2025年大学《系统科学与工程》专业题库- 系统科学与工程在无人机技术中的应用

2025年大学《系统科学与工程》专业题库——系统科学与工程在无人机技术中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项字母填在括号内）1.在分析无人机电池管理系统时，将电池、BMS（电池管理系统）、飞行控制系统、任务载荷视为一个整体进行研究，这主要体现了系统科学中的（）。A.系统性原则B.动态性原则C.局部最优原则D.整体最优原则2.对于一个多旋翼无人机的飞行控制子系统，其状态方程通常属于（）。A.静态模型B.动态模型C.随机模型D.预测模型3.在无人机集群任务规划中，需要考虑各无人机之间的通信干扰、任务优先级、能量消耗等因素，这主要涉及系统科学中的（）。A.线性系统理论B.非线性系统与复杂系统理论C.控制论D.信息论4.将无人机系统的开发过程划分为需求分析、设计、实现、测试、部署等阶段，并强调阶段间的评审与反馈，这体现了（）。A.系统动力学方法B.系统工程方法论C.质量功能展开（QFD）D.灰色系统理论5.用于评估无人机在特定环境下的飞行安全概率，需要考虑气象因素、机械故障、控制失误等多种不确定性因素，此时可能需要运用（）。A.决策树分析B.系统可靠性模型C.层次分析法（AHP）D.系统动力学仿真6.将无人机系统视为一个由飞行平台、传感器、数据链、任务载荷和控制系统等相互关联的要素构成的集合，这主要运用了系统科学中的（）概念。A.系统边界B.系统环境C.系统要素D.系统目标7.在进行无人机自主导航系统的设计时，需要反复迭代调整算法参数，并通过仿真和实际飞行测试验证性能，这体现了系统工程中的（）原则。A.需求驱动原则B.迭代优化原则C.风险规避原则D.标准化原则8.无人机挂载不同任务载荷（如相机、传感器、货物）会改变其飞行特性（如重量、中心矩），需要通过系统分析来评估其对整体性能（如续航时间、机动性）的影响，这属于（）。A.系统需求分析B.系统结构分析C.系统效能分析D.系统故障分析9.为无人机航线规划问题建立数学优化模型，以最小化飞行时间或能耗为目标，并考虑禁飞区、空域限制等约束条件，这运用了（）的思想。A.系统工程B.运筹学C.控制论D.信息论10.对比不同品牌、不同型号的无人机，从性能、成本、可靠性、维护便捷性等多个维度进行综合评价，最适合采用的方法是（）。A.敏感性分析B.回归分析C.层次分析法（AHP）D.模糊综合评价二、名词解释（每小题3分，共15分。请用简洁的语言解释下列名词的含义）1.系统边界2.系统反馈3.系统工程4.无人机系统生命周期5.系统效能三、简答题（每小题5分，共20分。请简要回答下列问题）1.简述系统思维在无人机集群协同作业中的重要性。2.简述建立无人机飞行模型的主要目的和常用方法。3.简述系统工程方法在无人机任务规划中的应用流程。4.简述影响无人机系统可靠性的主要因素。四、论述题（每小题10分，共30分。请围绕以下主题展开论述）1.论述系统动力学方法如何应用于分析无人机电池系统的动态行为。2.结合无人机应用场景，论述如何运用系统分析方法进行无人机安全风险评估。3.论述系统思维对于提升无人机自主决策能力的重要性，并举例说明。五、案例分析题（15分）假设某城市计划利用无人机进行大规模环境监测，任务需求包括：覆盖城市主要区域、实时传输监测数据（如空气质量、噪声水平）、具备一定的自主飞行能力。请运用系统科学与工程的相关知识，分析该无人机环境监测系统的构成要素、主要功能、可能面临的挑战（至少列举3项），并提出至少1项运用系统科学思想进行系统优化或设计的建议。试卷答案一、选择题1.A2.B3.B4.B5.B6.C7.B8.C9.B10.C二、名词解释1.