关键词
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
中国民航飞行品质监控体系研究综述
作者: 陈行娟     卢飞     陈昊南   来源: 科技创新与生产力 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: QAR数据   飞行运行管理   航空安全   飞行品质监控  
描述: 中国民航飞行品质监控体系研究综述
基于S-G滤波算法的航空器着陆阶段滑行轨迹修正研究
作者: 何昕     王经义   来源: 现代计算机 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: QAR数据   S   航迹修正   G滤波  
描述: 对航空器着陆阶段运行轨迹分析是客观评价飞行员技术水平与航司运行品质的重要手段,在保障航空器安全高效运行等方面具有重要意义。通过对QAR数据中经纬度参数在地图软件中打点分析发现,航空器在跑道上减速滑行阶段轨迹出现明显的曲折、错位与偏移现象。采用S-G滤波算法,构建航空器着陆阶段轨迹修正模型,对航迹进行修正处理。结果表明,S-G滤波算法修正模型可对原始航迹进行良好修正。
航空器着陆跑道占用时间预测模型研究
作者: 李颖哲.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: QAR数据   卷积神经网络   麻雀搜索算法   航空器着陆跑道占用时间  
描述: 航空器着陆跑道占用时间预测模型研究
航空器着陆跑道占用时间预测模型研究
作者: 李颖哲.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: QAR数据   卷积神经网络   麻雀搜索算法   航空器着陆跑道占用时间  
描述: 航空器着陆跑道占用时间预测模型研究
作者: 赵晗     樊智勇     刘涛   来源: 计算机测量与控制 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: QAR数据   孪生支持向量回归   飞鼠搜索算法   随机森林   飞行状态预测  
描述:
基于QAR飞参数据飞行员风切变处置能力评价模型
作者: 孙宏     李旭     王静     郑林江     王东     尚家兴   来源: 中国民航大学学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: QAR数据   层次分析法   飞行安全   风切变处置能力   定量评价模型  
描述: 为提高飞行员处置风切变的能力,本文基于快速存取记录器(QAR, quick access recorder)飞参数据建立了飞行员风切变处置能力评价模型。首先,将飞行员风切变处置能力分为处置决策及时性、程序合规性以及航迹管理能力3个维度;其次,基于层次分析法(AHP, analytic hierarchy process)建立飞行员风切变处置能力评价体系,并融合专家经验构建风切变处置能力定量评价模型;最后,基于QAR采集的飞参数据验证该模型的实用性和可行性。实验结果表明,本文所构建的定量评价模型可以较好地判别飞行员风切变处置能力的优劣,定位出其处置不当的指标,并给出操纵建议。该评价模型可为改进飞行训练提供参考,具有一定的实用价值。
基于SSA-CNN的航空器着陆跑道占用时间预测
作者: 陈亚青     李颖哲     赵瑞     高浩然   来源: 科学技术与工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: SSA   QAR数据   跑道占用时间   跑道容量   CNN模型  
描述: 准确地评估跑道容量。由于着陆过程的动态性和复杂性,采用注重数据特征提取的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)对AROT进行预测,针对CNN容易陷入局部最优
作者: 郭学英     李建伏   来源: 现代电子技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: QAR数据   高度保持   模糊免疫PID   JSBSim   目标函数   A320   萤火虫算法  
描述:
基于神经网络特征线提取的飞机位姿识别方法研究
作者: 陈长俊     唐丹     杨浩     游安清     潘旭东   来源: 强激光与粒子束 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 数据集增强   位姿识别   神经网络   特征线提取  
描述: 为实现复杂情况下的飞机位姿识别,提出了基于神经网络特征线提取的位姿识别新方法。该方法利用3D模型进行图像渲染,通过添加背景形成数据集,为提高算法鲁棒性进行了数据集增强。特征线提取模型采用卷积神经网络
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