基于BP和Hopfield神经网络的航空肼燃料保障安全评价

针对航空肼燃料保障安全评价的复杂性和非线性,提出并建立了基于BP和Hopfield神经网络的动态安全评价模型。在综合分析国内外肼燃料保障安全评价的基础上,针对航空肼燃料保障过程中出现的问题,构建并优化了指标体系,选取前馈神经网络中的BP网络和反馈神经网络中的Hopfield网络建立评价模型。在详细说明了BP和Hopfield神经网络的构建方法后,进行实例验证,并对预测效果进行了比较分析。仿真表明,两种模型都能正确评价安全保障状态。但在收敛速度、联想记忆功能方面Hopfield神经网络优于BP神经网络。将BP和Hopfield神经网络用于肼燃料保障安全评价过程中,具有适用性和可行性,对于航空肼燃料保障的安全建设与安全管理研究具有重要意义。     

航空地面空调车使用可用度建模仿真

使用可用度是度量装备战备完好性的重要依据,也是装备效能的重要表征参数。航空地面空调车主要用于为飞机设备舱和驾驶舱等提供空调气源保障,现阶段主要依据装备服役后一段时间内的统计数据评估其使用可用度,具有一定的局限性。结合航空地面空调车的使用特点和SIMLOX仿真平台的建模思想,以设备舱供风保障为出发点,从任务剖面、任务生成、任务配置、系统结构、修复性维修和预防性维修等方面建立了航空地面空调车使用可用度仿真评估模型,并进行了实例分析。结果表明:所建模型合理、可信,可为航空地面空调车的使用管理提供理论依据和方法支持。