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典型机身框段垂向坠撞响应及乘员腰椎伤害分析

解江 a , 谢威威 b , 崔书瑞 c , 牟浩蕾 a

2024, 42(6): 1-8.

摘要 ( 162 )

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为分析垂向坠撞试验中大飞机机身框段的坠撞响应、结构吸能及乘员伤害情况，首先，建立大飞机典型机身

框段-座椅-乘员有限元模型；其次，对比分析了该有限元模型与试验件机身框段的失效模式和乘员响应等；

最后，对机身框段不同部件进行了坠撞吸能分析，并从腰椎压缩载荷和骨盆加速度两方面分析了乘员损伤

情况。仿真结果表明，机身框段-座椅-乘员有限元模型能够有效模拟机身框段失效模式、货舱地板下部结构

中间支撑件区域的 1 处塑性铰以及两侧客舱地板支撑立柱与机身隔框连接处的 2 处塑性铰，乘员响应得到

有效验证；从吸能情况来看，6.02 m/s 垂直坠撞速度下，机身隔框、蒙皮及其连接角片都是主要吸能部件；从

乘员伤害情况来看，仿真获得的乘员腰椎压缩载荷小于 6 672 N，骨盆加速度在人体损伤可接受区域内；由

地板加速度所得的动态响应指数（DRI，dynamic response index）值相比由骨盆加速度所得的 DRI 值更低；某

机型在 6.02 m/s 坠撞速度下，机身框段客舱区域生存空间得到保持，乘员腰椎压缩载荷及骨盆加速度伤害

风险较小。本文研究结论可为大型民机机身结构设计提供参考。

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基于多维云模型和熵理论的机载娱乐系统安全风险评估

王静 a, b , 漆书凡 c , 李国 c

2024, 42(6): 9-16.

摘要 ( 135 )

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针对现有机载娱乐系统风险评估方法存在一定的不确定性、随机性和模糊性，其评估指标也具有很强的主

观性，导致评估结果不够准确和客观等问题，本文提出一种基于多维云模型和熵理论的机载娱乐系统风险

评估方法。首先使用更为全面、细粒度和客观的系统漏洞作为评估指标，并基于该指标数据生成多维云模

型图，直观展现不同风险的隶属度大小；然后结合安全事件发生的可能性及安全事件损失的可能性来计算

整个核心组件的风险值，并与风险对照表进行比较得出整个系统的风险评估结果。多次实验结果表明，本文

方法的评估结果具有更好的稳定性、准确性和客观性。

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数据驱动的繁忙机场航班时刻协调参数峰谷配置方法

王燚龙 , , 杨磊 , , 王梦妃 , , 赵征 ,

2024, 42(6): 17-26.

摘要 ( 147 )

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科学地建立多样化航班时刻协调参数峰谷配置方案是提升繁忙机场航班时刻编排灵活性、缓解计划性原生

延误的有效手段。本文提出了航班时刻协调参数通用峰谷配置的一般性方法。首先，定义了机场时刻防火带

结构，并介绍了航班时刻协调参数通用峰谷配置方案的确定流程；其次，构建了基于计划的机场原生延误

预测模型，设计了航班时刻峰谷特征参数与期望延误数据集生成规则；最后，采用了合成少数过采样技术

（SMOTE，synthetic minority oversampling technique）和编辑最近邻（ENN，edited nearest neighbors）算法处理

数据集类别不平衡的问题，并利用多种决策树分类算法总结出一定延误水平下的机场树型时刻协调参数通

用峰谷配置模式集。以上海浦东国际机场为例，验证了机场进离场原生延误模型的预测精度和机场航班时

刻协调参数峰谷配置组合提取的准确性，建立了一定延误水平下的树型峰谷配置组合模式集。本文可为机

场时刻协调参数精细化设定提供新思路与新方法，为航班时刻优化配置提供理论支持。

Select 基于 GBDT 的多时刻航班过站关键节点时间预测模型

丁建立, 冯昊

2024, 42(6): 27-33.

摘要 ( 154 )

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为准确预测离港、起飞等航班过站关键节点时间，提高繁忙机场运行效率，本文提出一种基于梯度提升决策

树（GBDT，gradient boosting decision tree）的多时刻航班过站关键节点时间预测模型。首先，按产生时刻划分

航班信息数据项类别；其次，基于 GBDT 算法和 Spark 平台分别构建不同过站时刻的航班过站关键节点时

间预测模型；最后，以实时计算方式获取和处理航班数据，实现在多个时刻对航班离港时间和起飞时间进行

动态预测。实验结果表明，该模型具有良好的预测表现，并与其他算法进行对比，预测效果最优，±15 min 内

预测准确率达到 95.6%。

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紧急情况下航班备降模型研究

谢春生, 杭宇, 赵向领

2024, 42(6): 34-38.

