为探究宽体客机倾斜姿态对客舱人员应急撤离效果的影响，采用客舱局部撤离试验与全尺寸仿真试验相结合的方式分析撤离时间等关键因素。基于情景构建理论和社会力模型，以局部撤离真人试验数据对全尺寸仿真模型中相关参数进行修正，随后利用全尺寸仿真模型进行客舱倾斜姿态下人员撤离仿真试验，建立了倾斜姿态平均撤离时间增幅模型。试验数据显示：客机倾斜姿态角度对于撤离过程和撤离效率都存在影响。俯仰姿态时，俯仰±5°对撤离效率为正向作用，俯仰-10°撤离效率为-0.044；横滚姿态时，横滚角度与撤离效率呈现显著负相关，横滚±10°撤离效率为-0.073。试验结果表明：局部撤离仿真试验与局部撤离真人试验总撤离时间百分差为6.54%，处于可接受范围；全尺寸仿真模型能够较为准确地模拟客舱倾斜姿态下人员应急撤离的影响效果和变化规律，可为客机设计、制造与运行安全评估提供参考。

本文基于系统理论过程分析（STPA,system theoretic process analysis）方法，识别确定了飞机起落架收放系统的系统级危险，构建了系统的人机控制、系统功能动作和反馈等运行全过程的行为原理框图模型，识别系统运行过程中的不安全控制行为（UCA, unsafe control action）并分析导致UCA发生的风险因素。研究表明，该方法不仅能够分析出传统安全分析方法识别到的所有组件物理故障因素，还能识别出位置作动控制组件（PACU, position and actuate on control unit）核心处理器算法延迟、机组成员误操作等由人机交互导致UCA发生的风险因素。本文研究结果可为民用飞机研发和使用全过程的安全性分析提供理论依据和方法支持。

针对现有的轴承剩余寿命预测方法在处理多传感器数据时难以有效提取退化特征的问题，本文提出了一种基于全局注意力的多尺度时间卷积网络（GMTCN, global attention and multi-scale time convolutional network）模型的轴承剩余寿命预测方法。首先，采用GMTCN模型对轴承的多传感器信号进行处理，借助两种不同策略的时间卷积网络提取轴承在不同尺度下的退化特征；其次，利用全局注意力机制权衡来自不同传感器和时间步长的数据在轴承剩余寿命预测中的贡献，并将提取的多尺度特征进行融合；最后，对轴承进行剩余寿命预测。为对该方法进行性能评估，使用PHM2012轴承数据集和加速疲劳实验平台采集的退化数据得到的轴承数据集进行剩余寿命预测，得到的均方根误差（RMSE,root mean square error）和平均绝对误差（MAE,mean absolute error）均低于其他方法，评分函数（SCORE）的平均值在一定程度上有所提高，证明了方法的有效性。

针对疫情传播期间飞机客舱内可能出现旅客相互传染的风险问题，优化客舱旅客布局方案，减小旅客病毒感染概率是非常必要的。通过研究病毒在飞机客舱内的传播规律，分析客舱中个人被病毒感染概率的影响因素和病毒脱落率，以旅客与座位匹配作为决策变量，并以客舱旅客受周围其他旅客的病毒脱落率影响之和最小作为目标函数，基于旅客组团乘机特性建立旅客分组客舱座位分配模型；设计改进遗传算法，对该模型进行求解，并利用Matlab实现了该算法。以A320机型为例，通过对3种不同旅客分组布局案例进行测试，结果表明：本文模型和算法能够在可接受时间内给出一种优化的座位分配方案，降低旅客间相互传染的概率。

跑道结冰威胁航空器地面运行安全，准确预测道面温度与结冰状态至关重要。为解决传统跑道结冰预测方法在处理复杂工况、数据稀缺与物理一致性方面的不足，本文提出基于物理信息神经网络（PINN,physicsinformed neural network）的跑道结冰预测方法，将多层结构热传导与水冰相变机理嵌入深度神经网络，在稀疏数据下实现温度场与水冰状态的高精度预测，并结合自主设计的结冰模拟实验数据，将有限差分法（FDM,finite difference method）与PINN求解结果进行对比。结果表明，数据-物理联合驱动的PINN温度平均预测误差较FDM降低约90%，仅为0.21℃，具备从有限数据重建全域温度场的能力。此外，本文还分析了盐分降低冰点、延缓结冰与抑制冰层生长的作用机制。本研究可为跑道结冰预测提供新的技术路径。

