本文選題：座艙環(huán)境　切入點：評價模型　出處：《中國民航大學》2017年碩士論文

【摘要】：座艙環(huán)境的安全、健康、舒適受到了越來越多的重視。目前關于座艙環(huán)境的監(jiān)測多采用單一傳感器,并無集成式的監(jiān)測系統(tǒng);且由于座艙環(huán)境區(qū)別與一般的室內環(huán)境,狹小、密閉、有增壓需求,因此市面上的集成監(jiān)測系統(tǒng)也無法滿足座艙環(huán)境的監(jiān)測。關于座艙環(huán)境的評價研究也多基于問卷調查和對實測數(shù)據(jù)進行簡單的擬合。本文設計了一個綜合性的座艙環(huán)境質量監(jiān)測系統(tǒng),能夠同時實現(xiàn)對多種環(huán)境參數(shù)的監(jiān)測,并將座艙環(huán)境評估模型嵌入到監(jiān)測系統(tǒng)中,得到當前的座艙環(huán)境評估值。主要工作以及獲得的結果如下:1、通過對現(xiàn)有的各國適航標準及我國的環(huán)境質量國標進行整理與總結,提出了針對座艙環(huán)境參數(shù)的建議性閾值。調研了現(xiàn)有的座艙舒適性調查,根據(jù)影響乘客總體滿意度的調查選取了需要監(jiān)測的環(huán)境參數(shù)。2、設計了一款低功耗,抗干擾能力強的硬件采集系統(tǒng),以STM32為處理器,兼有模擬量通道與數(shù)字量通道,實現(xiàn)對多種座艙環(huán)境參數(shù)信號的采集。著重考慮了數(shù)模信號的隔離,能夠多通道、實時、精確的采集多種環(huán)境參數(shù)。3、系統(tǒng)軟件平臺作為系統(tǒng)的控制部分,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集顯示、處理、保存及后續(xù)數(shù)據(jù)融合后的評價。數(shù)據(jù)采集模塊利用串口實現(xiàn)與硬件平臺的數(shù)據(jù)傳輸;數(shù)據(jù)存儲模塊利用LABVIEW自帶的工具包建立獨立的數(shù)據(jù)庫保存數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)融合采用了遺傳神經網絡算法,其運行效率高,訓練速度快,結果誤差小,具有較高的計算效率�；谶z傳神經網絡算法的環(huán)境參數(shù)評價模型,實現(xiàn)了對當前座艙環(huán)境的評價。
[Abstract]:More and more attention has been paid to the safety, health and comfort of cockpit environment. At present, single sensor is used in the monitoring of cockpit environment, and there is no integrated monitoring system. Airtight, pressurized, Therefore, the integrated monitoring system on the market can not meet the monitoring of cockpit environment. The evaluation research on cockpit environment is also based on questionnaire survey and simple fitting of measured data. A comprehensive seat is designed in this paper. Cabin environmental quality monitoring system, It can realize the monitoring of many environmental parameters at the same time, and embed the cabin environment assessment model into the monitoring system. Get the current cabin environmental assessment value. The main work and the results obtained are as follows: 1, through the existing national airworthiness standards and our national standards for environmental quality collated and summarized, The suggested threshold for cabin environment parameters is put forward. The existing cabin comfort survey is investigated. According to the investigation that affects the overall passenger satisfaction, the environmental parameter. 2, which needs to be monitored, is selected, and a low power consumption model is designed. The hardware acquisition system with strong anti-jamming ability, with STM32 as the processor, has both analog and digital channels to collect the signals of various cabin environment parameters. The isolation of digital-analog signals is emphasized, which can be multi-channel and real-time. Accurate collection of a variety of environmental parameters. 3, the system software platform as the control part of the system, data collection, display, processing, Data acquisition module uses serial port to realize data transmission with hardware platform, data storage module uses LABVIEW toolkit to build independent database to save data. The data fusion adopts the genetic neural network algorithm, which has the advantages of high running efficiency, fast training speed, small error and high computational efficiency. The evaluation model of environment parameters based on genetic neural network algorithm is presented. The evaluation of the current cockpit environment is realized.
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：V245.3;TP274

【參考文獻】

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本文編號：1668274