飞机,系统,设备,软/硬件协同开发过程

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图来自田莉蓉老师的《机载电子产品设计保证实践》

1. 飞机级别(Aircraft Level)

  • 需求捕获:从航空法规、市场需求和运营商要求中捕获飞机的总体需求,包括性能、安全性、航程、载荷等。
  • 架构设计:飞机的整体架构设计,涵盖气动布局、飞行控制、推进系统等。
  • 需求确认:通过系统的需求确认,确保每个系统和设备能够满足飞机整体需求。
  • 需求验证:通过飞行测试、模拟仿真、系统集成测试验证飞机级别需求的实现。
  • 安全性评估:通过ARP 4761等标准进行系统安全性评估,确保飞机在所有操作条件下的安全性。

2. 系统级别(System Level)

  • 需求捕获:基于飞机级需求,系统级捕获具体的功能需求,例如飞行控制系统、通信导航系统、环境控制系统等的需求。
  • 架构设计:系统架构设计,定义硬件、软件及其接口,并确保所有子系统的集成。
  • <
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。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 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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