运输类飞机实测载荷飞行任务段划分算法

作者： 杜晓坤   王栋梁   何顺杰   任冲   来源： 科学技术与工程 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 划分算法   飞行任务段   运输类飞机  

描述： 针对运输类飞机实测载荷飞行任务段的自动划分问题,根据运输类飞机的飞行特点,提出了运输类飞机实测载荷飞行任务段划分算法。利用Matlab进行算法编程,通过实测载荷数据实例,验证了该算法的有效性,满足运输类飞机实测载荷飞行任务段划分要求。

航空液压系统流量智能预测方法研究

作者： 刘涌泉   李巍   牛伟   罗旭东   来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空液压系统   数据预测   决策树   数据挖掘   梯度提升回归树(GBRT)  

描述： 液压系统是飞机重要机载系统之一，它为飞机输出能源驱动，其性能、稳定性和可靠性直接影响飞机的安全性。流量是衡量液压系统稳定性的重要判据，实时监测液压系统管路流量可对系统特性分析、故障诊断提供有力的支持。但由于流量传感器造成的流阻对系统特性有显著影响，因此在航空液压系统中未广泛使用。针对传感器带来的流阻问题，深入分析了与流量相关的参数，提出基于梯度提升回归树的航空液压系统流量预测模型，通过关键参数预测液压系统的流量。试验结果表明：梯度提升回归树(gradient boosting regression tree, GBRT)模型相比最小二乘线性回归模型、决策树回归模型、极端梯度提升树XGBoost模型，在预测准确度、训练时间、测试时间等指标中取得了较好的表现，验证了所提方法的有效性。

航空器智能引导机动决策奖励重塑方法

作者： 王壮   艾毅   文旭光   李辉   来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空器引导   深度强化学习   奖励重塑   机动决策  

描述： 针对使用深度强化学习进行航空器智能引导研究中存在的飞行轨迹质量差、训练效率低等问题，对应用于机动决策生成的奖励重塑方法进行了研究。首先，构建了航空器引导机动决策生成的深度强化学习模型；其次，从指令连续性和相对姿态两个角度设计了奖励重塑函数，并证明了使用重塑函数前后的策略一致性；最后，在不同类型目的地场景中进行了仿真实验。仿真结果表明：奖励重塑方法对航空器飞行轨迹质量和智能体训练效率有明显的提升。使用本方法快速训练的智能体，可以准确、高效地生成机动决策，引导航空器完成任务。

水陆两栖飞机结构强度试验中的水载荷模拟方法

作者： 尚红星   王海   何月洲   冯建民   来源： 科学技术与工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 两栖飞机   曲面加载   结构试验   水载荷   弹性体夹层  

描述： 水陆两栖飞机结构强度试验中需要合理地模拟机身船体结构所受的水载荷。围绕水载荷特点和加载要求,建立了曲面加载垫力学模型,着重分析了曲面加载接触面载荷分布情况,结果显示:当加载面曲率较大或者加载过程中结构变形较大时需要选用弹性变形适应能力较强的材料制作加载垫,且需要对加载垫进行曲面修形处理。根据分析结果设计了弹性体夹层式水载荷加载方法,并通过有限元分析和试验的方法验证了力学模型和加载方法的可行性。

航空发动机数据驱动法气路故障诊断研究进展

作者： 夏存江   詹于游   来源： 科学技术与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 气路故障   数据驱动   航空发动机   故障诊断  

描述： 航空发动机气路故障在发动机故障类别中是非常重要的一环，因此为保障飞行安全需避免气路故障，并及时对气路故障进行排故和预测。而随着现代算力和算法发展，基于数据驱动的方法在气路故障诊断中也具有越来越重要的影响力。较为详细地叙述了目前中国基于数据驱动方法航空发动机气路故障诊断的现状，讨论了各种方法的优缺点，指出了利用数据驱动方法的难点和关键环节，并对未来相关的研究趋势和发展趋势做出了展望。

一种航空发动机测量耙构件寿命曲线的确定方法及试验验证

作者： 董江   文敏   郭海东   张强波   于浩   来源： 科学技术与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 疲劳试验   测量耙   疲劳曲线   模拟试件   疲劳寿命  

