民用飞机机载产品分层

1. 飞机级别(Aircraft Level)

  • 描述:整个飞机的设计和架构,包括飞行控制、导航、推进等主要系统。
  • 举例:波音787、空客A350等机型的总体架构,涵盖机体、发动机、机翼、起落架等物理结构以及整机性能设计。
  • 适用标准:
    • CS-25/14 CFR Part 25:大型运输类飞机的适航标准,包括结构强度、性能、系统安全性、抗雷击和失效保护等要求。
    • DO-160G:涵盖飞机设备的环境条件和测试要求,如温度、湿度、振动、电磁干扰等。
    • SAE ARP4754A:航空系统的开发与验证标准,强调系统工程过程中的验证和确认。
    • ARP 4761 :为航空系统提供安全性评估的标准,包含方法如功能危险性评估(FHA)和故障树分析(FTA),用于识别和评估系统安全风险。

2. 系统级别(System Level)

  • 描述:系统级别涉及多个设备之间的集成,如飞行管理系统(FMS)、飞行控制系统(FCS)、通信系统、导航系统等。
  • 举例:空客A350的飞行管理系统(FMS),管理航路
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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机载软件与适航

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