基于SOA的飞行试验数据管理系统研究

飞行试验数据是航空武器装备研制过程中所形成的最重要的科研信息资料,是型号定型、鉴定的根本依据,具有宝贵的科研价值;试验数据管理的目的不仅是保证数据的完整性和可靠性,更重要的是能够广泛地、灵活地满足各类用户对数据的处理需要;针对飞行试验数据及其应用的特点,设计出了一种基于先进SOA技术架构的飞行试验数据管理系统(FTDMS),以飞行试验数据总线为纽带,采用分布式网络计算服务模式,有效适应了飞行试验数据处理方法的不断发展,而且同时满足了多用户对多型号、多类型非结构化试飞数据的完整管理和应用,综合提高了试验数据的管理和应用效率。     

面板数据的单位根检验和协整检验——实证分析西部省市固定投资与工业增加值之间的关系

本文介绍了面板数据的单位根检验和协整检验,实证分析西部九省市固定投资和工业增加值的关系,Engle-G ranger检验拒绝部分省市具有均衡增长关系,面板协整检验接受西部地区具有均衡增长关系。     

典型大数据仓库-飞行试验数据仓库设计

在现代数据仓库技术思想的指导下,围绕试飞数据的非结构化大数据的特点,面向型号工程对试飞数据的统一管理和高效处理需求,分别针对试飞大数据的粒度描述和综合管理,设计了飞行试验元数据标准和特有的基于二进制文件的数据库管理服务,解决了飞行试验数据仓库设计中结构化与非结构化大数据的统一维度建模和数据关系维护的关键技术问题,为基于数据仓库的试飞大数据在线管理与分析系统的建立提供了基础,满足了型号工程对试飞数据的高效分析需求。     

非线性系统高维特征量的稳健投影寻踪建模

针对非线性系统高维特征量的识别与提取问题,本文给出了稳健投影寻踪建模的方法。应用此方法,对试飞实测数据进行处理,建立了飞机发动机低压转子转速与其余六个特征量的稳健投影寻踪模型。上述模型不仅揭示了该非线性系统多个特征量之间关系,而且模型精度高,达到了实际工程要求。     

航空飞行试验工程大数据管理与应用思考

飞行试验是航空装备研制的重要环节之一,形成和产生的工程数据具有明显的大数据特征。传统的以试验测试数据为主的数据管理思想,难以保证试飞工程数据及其关系的完整性和准确性,无法全面表征飞行试验全过程,不利于试飞数据的再利用。在分析航空飞行试验复杂系统工程的有机组成及其工程大数据的本质特征和逻辑结构的基础上,结合近年来在飞行试验数据管理和处理研究中取得的技术成果和实践经验,提出了基于试飞工程全生命周期的航空飞行试验工程大数据管理思想,以试验对象为中心的一体化大数据采集和系统化大数据结构模型,和面向业务的基于SOA的分布式系统框架,便于建立一个综合、全面、开放的试飞工程大数据管理和挖掘应用平台,促进航空产品试飞数据处理效率的提升和试飞工程大数据在航空科研中的挖掘和广泛应用,发挥试飞工程大数据的发展助推作用。