基于QAR数据的民航飞机侧滑角估算方法

侧滑角是一个重要的飞行状态参数。考虑飞机真实的飞行状态,选取快速存储记录器(QAR)中的磁航向、偏流角、风向、风速、地速和俯仰角等参数,提出一种基于QAR数据的民航飞机侧滑角估算方法。以飞机受西风影响为例,通过分析4种航向范围的航行速度三角形,再利用地面惯性坐标系、机体坐标系和气流坐标系之间的变换关系,推导了侧滑角估算步骤,最后选取一段QAR数据对侧滑角进行估算。结果表明该方法能够有效地利用QAR数据对飞机侧滑角进行估算。     

层次化UML状态机在拆装过程仿真中的应用

针对目前飞机维修培训中拆装流程复杂,系统模型繁多的问题,采用层次化分析法和 UML 状态机相结合的建模方法,建立飞机组件的拆装过程模型。运用 UML状态机建立拆卸组件的状态、迁移和约束模型,规范拆卸零部件模型的统一性表达,提高建模的效率。利用层次化方法对零部件进行层次规划,实现拆卸目标组件的有序逻辑表述,实时监测拆卸零部件的状态,从而建立仿真程度高的训练模型。最后,以维修培训平台中飞机某组件的拆装为例,验证层次化UML状态机拆卸过程仿真方法的有效性。     

基于US-D-DD飞机油耗区间估计

飞机油耗区间估计是航空公司系统规划和运行决策的重要依据,针对传统油耗估计中对实际业载和航程差异分散特征以及运行环境和驾驶员操作习惯等因素变化的不确定性未能充分考虑而影响整体区间估计结果的问题,提出一种基于数据偏离性和密度分布欠采样US-D-DD(under-sampling based on data deviation and density distribution)的飞机油耗区间估计方法.对于同一机型的全部航程,在考虑数据的偏离性和密度分布的同时,运用相关向量机(RVM)建立飞机油耗区间估计模型,获得一定置信水平的飞机油耗区间估计结果.依据给出的综合评估指标,将考虑数据分布特性前后的结果进行对比,实验结果表明,该方法取得了更好的区间估计效果,验证了其有效性.     

基于数据驱动的航站楼碳浓度控制系统设计及应用仿真

碳浓度偏高是导致航站楼内空气质量不佳的主要原因之一,且航站楼内随旅客数量变化碳浓度呈现的非平稳性给其控制带了挑战.为了营造航站楼内良好的空气质量,本文设计基于数据驱动的碳浓度控制系统,该系统根据航站楼内碳浓度、新风量等环境数据组成的信息向量在基础数据库中选取邻元素,通过参数调节器对邻元素的PID参数进行有向学习修正,实现系统PID参数在线优化.利用MATLAB/Simulink平台根据航站楼实际环境建立碳浓度控制系统进行应用仿真,结果表明:该系统通过参数在线优化实现了非平稳碳浓度的良好控制,可保证航站楼内碳浓度低于800ppm,系统稳态误差小于1%,与定风量系统相比节约风量约30%.该系统在为旅客提供良好的空气质量的同时可为航站楼节能设计提供参考.     

基于新陈代谢灰色马尔科夫 ARMA模型的航空公司能耗预测

航空公司能耗的预测直接影响能源需求的规划与节能的决策.针对航空公司能耗数据既有趋势性又有波动性的特点,提出了新陈代谢灰色马尔科夫-ARMA的能耗组合滑动预测模型.该模型利用灰色马尔科夫方法描述了能耗的变动趋势,通过ARMA模型捕捉残差序列的相关性来描述波动性,用新陈代谢的方法剔除模型中失去时效性的旧数据,解决了常规预测模型不足以完全描述航空公司能耗运动趋势的问题,提高了模型预测精度.仿真结果表明:提出模型精度优于传统ARMA模型和灰色马尔科夫模型,能够实现月度能耗的有效预测,为航空公司能耗监测和节能工作的优化开展提供了有力支持.     

基于改进HHO的飞机平衡状态求解

针对求解飞机平衡状态依赖初值选取的问题，提出一种改进哈里斯鹰优化算法(Improved Harris Hawks Optimization, IHHO)。该算法修改HHO全局搜索策略，利用种群中部分随机个体间距离的均值更新哈里斯鹰位置，扩大种群分布范围，减少求解初期算法受初值影响；对猎物体能模型增加一个随迭代次数变化的调整因子，动态调节IHHO搜索策略，避免算法陷入局部最优。使用IHHO求解飞机平衡状态，实验结果表明，该方法可解决对初值选取依赖的问题。     

基于张量分解的智能电表电压数据缺失填补算法

为了降低配电台区智能电表采集的电压监测数据缺失给电力监测、供电质量分析精确度所带来的负面影响,针对传统算法利用二维数据分布特征填补数据缺失的不足,提出了一种基于张量分解的填补算法来估计智能电表电压数据的部分缺失。首先随机抽取一条线路相邻台区智能电表连续7天的电压数据样本,构建三阶张量模型,分析张量数据各维度间的相关性;然后基于电压数据各维度间的相关性,通过CANDECOMP-PARAFAC分解（CP分解）过程,将张量分解成3个一维的因子矩阵,利用交替最小二乘法进行因子矩阵的迭代更新,达到预设的最大迭代次数时,即可得到缺失电压的估计值。实验结果表明,基于张量分解的电压缺失数据填补算法能够充分利用电压数据在各维度间的相关性,填补衡量电力系统电能质量时有价值的缺失参数。在65%至80%缺失率下,缺失值填补误差显著低于传统的K近邻（K-nearest neighbor,KNN）缺失值填补算法,有效解决了高缺失率下的电压数据缺失问题。三阶张量建模为处理智能电表电压数据缺失问题提供了新的角度。     

工作流管理系统实现技术研究

利用有向图定义了一种工作流管理系统中的面向对象的工作流模型，给出了该模型的执行算法和状态转换关系，以及资源竞争时的调度策略，设计了利用面向对象技术实现该模型的一种方法。利用该模型和相关技术，给出了一种工作流管理系统结构，并在软件中加以实现。     

基于BOM的供应链构建方法

比较了供应链和产品BOM的拓扑结构，提出了基于BOM构建供应链的方法，并且运用层次分析法建立了合作伙伴评价的层次模型，给出了基于群决策的详细评价过程和评价结果，进一步探讨了基于BOM的瘦供应链过程。