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关键词
- 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数据的民航客机设计理念分析
- 作者： 陈啸 王永飞 来源： 计算机测量与控制 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： QAR数据 高度保持控制律 自动飞行 设计逻辑
- 描述： 中国国内运行着大量国外先进民用飞机。这些飞机全部装有飞行数据快速存取记录器,以采集飞行数据开展飞行品质监控工作;民机日常飞行数据除了能够在航空公司运行中发挥作用,还能够通过技术手段分析得出先进型号的设计经验与运行特点,相关技术成果对国产民机制造业的发展也具有一定的借鉴意义;在分析国内外相关研究基础上,以两款国外民机巡航段飞行数据的分析为例,解析了两型飞机的高度保持控制律设计逻辑,实际案例分析表明,基于QAR数据的分析能够有效地反应在自动飞行阶段高度保持控制律中体现的设计逻辑,从而有助于对国产民机的设计和优化。
- 基于QAR数据的民航客机对称发动机差异监控模型和算法
- 作者： 张春晓 李润辉 石晓磊 来源： 数理统计与管理 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 性能参数 民航发动机 QAR数据 HOLT双参数指数平滑模型 差异监控
- 描述： 从某型民航客机发动机机队管理的实际出发,利用HOLT双参数指数平滑方法,建立基于机载QAR数据的对称发动机性能参数的差异监控模型,并给出实现对称发动机差异监控的算法。算例分析表明模型和算法能有效地识别发动机运行状态,并能预测发动机故障征兆,使发动机排故端口提前,且方法简单易于实现。
- 基于蒙特卡洛方法的飞机襟翼不对称风险预测
- 作者： 马超 张雄飞 徐建新 来源： 交通信息与安全 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： QAR数据 蒙特卡洛 飞行安全 襟翼不对称 风险预测
- 描述： 为了研究民航飞机在飞行时后缘襟翼不对称引起的飞行安全问题,基于蒙特卡洛模拟方法,利用飞行QAR数据建立了后缘襟翼不对称风险预测模型。使用某航空公司机型为B737-800的2架飞机航班数据作为模型样本数据,运用Matlab编程进行8 000次模拟抽样试验,得到了飞机在稳定飞行状态下,后缘襟翼不对称风险预测曲线,根据曲线分布特征将风险值定量划分为4个等级。研究结果表明,飞机稳态飞行时,不同飞机同一风险值下对应的后缘襟翼左右角度差值并不相同。通过制定风险值等级,确定差异化的监控阈值,可以更准确有效地监控后缘襟翼不对称故障,为航空公司关于襟翼不对称超限事件维修工程管理提供一定的技术参考。
- 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。
- 在翼航空发动机性能数字孪生建模方法
- 作者： 李春华 宁顺刚 杨彩琼 孙见忠 来源： 兵器装备工程学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： QAR数据 性能数字孪生 GasTurb 特性图缩放 在翼发动机
- 描述： 由于在翼发动机的运行环境和使用条件多变，发动机多运行在非设计状态，基于试车数据的稳态性能模型难以反映发动机运行的真实状况，鉴于此，提出了基于发动机在翼状态数据的性能模型修正方法，通过循环迭代计算的设计点性能匹配和特性图缩放和特性图参数寻优的非设计点性能匹配，借助GasTurb软件构建了某型CFM56/7B发动机在翼性能数字孪生模型，模型全工况多参数预测误差小于2.67%,验证了该方法的有效性和实用性。