基于机器学习的FDR MoC6试验数据分析方法 |
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引用本文: | 严淑芹,王伟.基于机器学习的FDR MoC6试验数据分析方法[J].民用飞机设计与研究,2023(4):14-21. |
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作者姓名: | 严淑芹 王伟 |
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作者单位: | 上海飞机设计研究院 |
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摘 要: | MoC6适航符合性验证试飞是民用飞机取证过程重要的必需条件。飞行数据记录仪(FDR)的MoC6试验有一项内容是:飞机试飞结束后,下载飞行数据记录器(FDR)记录的数据,并与飞行试验测试设备(FTI)采集的数据进行比对,以判断FDR记录数据是否准确。将其他型号飞机的FDR科目MoC6试验的分析结果用机器学习方法训练得出闵可夫斯基距离参数p值(1.8)、阈值(2.05),然后计算本型号飞机的FDR数据和FTI数据的闵可夫斯基距离、判断该距离是否超过阈值,以判断FDR记录的参数值变化与FTI的记录是否一致,即判断FDR记录数据是否准确。实现将FDR与FTI记录不一致的参数都找出来,即实现了召回率100%。
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关 键 词: | 飞行数据记录仪(FDR) MoC6 机器学习 闵可夫斯基距离 |
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