基于成本的機載通信系統可靠性安全性一體化設計

劉睿禹，吳紅蘭，陶旭東

（南京航空航天大學民航學院，南京 211106）

航空電子系統是飛機的“大腦”，對于民用客機有著“神經中樞”的關鍵作用，其綜合化程度決定了飛機的性能和發展水平，至今已經歷4 代典型技術發展[1]。機載通信系統作為民用客機的關鍵航電系統之一，其子系統包括高頻通信系統、甚高頻通信系統、衛星通信系統、內話通信系統、應急發射系統等，承擔著飛機語音通信、數據傳輸、語音記錄與應急發射等關鍵功能，對整機的安全性、可靠性至關重要[2]。對于廣泛運用新技術的系統研發，通信系統具有更高的安全性與可靠性要求，代價則是過高研發成本。如何在保證系統安全性與可靠性的前提下約束降低研發成本，在三者之間進行分配權衡是本文的主要研究目標。

在機載通信系統可靠性安全性研究方面，江玉峰基于機載語音通信系統搭建了較為完善的故障樹，研究了系統可靠性與安全性的內在關系[3]。孫毅剛等[4]針對機載航電系統性能指標分配問題，提出了一種基于序列二次規劃的性能指標優化分配方法。Susova 與Petrov[5]首次運用馬爾可夫模型對飛機系統的可靠性與安全性進行權衡分析。Gürsu[6]針對機載通信系統搭建了通用可靠性分析框架，并對現有的飛機無線通信技術進行了可靠性的對比分析。

在研制成本方面，呂文濤等[7]運用TruePlan?ning 成本估算系統模型搭建了航電系統制造成本與可靠性之間的數學模型。王發麗[8]從不同層次詳細分析了飛機研制項目成本的影響因素，在此基礎上建立了參數法成本估算模型。Assidmi[9]提出一種系統思維方法成本增長估計系統生命周期成本，將研制成本納入全壽命周期成本進行分析。Castagne 等[10]面向飛機機身提出了一種運用分層技術與線性規劃算法，在早期設計階段引入成本影響作為設計參數，從而進行集成來估算研制階段的成本影響的方法。Lammering[11]基于飛機詳細設計參數，提出了一種評估飛機初步設計成本和收益的新方法，并搭建了成本與參數之間的非線性數學模型。該模型可以估算飛機單位成本以及開發和生產的非重復和重復性成本。

在一體化設計方面，褚雙磊等[12]運用線性加權評分模型，對飛機多目標性能參數進行優化，一體化評估了整機的性能。Chanchal 等[13]基于可靠性與維修性，針對直升機的全壽命周期成本，搭建了三者之間的數學模型，分別從定性與定量的角度做了一體化分析。Das 等[14]提出了一種面向設備單元制造系統設計的多目標混合整數規劃模型，該模型最大程度地降低系統總成本，并實現設備單元可靠性最優化。

基于上述背景，本文首先確定通信系統安全性與可靠性量化指標與分配方法，進而以民用客機通信系統為例，運用灰色線性回歸關聯模型確定影響共性因子，最后運用多元線性規劃與無量綱評估模型進行一體化權衡尋優，并運用基于核與灰度的灰色馬爾科夫預測模型結果對比尋優結果進行驗證。

1 通信系統安全性、可靠性與成本量化指標

安全性關注系統不發生以及引發事故的能力，目的在于防止事故發生，避免人員傷亡與財產損失，側重于故障發生后對系統的影響；可靠性著眼于維持系統功能的正常發揮，實現系統目標，側重于研究故障發生之前到故障發生為止的系統狀態。

同時，兩者之間的聯系也非常密切：可靠性分析是開展安全性評估的基礎，可靠性目標與指標的確定與優化往往是基于最低可接受的安全性水平開展的。同時可靠性活動為安全性活動提供底層的可靠性數據與信息，以支持安全性設計、確認與驗證工作的開展。可靠性的數據與相關的可靠性預計分析還能為系統某些特定的安全性要求提供最有力的證明。

