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- 基于视觉Transformer飞行员姿态估计
- 作者： 吴红兰 刘豪 孙有朝 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 智能驾驶舱 民用飞机 飞行员姿态估计 自注意力 可解释性
- 描述： 飞行员姿态(ViTPPose)估计模型，该模型在卷积神经网络(CNN)主干网络末端使用包含多层编码层的双支路Transformer模块，编码层联合Transformer和空洞卷积，在增大感受野的同时捕捉
- 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。