摘要 ( 188 )

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针对在紧急情况下目标机场临时关闭，大量航班如何转移到适当备降机场的问题，本文基于协同决策的思

想建立了线性规划模型，最大程度减少航班改航总飞行时间的同时满足航空公司对备降机场的期望。该模

型结合实际运行特征，考虑航班最大可用飞行时间以及航空公司对备降机场的期望、机场的替代能力、可

接受的飞机类别、备降机场时隙、飞机的巡航速度、航路风、空中拥堵等客观条件，并为考虑极端不受约束

的情况在模型中增加了罚函数。实例计算结果显示，优化后的备降结果在缩短备降时间的同时可以满足航

空公司的期望，总备降时间缩短了 14.1%。

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航班延误扰动条件下的离场航班调度方法

徐东旭, 张戎

2024, 42(6): 39-45.

摘要 ( 146 )

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航班起飞过程受到各种不确定因素的影响，如航班延误、调度延误、滑行时间等。一个可靠稳健的离港顺序

对机场的安全、高效运行至关重要。本文首先通过对航班延误历史数据进行核密度估计得到航班延误的核

概率密度曲线，然后通过线性插值得到航班延误随机数。之后，将得到的航班延误随机数作为输入，建立不

确定航班延误情况下的多跑道离场航班调度模型，并设计一种对航班号进行编码的遗传算法求解该模型。

在此基础上，进一步建立了不确定航班延误情况下多目标动态调度模型，并设计求解该模型的混合算法。对

两种模型的结果进行蒙特卡洛仿真，探讨航班延误不确定性对离场调度的影响。最后，以广州白云国际机场

的历史数据为例，进行了模型验证。

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重大突发公共卫生事件对中国民航运输量的影响度分析

梁志星 a , 马昕洁 b , 曹捷

2024, 42(6): 46-51.

摘要 ( 140 )

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为了科学测量重大突发公共卫生事件对中国民航运输量的影响程度，预测未来中国民航运输量的发展趋

势，本文引入重大突发公共卫生事件影响值和影响度的概念，对北京首都国际机场、大连周水子国际机场

和中国民航 2018—2019 年旅客吞吐量、货邮吞吐量等指标进行定量分析，并利用三次指数平滑方法计算

出 2020 年和 2021 年的预测值，将预测值与实际值之间的差值设定为影响值，将当月影响值和前一个月

影响值的比值定义为影响度。结果显示，突发公共卫生事件对民航运输量的影响度约为1.0， 2022—2025

年中国民航运输量将实现稳步恢复。影响度相关概念和方法的提出为突发事件背景下民航运输量的预测

提供了新思路。

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基于二次分解集成的机场流量短期预测

王飞 , 韩翔宇

2024, 42(6): 52-60.

摘要 ( 140 )

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为实现准确的机场流量短期预测，本文建立了基于二次分解方法的分解集成预测模型。首先，应用局部加

权回归周期趋势分解（STL， seasonal and trend decomposition procedure based on Loess）算法将原始时间序

列分解为趋势项、季节项和余项 3 个分量，并计算其样本熵。其次，应用遗传算法（GA，genetic algorithm）优化

变分模态分解（VMD，variational mode decomposition）参数，对熵值较大的分量进行二次分解。再次，使用极

端梯度提升（XGBoost， extreme gradient boosting）对二次分解后的所有分量进行预测，采用加和集成得到

最终的预测值。最后，采集国内典型机场实际运行数据进行实例分析。针对北京首都国际机场 60 min 进

场、离场流量时序，本文模型预测的均等系数（EC，equal coefficient）值分别为 0.970 3、0.995 9，相比其他常

用模型均有所提高。此外，对于上海浦东、上海虹桥、广州白云 3 个大型国际机场，本文模型在 60 min、

30 min 统计尺度下进场和离场流量预测的 EC 值均在 0.970 0 以上，15 min 统计尺度下预测的 EC 值均在

0.950 0 以上。结果表明，本文建立的二次分解集成预测模型具有良好的准确性和普适性，用于机场流量短

期预测是可行和有效的。

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基于可拓云模型的航站楼运行韧性评价

程国勇, 陈实

2024, 42(6): 61-66.

