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941.
民航运输航空器着陆阶段偏出跑道事件分析模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服故障树分析方法只能描述正常和故障两种状态的缺陷,利用故障树方法的逻辑分析优势,以及贝叶斯网络描述多态事件和计算概率的功能,建立了基于故障树和贝叶斯网络相融合的航空器着陆偏出跑道事件分析模型,提出了故障树与贝叶斯网络之间的转换算法求解该模型.根据1996—2010年中国民航着陆偏出跑道事件的数据,确定了着陆航空器偏出跑道的主要原因,并按重要程度进行了排序.研究结果表明:积水、反喷或减速板故障、复杂气象条件、驾驶术欠缺、前轮转弯卡阻、夜航或受灯光不利影响、对机组资源管理失效、积冰积雪是导致着陆偏出跑道的主要风险因素,其后验概率均大于0.3;应针对主要风险因素,制定针对性预防措施. 相似文献
942.
为了精确判断车辆的运行状态,提出了一种轮轨力连续测试方法.根据轮轨相互作用的特点,采用阈值判断法从测试数据中提取轮轨力的有效信息.针对轮轨力测试系统的时变性和不确定性,将动态测试序列作为灰色过程处理,提出用灰色理论对轮轨力进行连续测试.为了提高预测精度,结合遗传算法和神经网络对传统的GM(1,1)模型进行改进.建立了10个预测模型分别进行预测,然后将精度较高的预测值输入串联灰色神经网络进行二次预测,以提高预测精度与稳定性.将这10个预测模型应用到轮轨力连续测试中,结果表明:灰色系统、遗传算法与神经网络三者的组合模型具有较高的精度,平均相对误差不超过2%,满足轮轨力连续测试的要求,并且能够降低传感器失效对测试结果的影响. 相似文献
943.
为了克服交通流时空不稳定性导致的检测数据误差,提高预测点速度的精度,在比较传统灰色预测模型和反向(BP)神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色神经网络点速度预测模型.该模型综合了灰色预测模型所需数据少及神经网络具有的自学习和自适应能力的特点.以实测值作为输出数据,构建不同的灰色预测模型,将各灰色预测模型的预测结果作为BP神经网络训练的输入数据,得到最佳的预测模型.实例分析表明:与传统灰色理论及BP神经网络预测模型相比较,在20、40和60s采样间隔条件下,本文模型预测结果与实测值的相对误差平均减少了32%,为交通运行状态评价和行程时间预测提供了依据. 相似文献
944.
为了改善实时交通诱导,根据交通网络中路段属性具有随机时间依赖性的特点,将路段各属性定义为关于时间的离散随机变量,建立了多属性条件下随机时间依赖网络路径优化模型.基于信息熵的多属性决策方法,设计了模型的求解算法;优化了网络节点的搜索顺序,使每个节点的信息只通过一步更新就可得到,从而获得多属性条件下所有节点到给定终点的路径选择结果,出行者可以根据到达某节点的具体时刻选择行进方向.最后,通过算例给出了算法的实现过程,并说明了随机时间依赖网络不遵从“先进先出(FIFO)”条件. 相似文献
945.
946.
947.
为了更好地提高无线传感器网络节点定位精度,降低定位成本,针对APS算法存在的不足,提出一种新的免测距定位算法EDV-Hop,通过限制跳数实现局部范围内的定位信息提取,同时调整平均每跳距离,以此提高定位精度。在网络随机部署和任意节点密度的条件下估算节点位置,并从精度和有效性两个方面进行度量。仿真结果表明,EDV-Hop算法比DV-Hop具有更好的定位性能,它能够减少节点间通信量,降低通信成本,提高定位精度。 相似文献
948.
黄树明 《石家庄铁道学院学报》2012,(2):85-89
随着客运专线网络的逐渐完善,人们对其可靠性也提出了更高要求。利用复杂网络理论对客运专线网络的可靠性进行分析,有利于发现网络中的关键节点及薄弱环节,从而有针对性地对网络进行完善。基于复杂网络理论,建立客运专线网络模型,并计算该复杂网络模型的静态统计特征,包括度分布、聚类系数和平均路径长度,得出客运专线网络是典型的无标度复杂网络。分别在随机性攻击和选择性攻击两种模式下,从网络的全局效率和最大连通子图的相对大小两个指标,对客运专线网络的可靠性进行分析,得知客运专线网络对随机性攻击的抗破坏能力较强,而对选择性攻击的抗攻击能力较弱,最后提出了提高客运专线网络可靠性的建议。 相似文献
949.
对航空网络中部分节点进行牵制控制,可以使所有节点同步到稳定状态,起到提升航空网络鲁棒性的作用.通过建立节点状态方程,确定航空网络的平衡点,实现对部分节点的牵制控制,并以受控节点数与反馈增益的综合代价最低为标准,探究两者的均衡关系.结果表明,通过对45座通航城市进行牵制控制,可以以较低的反馈增益水平,实现中国航空网络鲁棒性的提升. 相似文献
950.
为研究黄昏时段行车时,驾驶员对空间距离判识随环境照度的变化规律,进行实际道路试验.选用32名男性驾驶员,在不同自然环境照度下,判识不同空间深度距离时红、绿色障碍物的绝对距离和相对距离.统计分析被试判识结果,分析距离判识差异,获得空间距离判识特征值.运用BP神经网络,模拟距离判识结果,分析距离判识变化规律.结果表明:红、绿色障碍物黄昏时距离判识差异显著,BP网络可以很好拟合距离判识变化规律.绝对距离和相对距离判识结果,均随环境照度降低而增加;判识距离随深度距离增加也增加,相对距离增加较小. 相似文献