航空器导航系统飞参预测置信度评价方法研究

为了提高航空器的安全性能,需量化飞参预测过程中的不确定性,因此本文提出了基于预测模型的置信度评价流程。针对航空器导航系统中的飞参数据,采用卷积神经网络开发预测算法,对选定的飞参数据进行预处理和训练,实现高精度的目标飞参预测。综合考虑了模型搭建中的认知不确定性和数据层面的偶然不确定性,采用模型集成的方法来捕获认知不确定性,通过双头网络捕获数据中的偶然不确定性。在此基础上,构建多源不确定性模型,实现了飞参预测模型的置信度评价。经过试验测试,在正常飞参数据中植入噪声模拟实际工况的不确定性,结果显示所提置信度评价方法能有效地表示飞参预测结果的准确性,提高了航空器飞行决策过程中的安全性与可靠性。     

基于飞参数据的飞机起落架地面受载状态分析

起落架是飞机起飞和着陆过程中的关键部件,其结构强度的优劣直接影响着飞机的起飞和着陆安全。本文针对某飞机依据强度和刚度规范设计出的起落架在某次着陆阶段出现的损伤故障,利用飞机的飞参数据,从中提取飞机着陆时的姿态与运动信息,分析飞机起落架的地面载荷信息,从而为故障排查提供参考和输入。分析结果表明,在某些情况会出现的三向载荷复合作用是导致该起落架结构损伤的可能原因之一。     

空客飞机和波音飞机的带飞与操纵

空客飞机与波音飞机是现今世界上占飞机总数量最大的两种机型,空客飞机与波音飞机各有优缺点。分析了这两种飞机带飞与被带飞的特点,从起飞和着陆两个方面进行阐述,说明空客飞机和波音飞机的带飞和操纵是大同小异,各有优缺的。要想把一种机型飞好或摸熟就需要在理论学习的基础上,刻苦训练,才能成为一名优秀的飞行员。     

空客飞机如何防止重着陆

以空客飞机正常的着陆过程为基础,分析造成飞机重着陆的原因所在。阐述如何避免重着陆的具体措施,从而达到有效防止空客飞机重着陆。避免重着陆是确保飞机飞行安全的坚实基础,对飞行全过程的安全和质量起到重要作用。     

一种对飞行参数选取的自适应方法

飞参数据的典型选取问题是单机寿命监控以及飞行品质分析中压缩数据的储存空间关键。针对飞参数据的特征,提出了一种基于ELM极限学习机的飞参数据选取的模型。利用极限学习机ELM神经网络、文化基因算法MAS优化的方式,克服了算法中存在早熟收敛和局部极小的问题。实现了对飞机不同部位载荷自适应选取不同飞行参数的效果,有效获得评估出飞参数据的重要度。验证结果表明,优化后的ELM-M模型比传统选取飞参模型的精度得到了极大提高,泛化能力增强,说明了方法的可行性、有效性。     

两种气动布局飞机的着陆特性分析

应用 2种气动布局飞机在着陆构形下的气动力数据 ,仿真计算了飞机的进场着陆过程 ,通过对着陆性能与飞行品质的分析表明 ,飞机气动特性和飞行员的操纵策略对着陆性能起着重要的作用。     

国内飞参使用及发展趋势设想

飞参数据是调查飞行事故的重要依据,在飞机研制/试飞、训练、状态监控、视情维修等方面起到十分重要的作用。随着飞参数据记录系统的发展,飞参数据的应用前途广阔。因此,深入挖掘飞参的应用价值,对确保飞行安全、提高部队战斗力有着相当重要的作用。本文分析了国内外飞参应用研究现状,并对其发展趋势作了展望。     

基于Memetic算法的飞机着陆调度优化

以减少等待时间为目标，建立了一种多跑道机场飞机着陆调度模型，并采用Memetic算法对飞机着陆次序和时间进行了仿真优化，最后以浦东国际机场终端区内的实际数据为原型，验证了算法在解决飞机着陆调度优化问题中的可行性和高效性，从而为管制部门运行决策和跑道容量评估提供科学的建议。     

飞机单机寿命监控技术评述

单机寿命监控对挖掘每一架飞机的寿命潜力,保证飞机结构的使用安全,延长飞机服役期限具有重要的意义。飞机单机寿命监控从技术方式上分为四种:定期检查和维修,飞参数据监控,危险部位应变监控与飞参数据监控相结合,以智能材料为基础和结构的监控。首先回顾了飞机寿命监控的时间发展历程,并对每个阶段监控方式的优缺点进行了比较,表明随着硬件技术的进步监控方式在不断的进步,精度也越来越高;然后总结了在单机寿命监控发展过程中使用的四种监控技术方式及其优缺点,通过对几种技术方式的分析,认为依赖于智能材料的飞机健康监测系统的监控将是未来单机寿命监控的发展方向。     

支持向量机的B737飞机水平尾翼裂纹故障预测

为保障飞机的飞行安全,做到预防性维修,提升飞机的飞行安全及任务出勤率,需要对飞机结构出现的疲劳裂纹进行及时检测并修理。基于支持向量机理论,建立了支持向量机回归预测模型,并应用该模型对B737飞机水平尾翼健康信息的特征值(小波包分解系数提取的能量)进行了故障预测研究。为建立最佳支持向量机模型,选用了支持向量机四种常用的核函数分别对特征值进行了预测。同时还对支持向量机预测模型与神经网络预测模型(BP神经网络预测模型)的预测结果进行了比较与分析,研究表明,应用支持向量机所设计的预测模型准确率比较高,可以较好地对飞机水平尾翼的裂纹故障进行预测。     

