面向亚轨道解体事故的碎片扩散分布建模研究

针对未来愈发频繁的商业亚轨道发射活动, 为降低亚轨道突发解体事故给民航客机带来的运行风险, 提高空管监视系统对危险情况的应急响应能力, 利用协方差传播算法对亚轨道解体事故碎片落点进行快速预测。该算法围绕线性化的标称轨迹, 将碎片落点预测的随机过程建模为高斯-马尔可夫过程。同时, 通过概率密度函数构造高斯-马尔可夫过程在一定置信度下的概率椭球, 量化碎片落点在标称轨迹附近的位置。在此基础上, 参照航天器标准解体模型, 对影响碎片传播轨迹的弹道系数进行推导计算。仿真结果表明, 该方法可有效提高碎片危险区的预测准确度。     

基于模糊认知图的通用航空事故机理分析

随着通用航空业迅猛发展,通用航空事故数逐年增多,为了更有效地预测和防止事故发生,减少生命财产的损失,对事故原因预测显得尤为重要。通过对2006—2015年10年间通用航空事故原因的统计与分类,建立起模糊认知图预测模型,依据模糊认知图的计算方法得到系统达到稳定之后各个影响因素的状态值,通过关联度的计算,得到通用航空事故影响因素的排序,最终得到导致通用航空事故的主要因素。使用实例进行验证对比分析后发现该方法对于通用航空事故原因预测是可行的,通过该方法可以成功地预测通用航空事故发生的主要原因。     

基于BP神经网络的核安全事故分级研究

利用国际核事故分级表的量化指标作为分级标准,以福岛核事故的厂外检测样本中的I-31、Cs-37、Cs-34等指标作为参照,利用MATLAB构建BP神经网络,预测核事故的等级,构建了五级、六级、七级核事故等级预测模型。结果表明:分级后的核事故预测模型的预测准确率得到了较大的提高。