安全性、可靠性量化指標是系統的安全性、可靠性的度量，是系統安全性工作的基礎和重要參考標準，本節首先確定量化指標，為后文一體化設計做好鋪墊。

1.1 安全性量化指標的確定

安全性作為民航業的生命線，若發生安全性事故則可能造成重大的財產損失、飛機損毀甚至是人員傷亡。對系統安全性進行設計與評估的重要性不言而喻，系統安全性沒有滿足相關的適航標準，對于其研制成本與可靠性水平的優化分析也就無從談起。在研究基于成本的可靠性安全性一體化設計過程中，首先確定了機載通信系統的安全性基本要求，并將其設為后文多目標優化的固定約束條件。

為提高衡量安全性目標的可操作性，適航咨詢通告（AC）25.1309 綜合考慮失效狀態對飛機的影響、乘客和機組人員的影響，確定失效狀態的嚴重程度[15],表1 列出了失效狀態嚴重程度類別以及對應的影響描述與定性定量概率要求。

表1 失效狀態嚴重程度類別與定性定量概率Table 1 Severity category of failure state and qualitative and quantitative probability

根據聯邦航空條例（FAR）25 部、中國民航規章（CCAR）25 R4《運輸類飛機適航標準》F 分部25.1309 條，對飛機系統安全性設計做了如下要求：（1）發生任何妨礙飛機繼續安全飛行于著陸的失效狀態的概率為極不可能；（2）發生任何降低飛機能力或機組處理不利運行條件能力的其他失效狀態的概率為不可能。民用航空產品技術標準規定（CTSO）C59b 部分對機載通信系統的失效狀態做出了如下要求：（1）本CTSO 定義的功能喪失屬微小的失效狀態。對于主通信系統和應急通信系統，跨洋/遠距離運行的風險是微小的；（2）設備的設計保證等級應至少與這種失效狀態類別相對應。

本文對于機載通信系統的安全性分析以及優化是在滿足國內外相關適航標準的前提下進行的，通信系統故障對應微小失效狀態的Ⅲ類故障，則是CTSO 標準所允許最低的安全性要求。但在實際情況中，機載通信系統一般對應Ⅳ、Ⅴ類失效狀態，綜上，對于安全性指標的定量概率要求應在10-5/飛行小時與10-3/飛行小時水平之間。

目前我國在整機級與系統級常用的安全性指標參數有：平均事故間隔時間、事故率（事故概率）、安全可靠度和損失率（損失概率）。4 個參數彼此之間存在著一定的聯系，但側重點不同：安全可靠度取決但不同于事故概率，其更關注災難性事故，對其他嚴重等級的事故考慮較少，并且衡量的時間范圍為系統的工作時間，而不是系統的全壽命周期；損失率是事故率特例，但前者關注側重點是災難性事故，而后者則囊括幾乎所有嚴重程度的事故，故障率則覆蓋內容更廣泛，與事故率不同在于其關注系統所有的故障，不論造成事故與否[16]。

民用客機安全性參數大多以事故作為研究對象，導致不易衡量，而直接測試系統的安全性成本代價過高。上文所列出的4 種常用安全性參數均為統計參數，如果限制其統計范圍，則可以提供頂層的安全性要求。鑒于傳統安全性參數的局限性，可嘗試用故障率、失效率等指標來代替。

根據安全性指標要求與實際情況，對應表1 中的系統失效狀態的定量概率要求，本文使用故障率通過量化指標的運算評價飛機系統安全性。

1.2 可靠性量化指標的確定

民用客機通信的根本目的是及時準確地完成傳遞、交換飛行相關信息與數據的任務。衡量民用客機通信系統性能的一個重要指標是高可靠性，一般系統的可靠性指標主要有平均故障間隔時間(MTBF)[17]，對于數字通信系統，其特有的可靠性指標為傳輸誤碼率。

