基于点融合系统的进场航空器排序与调度

作者： 游录宝   来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 帝国竞争算法   排序与调度   点融合系统   航迹预测   多目标  

描述： 基于点融合系统的进场航空器排序与调度

航空器性能对环境运营成本影响分析研究

作者： 何修齐   田勇   王倩   王云洋   来源： 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 环境运营成本   高空巡航   航空器性能   GDOC模型   航空运输   凝结尾  

描述： 结合航空器运行最关注的两个方面:经济性和环保性,分析航空器性能中对环境运营成本产生影响的因素.为了构建环境运营成本模型,确定巡航高度和速度对CO_2排放和凝结尾生成的影响关系.通过AGTP和航空器性能参数构建适用于标准及非标准大气条件下连续的GDOC模型.以北京地区的高空探空数据及A320机型的性能数据为例进行分析.结果表明:优先选择凝结尾产生概率低的高度层飞行,然后尽可能选择较高的飞行高度层,降低飞行速度,可以更好地降低GDOC.

航空器性能对环境运营成本影响分析研究

作者： 何修齐   田勇   王倩   王云洋   来源： 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 环境运营成本   高空巡航   航空器性能   GDOC模型   航空运输   凝结尾  

描述： 结合航空器运行最关注的两个方面:经济性和环保性,分析航空器性能中对环境运营成本产生影响的因素.为了构建环境运营成本模型,确定巡航高度和速度对CO_2排放和凝结尾生成的影响关系.通过AGTP和航空器性能参数构建适用于标准及非标准大气条件下连续的GDOC模型.以北京地区的高空探空数据及A320机型的性能数据为例进行分析.结果表明:优先选择凝结尾产生概率低的高度层飞行,然后尽可能选择较高的飞行高度层,降低飞行速度,可以更好地降低GDOC.

国外典型航空发动机连续式涡轮试验器简介

作者： 张星   来源： 内燃机与配件 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 涡轮   航空发动机   国外   综述   试验器  

描述： 涡轮试验器是航空发动机研制的关键设备,本文通过收集相关资料,整理出目前国外主要航空发动机研制单位及国外相关大学、研究所的连续式涡轮试验器的参数和特点,为国内涡轮试验和涡轮试验器建设提供参考。从文中可以看出,虽然目前航空发动机涡轮效率已经达到了一个较高的水平,但是各研制单位依旧投入了大量人力物力去提高涡轮试验水平,尤其在部分新的研究领域,例如高低压涡轮匹配、低压涡轮低Re数性能,低压涡轮噪声等。

航空发动机燃油雾化特性研究进展

作者： 严红   陈福振   来源： 推进技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 雾化实验   航空发动机   雾化理论   综述   数值模拟   燃油雾化  

描述： 从实验、理论和数值模拟三个方面对航空发动机内的燃油雾化问题研究进展进行了综述。实验方面,通过雾化实验,可定性分析喷注参数及环境条件等因素对雾化效果的影响,测量技术是影响实验精度的关键;雾化理论对液膜

航空发动机燃油雾化特性研究进展

作者： 严红   陈福振   来源： 推进技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 雾化实验   航空发动机   雾化理论   综述   数值模拟   燃油雾化  

描述： 从实验、理论和数值模拟三个方面对航空发动机内的燃油雾化问题研究进展进行了综述。实验方面,通过雾化实验,可定性分析喷注参数及环境条件等因素对雾化效果的影响,测量技术是影响实验精度的关键;雾化理论对液膜

基于机器学习的终端区进场航空器预计到达时间预测

作者： 顾明昕   来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 集成学习   到达时间预测   进场航空器   机器学习   梯度提升回归树  

描述： 基于机器学习的终端区进场航空器预计到达时间预测

基于多源数据挖掘的航空发动机齿轮箱故障诊断研究

作者： 沈君贤   来源： 哈尔滨工程大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器学习   多源数据挖掘   随机共振   自适应特征提取   加权核主元分析  

描述： 基于多源数据挖掘的航空发动机齿轮箱故障诊断研究

基于机器学习的航空器进近飞行时间预测

作者： 叶博嘉   鲍序   刘博   田勇   来源： 航空学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理   机器学习   特征重要度   随机森林   进近飞行时间预测  

描述： 为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。

光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述

作者： 祝文韬   谢宝蓉   王琰   沈霁   朱浩文   来源： 计算机科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   光学遥感图像   深度学习   飞机目标检测   模板匹配  

描述： 光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。