基于三次样条插值BP神经网络的航空阻力伞供应决策模型

针对航空阻力伞供应长期依靠人工经验决策与精细化保障模式不匹配的问题,提出一种阻力伞供应数量模型,首先通过三次样条插值扩充样本数据,然后通过实例模型精度对比优化神经元设置和激活函数的选择,最终建立神经元节点数为4、激活函数为Sigmond函数的BP神经网络航空阻力伞供应决策模型,为保障决策提供了有效的方法,对于提升保障效率具有重要意义。

基于模糊故障树和贝叶斯的阻力伞危险性分析

阻力伞是航空救生装备的重要组成部分,对阻力伞进行危险性分析,对于准确查找事故原因、改进阻力伞结构、降低事故因素的影响具有重要意义。通过典型事故分析,建立阻力伞事故故障树,利用专家评估语言,对故障树底事件模糊概率进行赋值,在此基础上,映射出贝叶斯网络,定量分析根节点的后验概率和概率重要度,提出阻力伞事故排故建议和阻力伞结构优化建议。