本文采用现场模态测试与动力学仿真相结合的方法，深入分析350 km/h高速铁路运行下穿飞行区时对航向信标（LOC,localizer）天线阵的振动影响。研究结果表明：在车致振动的影响下，LOC天线阵在竖向的振动最为明显，垂轨向次之，顺轨向影响最小；随着隧道埋深的增加，LOC天线阵的振动响应逐渐减小，其中竖向振动的衰减幅度最为突出；LOC天线阵在37.70 Hz的频率下容易发生谐振现象；在距离高速铁路线路中心0～40 m范围内，设备机房和LOC天线阵的峰值振动加速度迅速衰减,当距离大于40 m时，设备机房和LOC天线阵的峰值振动加速度衰减速度逐渐放缓；为达到导航设备振动防护要求，建议高速铁路下穿机场飞行区时LOC天线阵与高速铁路线路中心的距离不小于60 m。

跑道容量是影响机场飞行区正常运行的关键要素之一，外部扰动事件会造成机场动态容量下降。本文根据机场航空器滑行规则，基于元胞传输模型（CTM,cell transmission model）提出一种适用于扰动事件发生后评估机场飞行区运行网络韧性的模型。首先，基于CTM获得网络性能参数；其次，以网络等待飞机数量与网络运行效率为基础性能指标，建立受干扰网络韧性动态变化的韧性指标；最后，搭建了基于CTM的机场跑滑系统网络韧性评估框架，并收集、处理和分析了2019年天津滨海国际机场运行数据。研究结果表明，仿真的机场离场运行数据与实际离场运行数据的趋势具有较高一致性，仿真准确率在90%以上，能够准确描述机场跑滑系统网络交通流量分布。本文提出的两项机场韧性评估指标可以全面反映扰动事件发生前后系统网络性能从退化到恢复的完整动态变化过程，为机场跑滑系统网络管理提供新支持。

为探讨在机场刚性道面面层施加的单轮荷载与基顶感知荷载之间的传递关系，并为该过程的反算提供理论依据与参考，首先，本文利用ABAQUS软件建立了机场刚性道面的三维有限元模型；其次，以B737-800为例，计算了不同载重下跑道结构参数改变对于该传递过程的影响；最后，设计了不同起落架构型的飞机荷载工况，对起落架构型相同但起落架间距不同与起落架构型不同但起落架间距相近的荷载传递过程进行对比。计算结果表明：垫层弹性模量与面层厚度对于荷载传递过程的影响最为显著；不同垫层弹性模量与面层厚度工况下，基顶感知荷载的最大差值分别为20.36%和8.49%。在单轮荷载固定时，主起落架轮组形式相同，基顶感知荷载随主起落架间距增大而减小；当另一侧主起落架轮组的荷载叠加弱到可被忽略时，不同轮组构型下其荷载感知关系基本相同。

针对基于WebAssembly（简称Wasm）的区块链智能合约虚拟机在gas扣除过程中产生过长时延的问题，分析该过程中的性能瓶颈，提出一种基于代码块的层次化gas扣除方法。通过在Wasm虚拟机中设计指令记录器与代码块分析器，实现基于代码块的gas扣除。根据Wasm模块结构，设计层次化代码块识别规则。实验结果表明，与传统逐条指令的gas扣除方法相比，本文方法将gas扣除次数减少了79.6%，且在交易串行执行模式和交易并行执行模式下，可分别将执行平均时延降低17.0%和18.8%。

多条信号之间的交织是广播式自动相关监视（ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast）系统中不可避免的问题。已有的单天线ADS-B信号解交织方法，大多需要精确的估计交织重数、相对时延等参数，相应的估计精度往往严重影响最终的分离性能。为解决该问题，本文利用双路径递归神经网络（DPRNN,dualpath recurrent neural network）在无须估计任何参数的前提下对ADS-B接收信号进行分离。网络输入为交织重数未知的ADS-B接收信号，包括纯噪声信号、无交织信号、两重交织信号和三重交织信号。网络固定输出3条信号，当交织信号中包含i条ADS-B信号时，对应的源信号包含i条ADS-B信号和（3-i）条噪声信号。仿真实验证明，当信号的交织重数不大于三重时，分离正确率达到95%以上。这一研究为ADS-B信号交织分离提供了一种新的解决方案，具有一定的实用价值。

为探究某型倾转四旋翼无人机（UAV,unmanned aerial vehicle）高速巡航过程中的气动变化规律，本文针对所建立的倾转四旋翼无人机模型采用多重参考系（MRF,multiple reference frame）数值模拟方法开展分析。通过改变机翼翼型相对厚度、旋翼总距和前飞速度等参数对无人机模型进行全机干扰模拟，并针对旋翼等部件的气动变化特性进行分析。研究结果表明，在巡航过程中增加机翼翼型相对厚度会使后旋翼拉力系数降低，当机翼翼型相对厚度增加6%时，拉力系数下降17.09%。同时，在前进气流和前旋翼滑流的叠加影响下，前旋翼滑流会对后旋翼气动性能造成一定程度的影响，并随着前飞速度增加，前旋翼滑流所产生的影响呈先增强后减弱的趋势。