1、航空航天软件工程:现状与发展

航空航天软件工程:现状与发展

1. 航空航天行业的特点

航空航天行业极为复杂,像波音、空客等制造商,以及欧洲航天局(ESA)和美国国家航空航天局(NASA)等太空项目,所生产的产品生命周期长达 34 年。该行业的最终产品或服务往往是众多企业合作的成果,飞机不同部件的生产和设计常被外包或与其他企业协作完成。例如,波音公司将波音 787 梦想客机超过 70%的设计和生产工作外包。这就导致航空航天行业需要企业间紧密合作,不同规模的公司相互依赖,且生产的多样性会带来不可规划的研发合作、共识/冲突格局的变化,以及设计和开发过程的多次迭代。

  • 强调安全 :航空航天行业遵循“最低风险设计”策略,强调安全原则。这是为了确保安全标准能在系统中得到正确的规范、设计和实施。常见的安全原则和方法包括:

    • 消除和限制危险;
    • 设置屏障和互锁装置;
    • 采用故障安全设计;
    • 降低故障风险;
    • 进行监测、恢复和逃生设计。
      这些原则和方法通常会根据实际情况组合使用,是全面安全设计计划的基本要素。
  • 标准化 :标准对于航空航天的所有业务方面都至关重要,它是实现互操作性和互连性的工具,是确保可靠性、可重复性和质量的共同要求,是安全和认证的基础,也是推动变革的有力机制。但过于复杂且重复的航空航天标准系统会带来一些问题,如基于竞争标准协调监管要求的成本增加、因多个标准进行多次合格评定和质量管理审计的成本增加,以及冗余和重叠标准及标准基础设

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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