平均故障間隔時間，是指產品或系統在兩相鄰故障間隔期內正確工作的平均時間，也稱平均無故障工作時間，它是標志產品或系統能平均工作多長時間的量。對于民用客機，平均故障間隔時間作為可靠性指標是具有普適性的，既可用于評估整機級可靠性，亦可用于評估系統、子系統與設備的可靠性，是非常具有代表性的可靠性指標，在量化上也有比較成熟的技術支撐。

在實際傳輸數據的情況中，飛機通信出現誤碼是比較正常的現象，由于其通信間隔短，且傳輸質量不斷改善，消除誤碼的方式日益成熟，目前民用客機的通信系統誤碼率浮動已經對系統以及飛機安全性幾乎沒有影響，所以不選用誤碼率作為系統可靠性指標。綜上，本文選用普適性強的平均故障間隔時間作為通信系統可靠性指標。

1.3 成本指標的確定

目前，對于民用客機的成本分析，國內外學者一般按照全壽命周期的不同階段進行劃分，本文面向機載通信系統的研制階段開展研究。

對于一般的飛機系統，研制成本一般由計價成本和不可預見成本組成，其中計價成本由研制過程中產生的設計費、材料費、外協費、專用費、試驗費、固定資產使用費、人員薪資、管理費等8 項內容構成[18]，在研制項目成本管理過程中，要求不可預見成本不超過計價成本的5%。因此，計價成本占總體系統研制成本的95%以上，在本研究中不可預見成本可以忽略不計，由上述8 項費用構成的計價成本可視作成本指標，下文中均略寫為成本，均指上述8 項成本費用總和。

2 共性影響因子分析

民用客機通信系統的高安全性、可靠性是多種因素綜合影響的結果，而為了實現權衡模型的簡潔性和可操作性，在進行研究時往往只選取數個重要的影響因素，而沒有必要且不可能將所有因素都納入預測模型中。由于民用客機通信系統的結構與研發過程屬于綜合航電系統的一部分，各通信子系統的研發過程、安全性要求、研發成本需要均不相同，也沒有一個完整的關于飛機通信系統研發過程影響因素劃分的記載。根據對機載通信系統進行不同失效模式的故障樹分析，首先對通信系統研制階段的可靠性、安全性影響參數進行歸納，共4 項一級影響因子，11 項二級影響因子，如圖1 所示。

圖1 通信系統研發影響共性因子Fig.1 Common factors influencing communication system development

2.1 共性因子灰色關聯分析

灰色關聯分析是基于各影響因子描繪的曲線幾何結構與目標序列描繪曲線的相似性判斷其聯系的緊密程度這一基本思想。曲線越偏離，說明影響因素與歷史數據序列之間關聯度就越小，反之同理。灰色關聯分析法對數據序列內部規律性或樣本量沒有限制，且相對計算量較少，操作簡單方便，不會出現結果不相符合的情況[19]。其中關聯度能夠準確反映影響因素的作用程度，一般關聯度在0.5 以下的指標可以被直接剔除。首先基于研發成本通過灰色關聯分析處理共性因子，得到關聯度排序。

步驟1 確定分析數列。本文采取市場上8 種民用客機通信系統構型的研發成本數據作為參考序列Y={Y(k)|k=1,2,…,8}，將這些系統的11 項共性影響因子的相對評分值作為目標序列Xi={Xi(k)|k=1,2,…,8},i=1,2,…,11。

步驟2 將共性影響因子無量綱化。由于系統中各因素列中的因子因量綱不同，且部分因子難以量化，不便于比較或在比較時難以得到正確的結論，故先將絕對參數轉化為統一的相對參數，根據ATA 第23 章相關要求，為更好地表示參數評價水平，本文作者提出將相對參數范圍確定為0～15，具體化分標準見表2。

