基于BP神经网络的飞机油耗与轨迹匹配模型研究

研究了基于与QAR记录相匹配的飞行轨迹数据建立的BP神经网络油耗模型,利用飞行轨迹数据输入模型求得油耗估算值,通过与QAR真实燃油数据对比,进行模拟分析.以某些航班的雷达记录数据为例进行油耗计算,结果表明本实验模型在燃油方面的估算误差不超过2％,满足空管方面对燃油消耗的计算.研究结果可以用于定量分析空管运行对民航节能减排的影响,从而在确保飞行安全、管制容量的前提下更好地兼顾绿色运行的要求,提升空中交通运行质量.     

考虑飞机排放因素的飞机巡航性能参数优化方法

巡航是民航飞机主要的飞行阶段,航班飞行中绝大多数的燃油消耗、飞行时间和污染物排放均发生在该阶段。基于国际民航组织（ICAO）基准排放数据和BM2方法,建立了污染物排放量和排放成本计算模型;提出污染物排放价格权重、成本指数排放因子和综合成本指数概念,以改进飞行成本计算模型,考虑污染物排放对飞行成本优化的影响;通过计算分析输入成本指数对性能参数和飞行成本的影响,建立了基于搜索方法的综合成本指数优化流程,并采用Visual Studio予以开发实现;然后计算了综合成本指数飞行的经济效益,以及飞机质量、成本指数和巡航高度对飞行成本的影响。结果表明,选择合适的综合成本指数和巡航高度,可使总飞行成本达到最小,提高运行经济性。与传统巡航相比,在典型情况下采用综合成本指数巡航可以降低相同条件下的总飞行成本的0.15%。