马昕
- 作品数：14 被引量：29H指数：3
- 供职机构：中国民用航空飞行学院空中交通管理学院更多>>
- 发文基金：中国民航飞行学院青年基金四川省科技计划项目更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术交通运输工程环境科学与工程更多>>
- 基于灰色系统理论的飞行签派员需求量预测
- 2013年
- 采用GM(1,1)和系统灰色预测GM(1,N)分别对我国到2015年民航飞行签派员需求总量进行宏观预测,并对两个模型的精确度进行检验,将预测结果对比分析。所得数据结果可为我国民航各公司人力资源管理开发及高等院校航空运行相关专业人才培养提供理论依据。
- 李夏马昕
- 改进的Kohonen网络在航空发动机分类故障诊断中的应用被引量：6
- 2020年
- 针对传统Kohonen网络对未知样本识别时的不可辨识性和分类结果不惟一性问题,利用改进的Kohonen网络对航空发动机进行分类故障诊断,并利用混合粒子群优化算法对网络连接权值进行优化,以提高Kohonen网络在分类故障诊断中的通用性和容错能力。对GE90发动机的孔探图像纹理特征识别进行对比。结果表明:改进的Kohonen网络在分类故障诊断中有较强的实用性,分类准确率高于常用神经网络模型和支持向量机的。
- 郑波马昕
- 关键词：KOHONEN网络PSO算法故障诊断航空发动机
- 基于Matlab梯度优化航行班次结构研究被引量：2
- 2014年
- 建立一种航行班次梯度优化算法,通过收集、统计与比较飞行计划航空器、实际天气条件及管制班组压力负荷等数量,编程且经Matlab计算找出数量极值与相互关系,预计未来空域构成形势。以成都双流国际机场各个时段数据为依据,通过实例验证,并根据运算结果调整优化方案再次验证,评判前后运算所得结果,检验优化方案的可行性,从而印证梯度法优化对降低航行班次不正常率的实用性。
- 马昕李夏
- 关键词：MATLAB软件
- 梯度法优化下的机场跑道容量结构分析被引量：1
- 2013年
- 梯度法(又名最速下降法)是计算机数据优化的经典算法,通过设定选定区域内的任意两个参数进行比较,从而逐步缩小选定区域范围,直至找出极值。梯度法在计算机数据算法领域运用广泛,运用其基本理论及程序编辑,以成都双流国际机场跑道容量结构为例进行分析,找出使用频率及规律,对加强重点季节时段的监管、预测跑道容量、评估跑道运行能力、考量机场饱和度具有重要意义。将计算机中成熟的优化算法运用到民航数据统计及管理中,也是未来民航业发展的趋势。
- 马昕李夏
- 关键词：梯度法函数调用
- 直接位置更新策略的试变异粒子群优化算法及其在可靠性优化中的应用被引量：3
- 2021年
- 为了提升粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的全局寻优能力,增强PSO算法在处理复杂的、高维的、多模态优化问题的寻优性能,提升PSO算法在可靠性优化应用中的优化效果,提出了一种基于直接位置更新策略的试变异(Direct position updating-based trying-mutation PSO,DTPSO)算法。设计了直接位置更新策略和试变异策略,有效维持了种群的多样性,维持了探索和开发的平衡,提升了获得全局最优解的概率。通过9种复杂测试函数的验证和比较,证明了DTSPO算法设计的合理性,以及算法拥有的优异的全局寻优能力。对可靠性冗余分配和可靠度分配问题进行了优化,并和其它先进的改进算法进行比较,结果证明了DTPSO算法的稳定性和寻优性能。
- 郑波马昕张小强高会英
- 关键词：粒子群优化算法
- 基于最小二乘法的雷暴天气下飞行改航决策研究被引量：5
- 2019年
- 飞机在飞行中若受到雷暴天气的影响,轻则产生颠簸,重则受到雷击和冰雹。为削弱雷暴天气的影响,采用两运动物体相撞模型,判断飞机沿预计航线飞行是否会在未来某时间点进入雷暴环境中并提前改变飞行航迹,从而防止雷暴天气对飞机造成的不良影响。先通过对气象雷达回波图的分析,找到机场终端区有可能影响飞机飞行的雷暴,并根据过去时间点雷暴的位置及状态,采用最小二乘法预测雷暴运动的轨迹方程,进而通过方差分析找出最接近雷暴运动的轨迹方程;再根据飞机飞行的预计航线、速度计算出飞机计划飞行的运动轨迹方程;最后由雷暴和飞机相对时间的运动轨迹方程,可求出未来何时飞机与雷暴之间有最小的距离,并利用数理统计学中的区间估计方法来评估其可行性,由此判断飞机飞行是否会受到雷暴天气的影响,若受影响飞机则需要改变原飞行航迹避开雷暴。案例验证结果表明此方法具有一定的可行性和可靠性。