描述： 材料1Cr18Ni9Ti开展拉伸试验，采用经验规律预估方法获得材料的应力(S)-循环次数(N)曲线，基于材料S-N曲线及小子样测量耙模拟试件疲劳试验数据修正，提出一种基于材料性能参数及小子样疲劳试验的构件疲劳曲线

机场飞行区航空器与除冰车协同优化调度方法

作者： 王兴隆   丁俊峰   来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   机位除冰   除冰车调度   航空器调度  

描述： 针对现行“先到先服务”的机场除冰车调度方式效率不高的问题。以最小化除冰车行驶总距离和航空器等待总时间为目标函数，构建机位除冰车辆和航空器协同调度模型，并提出一种改进的遗传算法对模型进行求解。采用西安机场某天142条航班数据进行仿真实验，并与随机调度算法和贪心算法进行比较。结果表明，改进的遗传算法相较于随机调度算法和贪心算法分别节约15.23%和7.81%的行驶总距离，且航空器等待除冰时间大幅度减少。证明了所提算法在指导除冰车作业方面的优越性。

基于机器学习方法的航空消耗件需求自适应预测

作者： 付维方   穆彩虹   刘英杰   来源： 科学技术与工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空消耗件   需求模式识别   SOFM神经网络   动态预测  

描述： 企业状态不稳定性、消耗件故障规律不确定性及需求特征的动态性，特别是新冠疫情期间航空公司航班的大量停飞和逐渐恢复导致固定单一需求预测方法存在较大偏差。基于平均绝对误差和均方误差进行不同需求模式预测方法筛选，构建自组织特征映射网(self-organizing feature map, SOFM)对需求时间序列聚类，提出不同聚类模式和预测方法映射关系并实现数据与方法动态自适应。此自适应预测框架能够实现不同航材需求模式识别、多预测方法决策及同一航材多阶段动态预测。通过某航空公司实例验证表明该自适应框架具有较好的应用效果，适用于各类型的消耗备件需求预测。

基于智能算法优化BP的航空器滑出时间预测

作者： 朱晓波   贾鑫磊   王楚皓   来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 机场场面运行效率   粒子群优化   麻雀搜索算法   BP神经网络   滑出时间  

描述： 滑出时间是评估大型机场场面运行效率的主要性能指标，科学准确地预测离港航空器的滑出时间，对于提升场面运行效率至关重要。首先，分析了航空器滑出时间影响因素及相关性，构建了基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的航空器滑出时间预测模型。针对BP神经网络存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性欠佳等缺点，分别采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值，并采用中国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对智能算法优化后的预测模型进行了验证。结果表明：滑出时间与半小时平均滑出时间、起飞队列长度、同时段滑行的离港航空器数量均有强相关性，与同时段滑入的进港航空器数量中度相关，与滑行距离和经过冲突热点区域个数相关性较弱；考虑强相关和中度相关影响因素的4元组合预测模型的预测结果最佳；智能优化算法通过获取神经网络的局部最优权重和阈值，可有效地提升航空器滑出时间预测结果的精度，但运算过程耗时也更长；基于PSO优化后的BP神经网络预测结果较优化前的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)提升了1.13%,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)减少了4.48 s,均方根误差(root mean squared error, RMSE)减少了4.68 s;基于SSA优化后的BP神经网络预测结果较优化前的MAPE提升了3.05%,MAE减少了16.55 s, RMSE减少了14.31 s。

A-SMGCS航空器滑行时间延迟的滑行路由实时更新算法

作者： 唐志星   朱新平   夏正洪   来源： 科学技术与工程 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： A   路由实时更新   空中交通管制   SMGCS   机场   滑行时间延迟  

描述： 在先进场面活动引导和控制系统(advanced surface movement guidance and control systems,A-SMGCS)中,针对航空器滑行时间延迟而导致场面运行效率和安全水平的降低,提出一种集成场面态势监测的滑行路由实时更新算法。该算法采用局部路由更新方式,首先采用时间窗约束Petri网建立航班滑行时间延迟时的场面局部模型;其次,定义模型中库所对应时间窗的合并运算规则;并据此展开局部模型约简,进而得到约简模型中航班滑行冲突判定条件;再次,以最小化航班在冲突区域的滑行成本为目标,实现了相关航班局部滑行路由优化同时保证了对原路由扰动最小;最后,通过算例验证了所提滑行路由实时更新方法的有效性。