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基于模型的可靠性工程 - AltaRica 协会
本书介绍了基于模型的可靠性工程的最新进展。它适用于对该领域先进发展感兴趣的所有工程学科的学生、工程师和研究人员。它是作者二十多年的行业经验、学术研究和教学经验的成果，这些经验最初在巴黎中央理工大学（法国巴黎），然后在挪威科技大学（挪威特隆赫姆）。基于模型的可靠性工程是一个新兴的工程领域，融合了两个学科：一方面是系统工程，另一方面是可靠性工程。系统工程旨在通过其生命周期改进技术和社会技术系统的设计和管理（Walden 等人，2015 年）。系统工程过程实际上涵盖两项主要活动。首先，从整体角度和高抽象层次分析所考虑的系统。这项活动旨在更好地理解需求和约束，以支持决策。第二，协调其他工程学科，以促进所考虑系统的设计和运行。在这方面，系统工程师在系统设计和管理中扮演的角色类似于土木工程中建筑师的角色。技术系统的复杂性正在稳步增加。因此，过程的复杂性
基于模型的国防项目采购
统一的软件平台方法是实施数字工程战略的最有效方式。基于通用数据模型，3D EXPERIENCE 平台提供了连接国防采购计划生命周期所有步骤的权威事实来源：需求、设计、模拟、制造和维护。该平台包括所有必要的工具，用于需求跟踪；项目、数据和配置管理；基于模型的系统工程；产品设计；材料开发；基于物理的模拟和优化；制造运营；认证工作流程；以及运营和维护。该平台支持创建整体
基于模型的系统分析与工程 (MBSA&E) ...
“为帮助某人确定更好的行动方案而进行的明确正式调查……通常采用以下组合：确定目标、约束和替代行动方案；从成本、收益和风险的角度审查替代方案的后果；在比较框架中呈现结果，以便决策者可以从替代方案中做出明智的选择。”
基于模型的新型轻型飞机设计
I.简介 制造新的或修改现有的飞行器是一个复杂且耗时的过程。工程师必须就飞行器配置和飞行控制设计做出决策，以确保满足系统级规范。对硬件的任何更改都非常昂贵且耗时。因此，在构建任何硬件之前尽可能地完成和验证设计非常重要。基于模型的设计使工程师能够在设计过程的早期阶段测试和验证他们的想法，此时对设计进行更改仍然相对容易且便宜。在本文中，我们使用一种新型轻型飞机设计的示例来介绍一种快速迭代飞行器几何配置和飞行控制设计的方法。本文介绍了稳定性和控制工程师在设计过程的早期阶段通常要经历的步骤。这些步骤包括：定义飞行器的几何形状、确定飞行器的空气动力学特性、创建模拟以验证性能以及设计飞行控制律。这些步骤中的每一个都可能是一项耗时的任务。在本文中，我们介绍了简化这些步骤并确保快速迭代设计的工具和技术。我们首先讨论一种基于飞行器几何形状确定飞行器空气动力学特性的方法。我们讨论美国空军数字数据汇编 (Datcom) 软件，并介绍 Digital Datcom 对我们特定飞行器配置的分析结果。然后，我们演示如何快速轻松地将从 Digital Datcom 获得的结果导入 MATLAB® 进行进一步分析。我们说明了对空气动力学稳定性和控制系数及导数的初步分析可以揭示有关飞行器性能和稳定性的信息。然后，我们将展示如何快速创建飞行器的模拟。我们将讨论运动方程的建模、作用于飞机的力和力矩的计算、传感器和执行器等飞行器部件的建模，以及大气、重力和风阵等环境影响的建模。我们将演示如何在模拟中使用 Digital Datcom 的空气动力学系数来快速计算作用于飞行器的空气动力和力矩。接下来，我们将讨论飞行控制设计技术。我们还展示了如何针对纵向飞行控制的具体示例有效地设计内环和外环控制器。以我们飞机的纵向控制设计为例，我们展示了如何轻松地线性化仿真模型，以及如何设计满足时域和频域规范的控制器。
基于概率模型的飞机优化...