表2 共性因子無量綱量化范圍Table 2 Dimensionless quantitative range of common factors

步驟3 計算灰色關聯系數。Y(k)與Xi(k)的灰 色關聯系數計算公式如下式中：ρ為分辨系數，ρ越小，分辨力越大，一般ρ的取值區間為(0,1)，具體取值可視情況而定，通常取ρ=0.5。根據步驟2 給出的評分標準與8 種典型民用客機機型通信系統研發成本以及共性因子實際評分情況代入式（1）計算得到。

步驟4 得到準確灰色關聯系數。因為關聯系數是比較數列與參考數列在各個時刻的關聯程度值，所以它的結果值不止一個，而信息過于分散不便于進行整體性比較。因此有必要將各個時刻（即曲線中的各點）的關聯系數集中為一個值，即求其算數平均值，作為比較數列與參考數列間關聯程度的數量表示，最后對關聯度進行排序，關聯度公式如下

根據計算，11 項共性因子的關聯度排序如表3所示。

表3 共性因子灰色關聯度排序Table 3 Ranking of common factors by gray correlation degree

首先由表可知各共性因子與通信系統的研發成本之間的灰色關聯度均高于0.5，證明均與系統研發成本有強的關聯，證明了共性因子歸納劃分的合理性；其次，以關聯度0.6 為基準，共有內部環境、波道寬度等9 項共性因子是關聯較為緊密的。

2.2 共性因子多元回歸分析

通過上節的灰色關聯分析，證明了共性因子歸納的合理性，并篩選了關聯度較高的9 項因子，本節采用多元線性回歸法，確定各因子與系統成本的具體映射關系，建立相應的回歸方程，得到預測公式。通過影響權重因子的重要程度篩選，在灰色關聯分析的基礎上，對11 項關聯度高的因子進行線性回歸處理，確定綜合相關系數排名前六的因子，進而精簡函數關系，將6 項因子再進行線性回歸分析得到回歸方程，經過數值檢驗，擬合度較高，表明函數表達式合理。

首先建立多元線性回歸方程

剔除低關聯度因子x4與x8后，對余下9 項因子進行處理，同樣以通信系統高成本為應變量，b0為常數項，b1，b2，…，b11為回歸系數，是自變量每增加一個單位x對應變量y產生的影響效應，即x對y的偏回歸系數；經過計算得到回歸系數絕對值排前6 位的因子如表4 所示。

表4 共性因子回歸系數Table 4 Regression coefficient of common factors

得到標準化多元線性回歸方程

式中，通信系統有效距離與成本成正比，波道寬度與成本成正比，抗干擾能力與成本成正比，技術成熟度與成本成正比，運營周期與成本成反比，內部環境與成本成正比。回歸方程得到的擬合度R2=0.875，證明上述6 項共性影響參數能夠很好地解釋對成本的影響，通過灰色關聯分析?多元線性回歸分析得到的共性因子是合理可行的。

根據確定的6 項主要共性因子與民用客機通信系統故障率與平均故障間隔時間數據，同樣運用多元線性回歸分析得到關于平均故障時間的標準化回歸方程，擬合度R2=0.916，擬合效果較好，標準化回歸方程為

3 項回歸方程的平均擬合度為R△=0.852，運用灰色線性回歸關聯模型分析的總體效果較好。

3 一體化權衡尋優分析

基于成本對民用客機通信系統進行可靠性安全性一體化權衡，其中關鍵的步驟即一體化權衡尋優。根據上文擬合歸納出的量化回歸方程關系，在一定的約束條件下尋找優化解域，并對不同域進行權衡對比。

首先，給表4 中6 項共性因子量化值界定范圍，運用表2 給出界定某型客機通信系統各項參數評分范圍，聯系實際研制需要，給出表5 中相關約束范圍預設值。

表5 一體化權衡尋優模型約束條件范圍Table 5 Constraint range of integrated tradeoff optimi?zation model

