基于熵权法的飞机燃油流量全航程组合预测

在复杂的航班运行中,影响各飞行阶段的主要因素不尽相同。以当前使用范围较广的B737NG飞机所使用的快速存取记录器(Quick Access Recorder,QAR)的大量数据进行研究,将航段划分为巡航、爬升、下降等阶段,利用熵权法确定不同预测模型的权系数,建立全航程组合预测模型。利用Pearson相关性系数分析筛选建模数据,以平稳小波Rigorous SURE的方法对数据进行预处理、滤波去噪。针对BP神经网络(误差反向传播网络)在飞行状态复杂的下降及地面阶段预测效果不理想,引入回归模型进行修正。以熵值法确定动态权系数,即结合飞行阶段进行分段预测,以飞行参数为基础建立燃油流量(FF)的全航程组合预测模型。通过仿真分析,并选取航班中普遍且具代表性的情况验证预测模型的精确度,误差范围均在±3.5%内,证明该模型合理且具有较广的适用范围。     

基于SSA-CNN的航空器着陆跑道占用时间预测

国内外相关研究表明,航空器着陆跑道占用时间(aircraft arrive runway occupation time, AROT)是影响机场跑道容量的重要因素,对跑道占用时间的准确预测有利于更准确地评估跑道容量。由于着陆过程的动态性和复杂性,采用注重数据特征提取的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)对AROT进行预测,针对CNN容易陷入局部最优等缺点,采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)对CNN相关参数进行优化。数据采用航空器快速存取记录器(quick access recorder, QAR)的记录作为数据源,涵盖机场数目为34个。根据QAR数据分析AROT影响因素,构建了SSA-CNN预测模型。对QAR数据分析表明AROT与滑行距离、落地气温、跑道入口速度、快速脱离道数量、脱离速度关联性较强,与航空器重量、风速、风向、脱离道角度等影响因素关联性较低。根据影响因素的关联性采用CNN预测模型均方误差为18.35,而优化后的SSA-CNN预测模型均方误差为17.31,预测结果可以为机场评估跑道容...     

基于LightGBM算法的航空发动机基线多参数建模方法

在航空发动机实时监控与健康管理技术中,发动机工作基线起到了至关重要的作用。近些年来,利用QAR(快速存储记录器)数据进行基线挖掘的方法受到了广泛的关注。本文提出了一种考虑引气和滑油温度影响的lightGBM航空发动机基线建模方法,按照发动机稳态工作条件提取GE90-115B发动机在运行过程中的数据,对其做相似修正后作为基础数据,再通过带交叉验证的网格寻优lightGBM算法进行训练获得基线模型。与以往挖掘的基线模型相比,在考虑引气和滑油温度的情况下训练出的基线模型具有更高的精度和更强的泛化能力。     

基于机器学习的飞行品质评估

民航事业的快速发展,航空事故的频繁发生,使得航空运输安全成为人们关注的焦点.提出了一种基于主成分分析-粒子群优化算法-支持向量机(principal component analysis-particle swarm optimizatien-support vector machine,PCA-PSO-SVM)的飞行品质评估方法,能够有效对飞行品质做出客观评价.首先,根据快速存储记录器数据提取起飞爬升和进近着陆阶段飞行品质评价指标,采用PCA综合评价对飞行品质进行评估;然后,将评估结果作为SVM的输入,通过PSO算法优化SVM参数;最后,通过训练PSO-SVM模型实现机器学习算法对飞行品质进行评估.测试结果表明,飞行品质分类评估准确率达90％.因此,该方法能够客观有效对飞行品质进行评估,有利于提升飞行品质,提高飞行安全.     

基于QAR数据的航空发动机整机性能综合评估研究

为提高民用航空发动机的可靠性,保证民用航空飞行安全,利用QAR记录的发动机重要性能参数数据作为支撑,同时结合灰靶技术和熵权理论建立航空发动机整机性能评估模型。该模型以发动机重要性能参数为评估指标,以灰靶技术确立评估数学模型,并通过熵权理论改进靶心度算法,以求取各比较序列对参考序列的灰熵靶心度。最后,根据靶心度与发动机性能等级对应关系,对发动机整机性能进行综合评估,以帮助工程师视情做出维修决策,从而提高发动机安全性。     

基于QAR的民航发动机燃油流量控制规律研究

以PW4077型发动机为研究对象,以发动机原理为基础,使用多元统计学算法,从飞机实时数据QAR(Quick AccessRecorder)入手,深入探索发动机各性能参数之间以及性能参数与环境参数之间的关系,并建立数学模型;借用MATLAB-SIM-ULINK仿真平台实现系统仿真,总结出PW4077型发动机在飞机各个飞行阶段的燃油流量控制规律。从而更好地把握发动机性能,控制燃油流量,节约成本;此研究方法亦可应用于其他型号发动机。     

基于油耗模型的下降阶段参数优化分析方法

由于飞机在着陆阶段的飞行环境复杂且飞行员操纵参数众多,对飞机的飞行安全提出了严峻考验。因此,以飞机着陆阶段的油耗模型为例,提出了参数优化分析方法,优化影响油耗的参数,从而简化飞行操作。结果表明,优化后,影响飞机着陆阶段燃油消耗的因素由十个减少为四个,并且油耗预测模型的预测精度基本不变,模型结构简洁,从而更好地保证了飞机飞行安全。