系统边界：指明系统与外部环境相互作用的分界线，它界定了系统内部要素、结构和功能，以及外部环境因素对系统的影响范围。明确系统边界是进行有效系统分析的第一步。2.系统反馈：指系统输出的一部分或全部，通过某种途径重新作用于系统的输入端，从而调节和影响系统后续行为的过程。反馈是系统具备自调节、自稳定或自学习能力的内在机制。3.系统工程：是一门组织管理技术，旨在通过应用系统的思想、方法和工具，对系统的开发、运行和维护进行全过程的规划、设计、实施、控制和评价，以达到在满足需求的前提下，实现系统整体目标最优化的目的。4.无人机系统生命周期：指无人机系统从概念提出、需求定义、设计研发、生产制造、部署运行、使用维护到最终退役处置的整个过程所经历的一系列阶段。5.系统效能：指系统在特定条件下，为完成预定任务所表现出的综合能力或效果水平。通常包括完成任务的及时性、准确性、可靠性、生存性、成本效益等多个维度。三、简答题1.系统思维在无人机集群协同作业中的重要性：系统思维强调整体性、关联性和动态性。在无人机集群协同中，系统思维有助于从全局而非单个无人机的角度出发，理解各无人机、任务、环境之间的复杂互动关系。它有助于优化集群的整体性能（如任务完成效率、资源利用率），而非仅仅追求单个无人机的性能最优；有助于设计和实施有效的协同控制策略，处理集群内部的信息共享、任务分配、避障等问题；有助于识别和管理集群运行中的系统性风险和瓶颈，提升整个系统的鲁棒性和适应性。2.建立无人机飞行模型的主要目的和常用方法：主要目的包括：预测无人机的飞行姿态和轨迹；为飞行控制系统提供设计依据；进行飞行性能分析（如稳定性、操控性）；用于仿真测试和验证飞行控制算法。常用方法包括：基于物理定律的建模方法（如牛顿-欧拉方程、六自由度动力学模型）；基于运动学的建模方法（简化动力学约束）；基于控制理论的建模方法（如传递函数、状态空间模型）；利用数据驱动的方法（如利用飞行数据构建代理模型）。3.系统工程方法在无人机任务规划中的应用流程：通常包括：任务需求分析与分解（明确任务目标、区域、时间、载荷等）；约束条件分析（空域、气象、通信、电量、法规等）；可选方案生成（设计不同飞行路径、编队形式、作业模式）；方案评估与选择（运用仿真、优化算法等评估各方案的效能、风险、成本，选择最优或满意方案）；任务计划制定与细化（生成详细的飞行计划、通信计划、任务指令）；计划评审与调整（根据实际情况或仿真结果进行修正）。4.影响无人机系统可靠性的主要因素：飞行平台机械结构完好性（如机身、旋翼、电机）；传感器（如GPS、IMU、摄像头）的精度和稳定性；控制与导航系统的正确性；动力系统（电池、发动机）的性能和寿命；数据链的稳定性和抗干扰能力；软件系统的正确性和容错性；任务载荷的可靠性和接口匹配性；环境因素（如温度、湿度、风、电磁干扰）；人为因素（操作失误、维护不当）；系统集成质量。四、论述题1.论述系统动力学方法如何应用于分析无人机电池系统的动态行为：系统动力学通过反馈回路和存量流量图来模拟系统的动态行为。分析无人机电池系统，可以识别关键存量（如电池荷电状态SOC、电池温度、电池老化程度）和流量（如充电电流、放电电流、自放电率、热量产生与散失率）。可以构建反馈回路，例如：放电电流过大导致SOC快速下降（负反馈，限制放电）；SOC过低触发保护机制，停止放电（负反馈）；充电电流过大导致电池温度升高，进而影响充电效率甚至安全（正反馈或负反馈，取决于阈值）；电池老化导致容量衰减，影响SOC表现和放电能力（负向外部冲击，改变存量变化率）。通过仿真模型，可以模拟不同飞行任务、充电策略对电池SOC、温度、寿命的影响，分析系统运行的稳定性和潜在风险点，为优化电池管理策略（如控制充放电速率、温度管理）提供决策支持。