3.1 單目標尋優

根據多元線性回歸方程，運用MATLAB 軟件實現線性規劃尋優，由表5 中的約束范圍，首先通過線性規劃得到單目標優化值。3 個單目標線性尋優方程運用2.2 節中進行共性因子篩選后得到的標準化回歸方程，其中以成本為目標的尋優方程為式（4），以MTBF 為目標的尋優方程為式（5），以故障率為目標的尋優方程為式（6），6 項共性因子作為尋優方程變量，計算結果如表6 所示。

表6 單目標尋優結果Table 6 Single objective optimization results

根據單目標尋優結果，可以分析出三者之間的動態關系，當研制成本最優時，也就是成本最低為6 023.8 萬元，系統平均故障間隔時間為95 841 h，故障率為5.96e-5，可知雖然節省了成本，但是設計得到的系統可靠性、安全性指標值相對較低。

當平均故障間隔時間最優時，即時長最長171 839 h，可靠性最好，系統研制成本為11 401.2 萬元，故障率為4.53e-5，由于可靠性與安全性兩者有一定的相關程度與趨勢，所以在MTBF 值最大時，故障率相應地下降，但研制成本大幅增加。

當故障率最低為2.18e-5，系統安全性最好時，系統研制成本為14 044.3 萬元，MTBF 值為158 423 h，故障率在最低時，成本有很大幅度增加，同時平均故障時間間隔也大幅增加。

3.2 多目標尋優模型

民用客機通信系統的可靠性、安全性權衡一體化驗證就是要在滿足系統性能要求的基礎上，在共性因子約束條件范圍內，確定可靠性與安全性最優值，使系統性能盡可能達到飛機用戶的使用要求且控制成本。本節考慮的多目標優化問題可以描述為：3 個設計變量、6 個飛機性能約束條件與給定的約束范圍，多目標函數為可靠性、安全性盡可能高，所對應的系統研制成本盡可能低，最終構建了一個多目標優化模型。

由于機載通信系統有系統冗余，設備級也存在新技術設備的不均勻冗余，若全部加以分析則過于復雜，不宜呈現對比趨勢關系，此處默認為獨立一套通信系統，暫時排除冗余系統以及冗余設備的影響。

在以平均故障間隔時間、研制階段成本、故障率為多目標進行優化時，首先將3 個目標函數的權重都設置為1。對單目標進行歸一化處理，使3 個單位不同的目標函數在取值處于相同水平。本文運用加權指數ZETA 評分模型進行綜合評估，模型公式如下

表7 目標函數基準值Table 7 Benchmark value of objective function

由于成本的優化趨勢為降低，故障率的優化趨勢也為降低，平均故障間隔時間優化趨勢為升高，3個目標趨勢不同，所以式(7)中的基準值分數位置不同。

上文進行的線性規劃單目標尋優是較為片面的，也是實際要求差距較大。對于可靠性、安全性一體化驗證實質上是要尋找權衡域，根據表5 給出的約束條件，結合式（7）模型，通過多元線性規劃尋優，得到多目標優化結果如表8 所示。

對于表8 給出各個次優值的量化參數值，明顯有兩個區域的權衡選擇，優化值1、2、3 基本屬于同一個權衡域，次優值4、5 屬于一個權衡域，對比來看前者相對于后者平均成本節省了39%，但平均故障間隔時間減少了37.3%，故障率提高了 22.4%，對比數據的柱狀圖如圖2 所示。

表8 多目標尋優結果Table 8 Multi?objective optimization results

圖2 多目標尋優結果對比Fig.2 Comparison of multi?objective optimization results

對以上的優化結果進行趨勢對比，可根據不同的要求進行設計目標的確定，若系統的研發經費比較充裕，在系統可靠性、安全性方面可以做出一定的提升，則可將次優值4、5 及周圍權衡域作為設計目標。如果研發經費比較緊張，可將次優值1、2、3及周圍權衡域作為設計目標，但系統可靠性、安全性方面犧牲較大。

