好，预测模型性能提高6.4%，实际剩余寿命基本在95%置信区间内。

机器学习在航空发动机排气温度预测中的应用研究

作者： 易文川   王兴   王翔   唐庆如   来源： 舰船电子工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   机器学习   性能评估   排气温度   预测算法  

描述： 排气温度是优化发动机性能和排放的关键参数，目标是在预测排气温度的基础上评估四种经典机器学习回归算法，即人工神经网络、随机森林、支持向量回归和门控循环单元。燃油流量、滑油压力和转速是模型输入，所有的机器学习模型在可接受的误差范围内预测了排气温度。相互比较时，门控循环单元的预测精度最高，但它通常需要高质量的无噪声数据；随机森林的精度最低，但需要的计算资源最少；支持向量回归在耗费高计算资源的前提下保证了较好的预测精度；人工神经网络是最合适的预测算法，但它存在繁琐的超参数调整过程。结果表明，经过良好训练的机器学习模型可以准确预测航空发动机排气温度，同时也有助于优化发动机性能、排放和寿命。

基于可自动扩展的LSTM模型的航空发动机剩余寿命预测方法

作者： 胡立坤   何旭杰   殷林飞   来源： 计算机应用研究 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络   航空发动机   自动扩展   子模块级联   剩余寿命预测  

描述： 对航空发动机进行实时状态监测与健康管理可以有效降低发动机故障风险，确保飞机飞行安全。准确预测航空发动机的剩余寿命是有效监测发动机运行状态的一种重要手段，其中长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)网络常被使用。但由于航空发动机复杂的机械结构与运行模式，使用传统的LSTM网络对航空发动机的剩余寿命进行单次预测后，所得预测结果的准确率不足以满足其寿命预测的精度要求。基于LSTM网络的广泛使用以及它对时间序列数据的有效预测能力，并考虑到采用多级预测的方法能够有效降低预测误差，提出了一种新型的可自动扩展的长短期记忆(AutomaticallyExpandableLSTM,AELSTM)预测模型。AELSTM模型依托多个子模块逐级连接的网络结构，不断地提取前一级模块的输出误差作为后一级模块的训练值，形成了误差的多级预测机制，有效降低了模型的预测误差，提升了预测结果的准确性。最后，基于美国国家航空航天局发布的C-MAPSS数据集的四个子集，对AELSTM模型的预测效果进行了测试。实验结果表明，与传统的LSTM网络相比，AELSTM模型在四个子集上的均方根误差平均减少了95.44%，同时它的预测效果也优于现有的一些先进算法。实验充分验证了AELSTM模型在提升航空发动机剩余寿命预测准确度方面的有效性与优势。

0.15 MPa高压氧干预对某省海军青少年航空学校学生睡眠的影响

作者： 王蒙蒙   杨鹏   廖昌波   庆龙   刘晓波   王海燕   赵灿   李敬   任运阁   骆媛   陈锐勇   谢长勇   来源： 中华航海医学与高气压医学杂志 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 睡眠   学生   高压氧   海军青少年航空学校  

描述： 目的探讨0.15 MPa高压氧干预对海军青少年航空学校学生睡眠质量的影响。方法选取42名海军青少年航空学校学生, 给予其0.15 MPa/60 min的高压氧干预, 每周1次, 共计7次。采用匹兹堡

0.15 MPa高压氧干预对某省海军青少年航空学校学生自主神经功能的影响

作者： 徐圣   刘勇   庆龙   赵灿   李敬   任运阁   骆媛   王海燕   陈锐勇   谢长勇   来源： 中华航海医学与高气压医学杂志 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 自主神经功能   学生   心率变异性   高压氧   海军青少年航空学校  

描述： 加压5 min到0.15 MPa, 停留60 min, 持续面罩呼吸纯氧, 5 min减至常压出舱。每周1次, 连续7周。高压氧干预前后采集心电图, 采用频域分析法获取心率变异性数据, 分析干预前后

0.15 MPa高压氧干预对某省海军青少年航空学校学生身心应激水平的影响

作者： 刘勇   徐圣   庆龙   赵灿   李敬   任运阁   骆媛   王海燕   陈锐勇   谢长勇   来源： 中华航海医学与高气压医学杂志 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 焦虑   青少年   高压氧   疲劳  

描述： 1次, 共计7次, 收集干预前后学生的疲劳、焦虑等量表测评结果, 比较握力值、简单数字消划正确率和闪光融合频率数值等指标的变化。结果与干预前相比, 疲劳严重程度量表指数、焦虑自评量表指数、广泛焦虑筛查

航空装备机械原因事故主要特点及预防措施

作者： 张司颖   来源： 内燃机与配件 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞行安全   航空装备   装备故障  

描述： 近几年,航空安全问题成为社会大众非常关注的问题,越来越多的飞机飞行安全问题是由于航空装备的发电机故障导致的,本文从航空装备的设计缺陷、制造问题以及生产质量不合格等等几个层面出发,提出了安全加强设备的可靠性设计与管理的措施,切实提高生产设备的质量以及维修,以此来保障航空设备的安全以及飞行安全。

某航空公司空中乘务员流产情况分析与预防措施探讨

作者： 嵇明月   王娜   余永平   来源： 疾病预防控制通报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 生殖健康   预防保健   空中乘务员   流产  

描述： 目的了解空中乘务员的流产现状,以提供适宜该人群的卫生保健服务。方法以2013—2016年某公司流产的女性空中乘务员为研究对象,采用自填式问卷调查,根据流产方式分为自然流产组和人工流产组,通过分析血HCG、妇科B超及初次月经复潮时间跟踪流产后情况。结果两组人员的年龄(χ~2=6.128)和生育情况(χ~2=4.491)差异有统计学意义(均P0.05);近四年该公司的女性空中乘务员流产比率较高,不同年度的流产率差异无统计学意义(χ~2=0.429,P>0.05),流产方式对流产后血HCG(χ~2=0.033)、妇科B超(χ~2=0.344)和月经复潮(χ~2=0.01)的影响差异无统计学意义(均P>0.05)。结论自然流产和人工流产都不利于育龄期女性空中乘务员的生殖健康,开展健康教育、提供专业医疗服务、实行流产后关爱、缓解职业压力,有利于预防流产的发生,可提高女性空中乘务员的生殖健康水平。