2.结合无人机应用场景，论述如何运用系统分析方法进行无人机安全风险评估：系统安全风险评估是系统分析的重要应用领域。以无人机物流配送为例，运用系统分析方法进行风险评估需：首先，确定系统边界和目标，明确安全风险是指导致人员伤亡、财产损失、环境破坏或任务失败的事件。其次，进行危险源识别，运用故障树分析（FTA）、事件树分析（ETA）等方法，识别可能导致风险的硬件故障（如电机失控、电池燃爆）、软件缺陷（如导航算法错误）、人为失误（如操作员误判）、环境因素（如恶劣天气、鸟击、电磁干扰）、外部威胁（如黑客攻击、非法干扰）等。再次，分析风险发生的可能性和后果严重性，建立风险矩阵进行定性或定量评估。最后，基于评估结果，运用系统思维，从系统设计、运行管理、人员培训等多个层面提出风险控制措施，如采用冗余设计提高系统可靠性、加强通信链路加密与抗干扰能力、建立完善的飞行前检查与飞行后维护流程、对操作人员进行严格培训等，并持续监控和评审风险控制措施的有效性。3.论述系统思维对于提升无人机自主决策能力的重要性，并举例说明：系统思维是提升无人机自主决策能力的基础。传统的自主决策可能基于局部优化或预设规则，难以应对复杂、动态、不确定的环境。系统思维强调全局最优、要素关联和动态演化，有助于提升无人机自主决策的智能化水平。重要性体现在：能够理解任务、环境、自身状态之间的复杂互动，做出更符合整体目标的决策；能够识别关键影响因素和潜在约束，预见决策的连锁反应，避免次生问题；能够整合多源信息，进行更全面、准确的环境感知和态势判断；能够在资源有限（如电量、时间）的情况下，进行有效的权衡和优化。举例说明：在无人机集群协同搜索任务中，仅基于局部信息的无人机可能会各自为战，效率低下甚至相互干扰。运用系统思维的自主决策系统，能够考虑整个集群的状态（如各无人机位置、电量、已搜索区域）、任务目标（如最大化搜索覆盖率）、环境约束（如通信距离、禁飞区），通过分布式或集中式协同算法，动态地规划各无人机的路径和搜索策略，实现整体搜索效率的最优，而不是单个无人机的局部最优。五、案例分析题（本题为开放性题目，以下提供一个符合要求的分析示例）系统构成要素：该无人机环境监测系统主要由以下要素构成：飞行平台（提供动力和空中机动能力）、传感器系统（如高光谱相机、气体传感器、噪声传感器等，用于采集环境数据）、任务载荷（可能包括数据存储单元、应急通信设备等）、数据链（用于实时传输数据和接收指令）、导航与控制系统（实现自主飞行和定位）、地面站（用于任务管理、数据接收与处理、可视化展示）以及相关的软件系统（任务规划软件、数据处理软件、用户界面软件）。主要功能：系统需具备自主规划航线、按照规划路线执行飞行任务、实时采集指定区域的环境数据、将采集的数据通过数据链传输回地面站、具备一定的环境感知和避障能力、具备安全返航能力。可能面临的挑战：1.复杂环境下的自主导航与避障：城市环境通常存在高楼遮挡、动态障碍物（行人、车辆）、信号干扰等问题，对无人机的自主定位精度和避障能力提出很高要求。2.多传感器数据融合与处理：需要融合来自不同传感器的数据，进行校正、融合与解译，以获取全面、准确的环境信息，这对传感器的标定、数据融合算法提出了挑战。3.长时续航与能源管理：大规模监测通常需要较长的飞行时间，对电池容量、能量效率以及自主能源管理（如寻找合适地点降落充电）提出挑战。4.数据传输与存储：实时传输大量环境监测数据（特别是高光谱、高分辨率图像）对数据链带宽和稳定性要求高，同时地面站需要具备相应的存储和计算能力。5.环境适应性与可靠性：无人机需能在城市复杂的气象条件（如风、雨、雾）下稳定工作，系统本身需具备高可靠性。系统优化建议：运用系统工程的集