一种基于物理机制的飞机增升装置气动噪声快速预测方法研究

随着航空发动机先进噪声控制技术的使用,机体噪声已经成为飞机着陆阶段的主要声源。在民用飞机进场着陆与起飞过程中增升装置和起落架的气动噪声是机体噪声最强声源。本文研究了一种基于物理机制的增升装置气动噪声预测方法,编制了增升装置气动噪声快速预测程序,修正了增升装置气动噪声预估模型,采用国际公开的文献和试验数据与气动噪声快速预测程序计算结果进行对比。编制气动噪声快速预测程序为评估飞机概念设计阶段的部件噪声级提供了工程实用工具。     

民机近地面飞行建模与起降阶段事故复现研究

民航飞机的大量飞行事故发生在起飞和着陆阶段,而风切变等大气扰动现象又是重要的诱因之一。在飞机基本动力学模型的基础上,研究面向民机起降阶段的飞行事故仿真建模。系统推导了含扰动风的近地面飞行动力学模型,建立了用于飞机异常接地过程仿真的起落架模型。结合某型民机的建模数据和飞行记录数据,实现了对该机重着陆和扰动风下擦地复飞的事故过程再现。与飞行记录数据的对比分析表明,模型能够复现实际飞行过程,对飞行安全分析和飞行事故调查具有辅助支持作用。     

从物理成因和机组心理谈重着陆的预防

一、概念重着陆是指飞机在着陆接地过程中垂直过载超过了该机型给定限制值。重着陆会使飞机的结构,特别是起落架、机翼等部件承受较大的载荷,对机体结构造成损伤;严重时会造成跳跃,危及飞行安全甚至引发飞行事故。     

飞参系统在飞机维护中的应用研究

飞参系统是飞行参数记录系统的简称,通常包括机载采集记录系统、地面数据处理系统和地面保障系统,是一种用于监测飞机及其系统工作状态以及飞行员操纵飞机情况的自动测试记录系统(用飞参记录器或飞行数据记录器表示).机上的信号类型一般有模拟量、开关量、数字量、频率/周期量等.飞参记录系统的传感器将非电量信号(如高度、速度、位移、频率等)转换成电信号,经过信号调节器调节,送入采编器,采编器对模拟信号进行采样、量化,并按照一定的帧格式对信号进行编码,使所有的信号以数字量的形式表达,而后将信号存入记录器.记录在记录器内的飞参信息,由数据(转录)卸载器读取,通过数据回放译码设备输入计算机,计算机把原始码还原成物理量,以数据表格、曲线、图形报表和三维仿真等方式显示或打印输出,以便对飞参信息进一步分析.     

飞参数据的应用研究现状及发展趋势

飞参系统记录了飞机飞行过程中的大量参数,这些参数在飞机的研制、试飞、训练、维护和事故调查等方面都有着巨大的应用价值.本文总结了国内外对飞参数据的应用研究现状,在此基础上,探讨了今后我国该领域研究的发展趋势.     

一种基于SVR的飞机巡航段油耗预测方法

针对飞机巡航段燃油消耗量预测问题,提出一种基于支持向量回归机(SVR:Support Vector Regression)的预测建模方法,并应用Grid-Search参数寻优法优化模型参数,基于真实QAR数据建立SVR预测模型,并从平方相关系数和平均绝对百分误差两个不同指标与BP神经网络模型的预测结果进行比较,比较结果表明:SVR预测模型的预测结果精度高。     

飞机结构部件疲劳寿命预测技术研究

为解决飞机结构部件疲劳寿命有效预测的难题,以实现视情维修,提升飞机的安全性与可靠性,本文以某型军用飞机某一关键结构部件———水平尾翼为具体研究对象,对其进行疲劳寿命预测技术研究。采用飞机结构疲劳寿命专用试验平台,对飞机水平尾翼进行长期疲劳寿命试验,得到疲劳寿命真实试验数据,运用模糊相关理论及强化函数,建立混合疲劳寿命预测模型,应用此模型对飞机水平尾翼疲劳寿命进行预测研究。试验结果表明,所设计的模型预测准确性较传统M iner模型有了很大提高,具有很好的工程实用价值。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

航空航天技术与产品

有益于飞行员状态感知的航空电子组件尤尼弗塞尔电子公司推出了一种称作system—1的新型航空电子组件，它能在辅助飞行员提高飞行中的状态感知的同时，改善飞行的信息流。地形感知和告警系统（TAWS）设计用来帮助防止可控飞行进人地形事故，能提供3种当前视景并预测飞机位置。每一种视景都包括飞行计划、与飞行航迹相关的周围地形显示以及取自飞行管理系统大气数据计算机、无线电高度表和仪表着陆系统的数据。TAWS将与存在快闪存储器中的全球地形数据库数据比较飞机所在位置。系统显示采用触敏式屏幕，该屏幕为780×1024像素，重约2千克…     

基于飞参数据的双轴涡轮发动机不稳定工作判读方法

为了通过飞参数据研判发动机工作情况,对双轴涡轮发动机工作特性进行分析,并提出一种基于飞参数据的双轴涡轮 发动机不稳定工作的判读方法。在双轴涡轮发动机正常工作时,高、低压转子换算转速差和低压转子换算转速之间存在确定的对 应关系,通过多架次飞参数据分析得以验证。在发动机气动失稳后这种对应关系会改变,可以通过分析换算转速差和换算转速之 间的关系来研究发动机不稳定工作状态。将该判读方法应用于某次空中停车故障分析,结果表明：该方法简单易行,使用数据为 常用飞参数据,计算工作量小,可以很好地描述发动机不稳定工作的发展历程,与直接判读数据相比,可提前约20s发现发动机工 作偏离,较为准确地确定诱发原因,并可应用于发动机故障分析及预测。