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- 基于统计的飞机滑行状态识别方法及油耗研究
- 作者： 谢春生 余志伟 来源： 航空计算技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： QAR数据 滑行 燃油流量 状态识别
- 描述： 飞机地面滑行状态及其合理设定推力是准确计算污染物排放和地面滑行路径优化的基础。采用大量机载QAR数据,通过对数据插值填补空白项,构建CCSD算法识别滑行状态并研究其与推力的关系。经研究表明,飞机在地面转弯、停止、匀速、刹车和急刹车等滑行时,燃油流量变化不明显,只有飞机加速持续10 s以上且最终速度大于15 kn的加速状态,燃油流量才会明显变化。
- 基于QAR数据的碳当量值适航符合性验证方法
- 作者： 曹惠玲 汤鑫豪 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 比航程 QAR数据 碳当量值 适航 基准几何因子
- 描述： 为评估飞机碳排放水平并验证适航性，对国际民航组织最新的碳排放认证程序进行了研究。以比航程（SAR）和基准几何因子（RGF）组成的综合指标碳当量值作为评估适航性的度量，根据飞机最大起飞重量（MTOM）值选取试飞测量点，并确定对应的飞机碳当量值限制线。提出了一种基于快速存储记录器（QAR）数据的飞机碳当量水平快速评估方法，利用新服役飞机的QAR数据，使用多参数支持向量机回归（SVR）方法分别建立燃油消耗率和空速相对于推力的修正关系，通过飞机总重换算求解三个飞行测试点条件下的SAR值并计算碳当量值。使用一架B777-200新飞机的QAR数据进行实例分析，计算结果显示该机型碳当量值为1.5987，超出限制线20.4%。提出的基于QAR数据的碳当量值计算方法可以用于飞机碳排放水平的快速评估。
- 基于QAR水洗数据与神经网络的航空发动机气路状态分类方法研究
- 作者： 韩志斌 来源： 厦门大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： QAR数据 航空发动机 气路 状态分类 神经网络
- 描述： 基于QAR水洗数据与神经网络的航空发动机气路状态分类方法研究
- 基于运行数据的飞机离场和巡航阶段燃油消耗预测
- 作者： 孔祥鲁 来源： 南京航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： QAR数据 燃油里程 油耗预测仿真实验平台 燃油消耗优化模型 侧风
- 描述： 基于运行数据的飞机离场和巡航阶段燃油消耗预测