多模函数优化的改进花朵授粉算法

为了探讨花朵授粉算法(FPA)在解算多模函数优化问题中存在的不足,通过定义种群多样性及差异性指标,定性分析了FPA在多模复杂函数优化中的寻优缺点。基于模拟退火思想优化全局授粉过程,并利用Nelder-Mead单纯形搜索技术对花朵局部授粉进行重构,提出一种新的花朵授粉寻优架构。仿真结果表明,相对于基本的FPA、布谷鸟算法、萤火虫算法,改进花朵授粉算法能够有效避免陷入局部最优,具备优异的全局勘探和局部开采能力,对多模优化问题具有一定优势。

基于Tent混沌序列的灰狼优化算法

针对灰狼优化(GWO)算法在优化求解过程中存在的局部搜索能力差、易陷入局部最优等问题,提出了基于Tent混沌序列的局部搜索策略以及多样性维持策略.由此构建了基于Tent混沌序列的灰狼优化算法(TCGWO).所提出的策略分别用以提高算法的局部搜索能力、避免算法陷入局部最优.通过对23个测试函数的仿真计算,并与GWO以及FPA、ABC等进行综合对比,结果验证了TCGWO算法的有效性及优越性.

混合不确定条件下航空不安全事件量化分析方法

为解决不确定条件下航空不安全事件量化分析的难题,基于随机和模糊理论对影响飞行安全的主客观变量进行了混合不确定描述,将难以用概率表示的主观变量处理成为隶属度λ水平截集上服从均匀分布的随机变量。在此基础上,提出了混合不确定条件下航空安全指标和数值计算方法,所提指标和方法能够简洁、直观、准确地反映航空安全水平。通过航空安全领域普遍采用的Bow-tie模型对轮胎爆破事件安全性指标和隶属度关系进行仿真分析。结果表明:将不确定变量控制在一定隶属度水平,能显著提高航空安全指标。

航空器轮胎爆破事故量化分析与预防方法研究

在对传统重要度优缺点开展分析并扩展航空事故重要性分析的基础上,提出了一种新的航空事故重要度定义和求解方法。以飞机轮胎爆破事故为例,给出了航空事故Bow-tie模型的建模方法和具体步骤,提出了利用基本事件和环节事件发生概率直接计算航空事故发生可能性的定量求解方法。从数值上建立了危险源与航空事故发生后果的量化联系,并提出了一种基于Bow-tie模型的航空事故预防对策和控制措施生成机制,为有效预防、控制和缓解各类航空事故提供了依据。

航空事故应急预案虚拟试验教学系统开发与实践

针对传统航空事故应急预案课程教学中存在的内容枯燥、操作性差、学生兴趣不高、效果不理想等问题,提出开发基于多角色协同的航空事故应急预案虚拟实验教学系统。在对整个系统提出具体功能需求的基础上,对系统所需的总体架构、场景建模、多角度协同等关键技术进行了探索分析,并以实例对其实现形式进行了深入解读。该系统的开发,既能有效提升航空事故应急预案教学效果,也为其他类似课程的教学改革提供思路和借鉴。

基于STAMP的试飞安全指标体系构建方法

基于STAMP理论,将新机试飞安全性视为系统的涌现性,将安全问题当作控制问题。根据试飞单位作业流程、涵盖要素和信息流动建立试飞系统STAMP模型。在此基础上,运用STPA分析方法开展组件失效、外部干扰和组件交互3个方面的事故致因因素分析,进一步转化为新型试飞安全指标体系。该指标体系涵盖要素广、风险针对性强,能够更加科学反映试飞工作的安全形势,为构建试飞安全指标体系提供了新思路。

不确定条件下航空不安全事件灵敏度分析的Monte-Carlo方法

为解决不确定条件下航空不安全事件灵敏度分析的难题,基于Bow-tie模型提出了多模式下航空安全性指标及其灵敏度测度,以轮胎爆破事件为例,采用Monte-Carlo方法计算得到安全性指标、基本事件的全局灵敏度及其分布参数的局部灵敏度。根据轮胎爆破事件仿真结果,两类灵敏度指标均随着飞行时间的增加而发生变化,尤其是在500~600 h时变化最为显著,但灵敏度重要性排序保持不变;基本事件类型是影响灵敏度的一个主要因素,电子类基本事件灵敏度测度远远小于机械类基本事件;同类型基本事件中,平均故障间隔时间不是主导因素,灵敏度大小还与失效传递的逻辑关系密切相关。算例结果表明:航空安全水平随着飞行时间逐步下降,应重点关注飞行时间为500~600 h时航空组件失效导致事故发生的可能性;航空组件的灵敏度重要性不会随着飞行时间变化,提高灵敏度较高的基本事件的可靠性水平是防范航空事故的关键。