摘要 ( 143 )

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为提高航站楼应对突发事件的能力，保证机场持续安全平稳运行，引入航站楼运行韧性概念并进行韧性评

价十分必要。本文针对现有航站楼运行韧性评价过程中存在随机性、模糊性以及评价指标难以定量表达的问

题，首先，从鲁棒性、快速性、冗余性和谋略性 4 个韧性基本属性出发，选取 18 个指标构建航站楼运行韧性

评价指标体系；其次，通过层次分析法（AHP，analytic hierarchy process）进行指标赋权，然后基于可拓云模型

构建航站楼运行韧性综合评价模型；最后，以北方某机场航站楼为例进行验证，结果表明：该机场航站楼运行

韧性综合得分为 4.362 3 分，为中高韧性。本文提出的航站楼运行韧性综合评价模型可为航站楼运行韧性评

价提供参考。

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基于注意力 LSTM 的齿轮剩余使用寿命预测

郭润夏, 倪志高

2024, 42(6): 67-73.

摘要 ( 151 )

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针对旋转机械设备中齿轮剩余使用寿命（RUL，remaining useful life）的预测问题，本文利用长短期记忆

（LSTM，long short-term memory）网络在处理时间序列数据方面的独特优势，提出一种将注意力机制和LSTM

融合的齿轮 RUL 预测算法。首先，从齿轮振动信号中分解出最能反映其健康状况的 4 种时域特征（均方根

值、峭度、方差和裕度指标）作为 RUL 预测网络的输入；其次，以提升 RUL 预测结果的精度为目标，把

LSTM 和注意力机制相结合，设计了一种新型的 RUL 预测网络；最后，使用实验室齿轮全寿命加速疲劳实

验台生成的真实数据进行了模型验证，结果表明，本文所提出的注意力 LSTM 算法在进行齿轮 RUL 预测

时具有较高的预测精度。

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含压电复合材料结构瞬态问题的扩展逐层法研究

徐建新, 孙梓茗, 武耀罡, 李顶河

2024, 42(6): 74-81.

摘要 ( 111 )

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将质量矩阵和时间积分法引入压电扩展逐层法（XLWM，extended layerwise method）中，根据压电片和复合

材料层合结构连接区域的位移和内力平衡条件，建立了含压电复合材料层合板总体控制方程，实现了

含损伤结构的瞬态响应分析。在数值算例中：首先，利用无损伤结构开展了收敛性分析，并将收敛后的结

果与 ANSYS 软件模拟的三维弹性模型进行对比，以验证所提方法的正确性；其次，研究了含有单一损伤的

情况下，不同损伤参数对含压电复合材料层合板瞬态响应的影响规律；最后，研究了多损伤情况下含压电

复合材料层合板在不同损伤参数下瞬态响应的变化规律，并分析了压电片与复合材料耦合位置对瞬态响应

的影响

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基于深度学习的无人机航测三维重建算法优化

杨永刚 , 李思萌

2024, 42(6): 82-90.

摘要 ( 155 )

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利用传统的运动恢复结构（SFM, struct from motion）算法实现无人机视角下的三维重建时，为减少特征点的

错误匹配和运动目标对整体稀疏点云的影响，主要依靠随机采样一致性（Ransac, random sample consensus）算法，但会导致 Ransac 在求解相机位姿时的正确率降低，迭代次数增加。本文基于深度学习的单次多框

检测器（SSD，single shot multibox detector）网络进行目标检测。首先，在尺度不变特征转换（SIFT，scale-invariant feature transform）提取特征点后，对动态目标类别范围内的特征点进行剔除；然后，在 K 近邻（KNN，

K-nearest neighbor）暴力匹配后，对错误匹配进行剔除，减少无效运动目标范围内的特征点和不同类别间的

错误匹配，使得相同置信度时， Ransac 求解相机位姿的迭代次数降低，同时减少特征点暴力匹配和 SFM 算

法计算三维点的时间。最后，通过 2 个场景 12 张图片验证了引入深度学习优化后三维重建算法的可行性。

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某型无人机阻尼减振器分析与改进设计

刘艳红, 李浩峰

2024, 42(6): 91-96.

摘要 ( 191 )

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针对某型油电混用无人机巡航阶段对机身振动的控制要求，本文基于被动减振原理设计了发动机与机身连

接处的 4 点和 6 点式布局的阻尼减振器，并将两种布局形式的减振器装机后在地面模拟无人机飞行状态，

得到实验测试结果与原始减振器进行对比。结果表明，两种布局形式的减振器均可以使机身振动得到有效

控制，其中，6 点式布局的阻尼减振器的减振效果更好，使得机身振动的各项指标均满足要求，同时通过减

少减振器的重量对该无人机进行了减重。

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