由于權重值β可以調整，故模型的靈活性較好，分別令β1=1.1、β2=0.9、β3=0.9，得到側重成本的評估模型，作以對照

由該模型進行尋優得到表9 的尋優結果，明顯可見，由于對研制成本的側重，無量綱評估值靠前的各優化值成本均靠近單目標尋優的最優值6 023.8 萬元，且MTBF 值與故障率值均非常接近，故處于同一權衡域中，決策者可以根據實際需要進行選擇與參考。該結果同時說明，隨著決策者在民用客機通信系統在研制不同階段的側重點不同，模型應當更改相應的權重以適應要求，例如本例中通信系統構型基本處于成熟階段，安全性、可靠性量化指標趨于穩定，此時更低研制成本的方案將更受青睞。

表9 側重成本的多目標尋優結果Table 9 Multi?objective optimization results focusing on cost

3.3 基于核和灰度的灰色馬爾科夫預測模型

灰色預測就是通過原始數據的分析處理以及對灰色模型的建立，找尋系統的客觀發展規律，而后對既含有已知信息，又含有未知不確定信息的系統進行預測。灰色GM（n,h）模型是灰色系統理論的基本模型，GM 表示灰色模型，n表示微分方程的階數，h表示系統包含的變量個數。GM（n,h）模型是以變量的時間序列為基礎，以微積分方程擬合而建立的模型。在對研發成本進行預測的各類方法中，較常用的灰色預測模型是GM（1,1）模型，即指考慮單個變量的灰色預測模型。

對于不同的機型不同適配的航電系統，機載通信系統的成本具有很強的不確定性，由于公開的詳細系統成本數據極少且不準確，本文運用基于核和灰度的灰色預測模型，將原始序列定位為隨機波動較大的區間數，同時為降低原始序列波動性以及趨勢不確定性，引入馬爾科夫預測模型進行修正[20?22]。

在灰色預測GM（1,1）中，原始數據設為按照投入市場時間排列的某系列客機通信系統研制成本范圍原始數據序列，根據航空市場相關信息，將該模型的論域設定為η∈[5 500,13 500]，論域λ（η）范圍為8 000 萬美元根據上述定義與表10，首先得到8 種通信系統構型按投入市場時間排列后的成本范圍X(?)，其核序列為

表10 8 種通信系統構型的原始成本范圍與預測值Table 10 Original cost range and forecast value of eight communication system configurations

根據上文灰度計算方法與灰度不減原理：多不同灰度的區間灰數做基本運算時，運算結果灰度大于等于原始序列灰度中最大的灰度值；X(?)的灰度序列為

則區間灰數預測值的灰度為序列最大值0.16。

最后通過式（16）計算預測范圍的核與實際核的誤差率，并求平均誤差率

預測平均誤差率超過5%，證明馬爾科夫預測模型修正的必要性。基于核和灰度的GM（1,1）預測模型結果為一條整體較為平滑的曲線，可以反映大體趨勢，但對于實際情況中波動起伏大的區間序列，擬合度與精確度是較低的，對于民用客機的通信系統研制工作，由于未來新技術、新工藝的運用，有可能出現保證安全性、可靠性的同時降低成本的情況，這種情況下基于核的GM（1,1）預測模型結果的單一趨勢將導致很大的誤差，故采用無后效性的馬爾科夫模型進行修正，減弱前列數據的影響，平衡數據隨機起伏的局限性。

首先結合表10 中的實際成本范圍與灰色預測成本范圍，劃分以下的3 種狀態。

狀態1：誤差比例為[-5%，0%)，預測結果偏低，出現頻數為1；

狀態2：誤差比例為[0%，5%)，預測結果偏高，出現頻數為4；

狀態3：誤差比例為[5%，15%)，預測結果過高，出現頻數為3。

上述各狀態對應的結果如表11 所示，并由此得到初始狀態概率轉移矩陣，如表12 所示。

表11 8 種通信系統構型核預測誤差比例與狀態Table 11 Core prediction error ratio and status of eight communication system configurations