新冠肺炎疫情在全球突然爆发，导致航空运输量大幅下降。截至 2020 年 4 月，全球航班数量下降近 80%，其中国际航班受影响最为严重 [1]。在各国政府和国际组织（如国际民用航空组织 (ICAO) 和世界卫生组织 (WHO) 等）的共同努力下，航空运输业已逐步复苏，首先是洲内运营 [2]。显然，尽管疫情对航空业的影响将持续数年，预计的航空运输量增长将有所延迟 [3, 4]，但随着行业指导的统一和医疗手段的日益有效发展，航空运输将继续逐步恢复。当主流旅行恢复时，航空交通发展、航空交通效率和安全仍将是一个需要考虑的关键问题。在空中交通管理领域，高度复杂的区域之一是终端机动区 (TMA)。作为所有到达航班汇聚的区域，安全问题在飞机运行期间比其他区域更具影响力。众所周知，由于不确定性导致的飞机轨迹变化可能导致潜在冲突，因为协助空中交通管制员决策过程的系统很少考虑此类扰动。因此，空中交通管制员必须根据其经验和直觉干预飞行操作，这进一步增加了他们的工作量并进一步影响了运营效率。空中交通管理部门已经注意到不确定性的潜在影响。在欧洲，单一欧洲天空 ATM 研究 (SESAR) 已明确表示有兴趣在预测准确性方面提高空中交通服务，同时考虑到到达航段的内在不确定性 [5]。为改进轨迹预测，已开展了相关项目，例如 COPTRA 和 TBO-MET，最近还启动了一个名为 START 的新项目，以确保空中交通安全，同时增强发生干扰时的恢复能力 [6]。在此背景下，我们认为未来的系统需要考虑预测误差，因此 TMA 中的到达飞机调度需要同时考虑多种考虑因素，例如不确定性、安全约束和效率。在本文中，我们提出了一种确定稳健到达时间表的新方法，该方法可以潜在地提高对冲飞行运行期间不确定性的能力，同时仍满足安全所需的各种约束。在考虑标称飞机轨迹的预测误差的情况下进行冲突检测和解决。本文组织如下：第 2 部分介绍相关研究摘要。第 3 节描述了模型公式，包括所提出的模型和作为基准的另外两个模型。根据每个模型的特点，分别为所提出的模型和基准模型给出了不同的目标函数。第 4 节介绍了我们解决问题的方法。然后，在第 5 节中，介绍了一个模拟框架，以研究所提出的模型在干扰下的性能。在第 6 节中，说明了计算结果，并比较了基于这三个模型的优化解决方案获得的模拟结果在出现不确定性时的冲突吸收能力。最后，第 7 节总结了本文。
基于模型的量子计算测试
在古典软件工程中，测试是质量保证最受欢迎，最有效的技术之一，尽管本质上是不完整的。软件测试易于学习和使用，并享受丰富的工具支持。相反，正式的验证技术，从理论上讲，这些技术对规范提供了完整的正确性证明，仅由于对专家技能和缺乏可扩展性的需求高，主要用于安全至关重要的领域。在量子计算中，最先进的是相反的：许多最近的作品将正式的验证技术提升为量子程序[CH21]，而到目前为止，只有很少的测试方法[GA23]。正式验证的目的是证明程序抽象相对于规范的逻辑正确性，而执行环境通常被抽象出来。这对于可靠性达到几乎无能为力的古典计算机是合理的（例如，开发人员不必担心程序变量如何物理存储）。相比之下，对于嘈杂的中间量子量子（NISQ）时代中的量子计算，此假设是不可行的：尽管从逻辑上满足指定性，但在量子计算机上执行时，量子程序仍可能显示出意外的行为。因此，还必须通过检查与目标环境的相互作用来系统地测试验证量子程序的运行时行为。但是，将经典测试技术提升到量子程序并不是直接的，因为量子的假设受到了许多假设的阻碍
基于 ASME 模型的企业标准开发
受影响利益相关方的实质性协议 考虑观点并尝试解决 无需一致同意 ASME 提供中立论坛 开放、透明、利益平衡、正当程序 经美国国家标准协会 (ANSI) 认可 符合世界贸易组织 (WTO) 技术性贸易壁垒协议的原则
基于模型的系统工程和基于模型的 - ROSA P
注意 本文件由美国运输部赞助发布，旨在进行信息交流。美国政府对其内容或使用不承担任何责任。美国政府不认可产品或制造商。此处出现的贸易或制造商名称仅仅是因为它们被认为对本报告的目标至关重要。本报告中的调查结果和结论均为作者的观点，并不一定代表资助机构的观点。本文件不构成 FAA 政策。有关其使用，请咨询技术文档页面上列出的 FAA 赞助组织。本报告可在联邦航空管理局 William J. Hughes 技术中心的全文技术报告页面：actlibrary.tc.faa.gov 以 Adobe Acrobat 便携式文档格式 (PDF) 获得。
通过基于模型的四旋翼无人机系统识别...
K t = 电机扭矩系数，N m/amp K e = 电机反电动势系数，V/(rad/s) V batt = 电池电压，伏特 R tt = 电机电阻（端子到端子），欧姆 J m = 电机和螺旋桨惯性，kg m2 D r = 转子（螺旋桨）直径，米 ρ = 空气密度，kg/m3 T = 螺旋桨推力，N Q = 螺旋桨扭矩，N m C T = 螺旋桨推力常数 C P = 螺旋桨功率常数 Ixx ，I yy ，Izz = 无人机惯性矩，kg m2 m = 无人机质量，kg L x ，L y = 从 CG 到电机的力臂，米 ω x ，ω y ，ω z = 机身轴旋转速度，弧度/秒 ψ，θ，φ = 惯性轴到机身的欧拉角，弧度 u x ，u y , u z = 感测位置处的身体轴速度 u x cg , u y cg , u z cg = 重心处的身体轴速度 ω m = 电机速度，rad/s T d = 硬件更新延迟，惯性测量单元 (IMU) T d 2 = 硬件更新延迟，OptiTrack 反馈 CG = 重心 z cg = OptiTrack 传感器测量点下方的垂直重心距离 G 输出输入 = 从输入到输出的传递函数