- 何光勤鲁力胡敬玉马昕
- 关键词：雷暴最小二乘法飞行航迹方差分析
- 基于多因素融合建模下无人机航行环境评估方法被引量：5
- 2019年
- 当前无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)任务路径的研究已日益广泛。现实环境中执飞空域将由多机种多机型共同参与,针对无人机间,以及与载人运输机间的航行环境分析及空域密度评估,还处于研究初级阶段。为正确分析大型无人机在复杂区域内执行任务对航行环境的影响,综合考虑尺寸与性能数据、空域结构、空中交通服务和飞行技术安全等因素,首次建立多种因素融合下的无人机航行环境评估模型,并获取量化评估结果。计算结果表明:通过分析模型计算得出航空器间最小距离,可为制定航路航线间隔,判断空域密度等问题提供数据参考。为未来低空空域开放,实现载人运输机和无人机安全、协同飞行创造条件。
- 马昕潘卫军李夏高俊杰
- 基于双变异粒子群优化算法优化的支持向量机及其在民航发动机损伤类型识别中的应用被引量：1
- 2020年
- 为提高民航发动机损伤类型识别的自动化水平和可靠度,增强民航发动机的维修保障能力,本文利用颜色矩和灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)来构造基于发动机无损检测图像的特征数据库,同时将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为智能识别算法。为保障SVM可靠稳定的识别性能,提出利用双变异的粒子群优化(Dual Mutation Particles Swarm Optimization,DMPSO)算法对核参数和惩罚因子进行优化,双变异策略提升了PSO的全局寻优能力,一些复杂的测试函数验证了DMPSO的全局寻优能力。最后根据某型发动机的4种损伤类型图像,按照不同的特征提取方法构造特征数据库,分别利用本文所提的DMPSO优化的SVM、BP(back propagation)网络、ELM(Extreme Learning Machines)网络以及k-NN(k-nearest neighborhood)算法进行损伤类型识别,识别结果证明了文中所提的特征提取方法更适合发动机损伤识别,有利于提高损伤识别精度。同时比较了4种识别算法的性能,基于DMPSO优化的SVM具有更优、更稳定的识别输出。对比实验证明了所提方法有利于提升民航发动机损伤类型的识别效率。
- 郑波马昕
- 关键词：颜色矩灰度共生矩阵粒子群优化算法支持向量机
- 多维度动态融合建模下4D飞行路径优化被引量：2
- 2022年
- 在读取广域空间下的飞行路径数据时,由于空间各类数据汇聚且体量较大,容易出现因飞行数据重叠和实施运行趋势相似造成的飞行特征不明确,使飞行轨迹预测准确性不高。为解决上述问题,完善飞行数据的数学描述,有效推进基于轨迹运行(trajectory based operations, TBO)发展,按飞行阶段建立多维度模板获取数据特征,利用4D飞行路径动态规整算法(4D dynamic warping, 4DDW)搭建融合模型,实现飞行路径区间化设计,完成时间预测对比策略。结果表明:4DDW可面向各飞行阶段开展数据采集和预处理,在分析空间位置点时,通过引入国际民航组织(International Civil Aviation Organization, ICAO)缓冲值建议和阈值,有效控制航空器位置区间范围,使飞行路径优化结论具有收敛和多维精准的特性。对比实验证明了4DDW对运行标准优化和容量提升具有明显作用。
- 李夏张飞桥严皓马昕
- 关键词：多维度
- 基于分段随机和角度随机算法的无人机三维航路规划被引量：1
- 2023年
- 提出了一种分段随机和角度随机(SRAR)的算法,用于复杂空间、多约束条件下的无人机三维航路规划。SRAR算法利用随机分段和随机角度确定航路点。同时,对有向线段角度进行规定,设计圆形障碍区避障方法、航路平滑方法以及多航路规划方法,提升航路规划质量,满足航路规划多样性要求。还提出了求解变长解的非关联迭代更新方法,实现对SRAR算法在多约束条件下的求变长解。通过对复杂空间下的航路规划质量验证,以及分别与蚁群算法、遗传算法和粒子群优化算法的比较,证明了SRAR算法的无人机航路规划的稳健性、高效性和通用性。
- 郑波高峰马昕朱新宇
- 关键词：避障方法