表12 初始狀態轉移矩陣Table 12 Initial state transition matrix

初始轉移概率矩陣為

根據馬爾科夫預測原理，首先由得到對該系列機型的通信系統研制成本的預測狀態向量與預測區間值，狀態概率向量由上代機型成本所處狀態決定，例如機型8 為狀態3，對應機型9 的轉移矩陣中的向量為[0.125,0.5,0.375]，即轉換為狀態2 的概率最高；機型10 的轉移矩陣由機型9 與原始狀態轉移矩陣決定，以此類推得到表13 狀態概率值。

表13 預測區間與修正區間Table 13 Prediction interval and modified interval

根據得到的狀態轉移概率，結合設定的不同狀態的誤差幅值，在基于核的灰色預測區間結果上進行誤差修正，如機型9 處于狀態2 的概率最高，對應的誤差幅值為0%～5%，則將預測區間按此幅值下調修正，具體取值可根據實際情況進行調整，本文采用最高幅值，得到的系統研制成本修正區間值。

由3.2 節得到表8 與圖2 中的結果可得，該系列民用客機通信系統研制成本的權衡結果中優化值4 與優化值5 研制成本值分別為9 605 萬元與9 875/萬元，對應表13 中的各個預測結果，以區間的核計算誤差分別為13.93%、18.31%、22.87%、平均誤差為18.37%，以修正區間的核計算誤差分別為8.23%、0.56%、4.43%，平均誤差為4.4%，以及對比式（16）的誤差計算結果，可證明：

(1)由3.2 節的多目標尋優模型得到的不同優化值需要與修正后的預測結果互為驗證，才可證明權衡結果的可行性與可信度。

(2)以一體化尋優結果為基準，基于核和灰度的灰色預測模型預測平均誤差為18.37%，將馬爾科夫預測模型引入之后平均誤差降低至4.4%，有效提高了預測模型的精確性與可信度。

(3)以修正的系統構型3 種預測成本為基準，對比安全性、可靠性、成本的權衡尋優結果4、5，誤差率分別是8.23%、0.56%、4.43%，相較于權衡尋優結果1、2、3 的超過45%的誤差率，是更加符合實際情況的，權衡尋優結果4、5 可以作為有效的工程參考。

4 結 論

本文主要研究民用客機通信系統，在基于成本的約束條件下進行可靠性安全性一體化設計，主要結論如下：

(1)對于系統共性因子篩選，提出了灰色線性回歸關聯分析組合算法，有效提高了灰色相關度與線性擬合度，從而提升了的系統共性因子提取有效性與可信度；

(2)提出加權指數ZETA 評分模型，進行單目標?多目標一體化框架搭建，該評分模型對優化結果進行無量綱值對比，具有靈活性強、可理解性強、精確度高的優點；

(3)由于機載通信系統研制成本的波動性，本文提出采用基于核和灰度的灰色馬爾科夫預測模型，將預測模型誤差由18.37%降低至4.4%，大幅提升了模型預測準確度。

(4)本文提出一體化權衡驗證方案適用于指標動態變化過程，為機載通信系統以及其他飛機系統的綜合評估提供一定的工程參考價值，目前已應用于新一代國產民用客機的設計驗證階段。

民用客機在通信系統結構、設備、性能以及軟件方面做了很多的升級與革新，其總體上為系統貢獻了更高的安全性與可靠性，但代價是付出更多的研制成本，就實際情況來看，如出于節省一定的成本的角度，在保證功能完整的情況下，可以犧牲一定的安全性，在設備級運用不同配套設備的組合工作模式，或運用技術創新性低，但更加成熟，安全性、可靠性更為穩定的系統，未來隨著制造工藝的進步與研發環境的改善，在降低成本凈值的基礎上獲得更高的系統安全性與可靠性是極有可能的。