飞机着陆调度排序算法的设计与实现

航空管制员必须为同时到达的每一架飞机计算着陆时间，使整体费用最小，同时还要注意一些硬性的限制条件。在某一时刻，给定管制员视野内的飞机数量，可以公式化为约束最优化问题，从而应用一定的算法来解决。该文提出了基于分枝定界的飞机着陆调度排序算法——ASAL，实验证明通过该算法能够很好地解决飞机着陆调度优化问题。

基于延误传播的飞机排班一体化鲁棒优化模型

为了减少航班延误对航班运行计划的影响,在分析航班延误传播特性及其分布的基础上,以总波及延误时间最少和航空公司运营成本最小为优化目标,建立了双目标飞机排班一体化网络流鲁棒优化模型.将该模型应用于国内某航空公司的实际运营数据进行实例分析,利用列生成和分枝定价法求解,结果表明:用本文模型优化后的航班计划使航班延误传播减少了41%;运营总成本比航空公司实际成本减少了11.33%,比没有考虑鲁棒性的飞机排班一体化模型的成本减少了9.93%.

末端约束相邻固定点间线束长度建模研究

将装配状态下飞机线束分支分解为若干相邻固定点间线束,并将一端是机械类固定点、另一端是电气类固定点的相邻固定点间线束定义为"末端约束相邻固定点间线束(简称末端线束)";系统揭示了飞机样机装配中线束分支长度的确定原理,提出原型机上确定分支长度的单元是相邻固定点间线束长度,人工确定相邻固定点间线束长度的思维过程可以抽象为预定长度下满足工艺几何要求和工艺间隙要求2个判据的迭代过程;基于该线束分支长度确定原理,建立了可用于计算机平台计算的末端线束最大、最小长度模型。为求解长度模型,采用6R机器人手臂建立了末端线束初步几何模型,并通过6根杆件长度的比例变化模拟线束的刚度特性;基于曲线能量最小原理,将初步几何模型中主体部分中心线精细化为端点不变、等长的圆弧,进而建立了末端线束精细几何模型,提高了间隙检测精度。最后,基于虚拟现实平台对末端线束长度模型进行了编程实现,并进行了实验验证。

基于谓词逻辑的飞机线束工装图版设计

针对飞机线束工装图版设计效率低、出错率高的问题,研究了各设计阶段的核心内容和谓词逻辑,提出了具备无向图和多叉树双重特征的干枝树(TBT)模型,取代了传统的无向无环图建模方法。基于模拟布线的统计结果,利用大体积优先(LVF)策略实现了1阶主干的辅助决策。基于谓词逻辑,设计了高阶主干推理、基本构型推理和最优空间推理方法,实现了高阶主干的自动决策、线束构型的自动设计和布局空间的自动优化。搭建了线束智能工艺辅助设计系统,并开展了12组实物实验,对于边数大于200的超大型图纸,能够在30 s内完成自动设计过程,设计总时长不超过30 min,未出现1阶主干选择不合理和边长度错误的问题。实验结果表明,所提方法大幅度提高了设计效率和可靠性。

飞机再次出动保障活动设计方法

飞机再次出动保障活动所需时间长短对提升飞机的作战效能至关重要,针对当前在飞机保障资源有限约束条件下,再次出动保障活动工期最短难以实现的难题,提出了基于分支切割法的再次出动保障活动时间优化方法。该方法以飞机再次出动保障活动所需时间最短为目标,以有限的保障人员和保障作业间逻辑关系为约束条件,可计算出时间最短的飞机再次出动保障活动具体流程,并用VB6.0编制成计算机程序,开发了飞机再次出动保障活动分析系统。最后,对某型飞机真实保障活动进行了实例分析,结果表明,使用该方法计算得到的结果准确、可靠,与实际保障情况相符,可为飞机再次出动保障与决策提供指导,提升保障活动的自动化水平,具有很好的工程应用价值。

基于分支定界算法的飞机结构件元特征排序

针对现在定义的飞机结构件加工特征与加工操作不一一对应导致的特征排序存在大量空走刀问题,将加工特征分解为与加工操作一一对应的元特征。基于加工规则和最小耗费分支定界算法对元特征进行排序,实现刀具非切削行程最短。

基于资源约束的飞机保障任务调配方法研究

针对以往的研究未考虑资源约束对飞机航空保障调配的影响,将"资源有限,时间最短"的飞机再次出动保障活动调配问题抽象为资源受限的项目调配问题,建立了资源约束下飞机保障活动调配优化模型,设计了求解模型的飞机保障活动调配优化算法,并开发了飞机再次出动保障活动时间优化仿真系统。最后,通过实例对比,验证了模型的正确性及算法有效性,利用优化仿真系统生成的调配甘特图对飞机再次出动保障活动进行有效指挥,可以提升保障效率与自动化水平,具有很好的工程应用价值。

支线飞机试飞测控系统总体设计

根据新支线飞机研制之中上海飞机制造厂承担的试飞任务,提出试飞测控系统的需求,根据当前国内外试飞测控技术的发展状况,结合该飞机项目的特点,制定了上海飞机制造厂新支线飞机飞行试验测控系统的设计和实施方案。介绍了该方案的具体内容。

基于多分支融合网络的遥感飞机检测算法

针对目前遥感图像检测精度低、召回率低、实时性差等问题,提出基于GhostNet和CoT多分支残差网络(MBRNet)的遥感飞机检测算法。借鉴YOLOv4网络模型,采用MBRNet作为新的主干网络,从而减少梯度消失问题并弥补了CNN欠缺的全局特征计算能力;为了减少小目标丢失问题,同时在主干与PANet中引入多方位的特征提取与融合思路,实现在高、低特征层之间和同尺度特征层之间的信息充分互补。提出的算法在具有背景复杂、过度曝光、目标密集等场景的RSOD和LEVIR数据集上准确率达到了97.64%,召回率达到了89.11%。

一种结冰显微图像中气泡的自动提取方法

针对传统图像分割方法提取结冰显微图像中的气泡漏检率高和无法分离粘连气泡的问题,提出深度神经网络和传统分割算法相结合的方法。基于Attention U-Net网络,采用双分支融合预测策略对结冰显微图像中的气泡进行提取。针对部分气泡粘连问题,引入直方图均衡化和局部极小值,采用基于距离变换的分水岭算法,对结冰显微图像中粘连气泡进行二次分割。实验结果表明:通过双分支融合预测的Attention U-Net网络,对不同结冰显微图像中的气泡提取更精确,特别是对于较小气泡的检出率更高。测试图像的像素精度、平均像素精度、平均交并比和频权交并比分别达到0.9767、0.8916、0.8188和0.9575。基于距离变换的分水岭算法在粘连气泡分割中也展现了良好的性能,为后续统计气泡个数、面积等特征提供可量化的数据支撑。