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基于机器学习的航空运营风险预警模型研究

发布时间:2021-02-02 18:09
  随着民航业的发展,航空运输量的增加和飞机设计要求的提高使得航空运营风险及其复杂度呈不断增长趋势。基于经验的航空风险定性分析方法在一定程度上能够有效保障航空运营安全,但其自身局限性也限制了航空安全水平的进一步提高。如何运用数据技术建立更具前瞻性、更为精确化的航空运营风险管理体系,提高航空安全的风险预警能力是当今航空业发展过程中亟待解决的问题。本文对基于机器学习的航空运营风险预警模型进行研究:针对航空运营风险事件,建立了一种航空运营风险预警参数识别方法,通过机理分析提取事件关联要素并建立预警逻辑,结合QAR参数集识别选取航空运营事件的风险预警参数。研究了航空运营样本数据处理方法。在航空运营事件判定及风险区间划分的基础上提出了航空运营样本风险类别确定方法;根据参数数据特性,给出了基于多项式曲线拟合、遗传优化BP神经网络等方法的风险预警参数空缺值填补方法。基于支持向量机分类理论,以遗传优化和自适应变异粒子群优化的航空运营风险分类器为核心,建立了的航空运营风险预警模型,通过风险预警参数实时数据的监控并分析实现该模型的风险预警功能,并以重着陆、APU-IGV叶片断裂为例验证该风险预警模型的有效性。 

【文章来源】:南京航空航天大学江苏省 211工程院校

【文章页数】:75 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于机器学习的航空运营风险预警模型研究


飞机单点接地受力示意图(侧视图)

示意图,飞机,单点接地,正视图


图 2.4 飞机单点接地受力示意图(正视图)便分析,设定飞机为刚体,质量为 m,G 为重心。W 为综合了飞机重力和升力,作用于重心G 。mF 为地面对起落架的作用力,作用点为 O。当mF 数值过超限时,飞机发生重着陆。F 为飞机所受空气阻力。 为 xz 面上飞机与地面的, 为yz 面上飞机与地面的夹角(即横滚角)。Gl 为在重心沿飞机纵轴方向到 为重心沿起落架方向到 O 点的距离。mr 为在飞机横轴方向上主起落架到飞机三个运动趋势,建立单点接地状态下的飞机运动方程。方向的飞机受力方程如下:( , )( , )zz z m mzW mama W I F FI za 为飞机沿 z 轴方向的垂直加速度,方向向下时为正值。 ( , )zI 为mF 在 z 轴是俯仰角 和横滚角 的函数,数值与 和 负相关。力方程可知,单侧主起落架受到的载荷与俯仰角 、横滚角 、方向向上的及 W 为正相关关系。此外,横滚角 增加会导致飞机侧向加速度及起落架承,若超限则将引发重着陆。

示意图,飞机,受力,示意图


图 2.5 飞机双点接地受力示意图双点接地阶段,两个主起落架mF 的等效作用点 O 位于飞机纵轴面上。 为重心沿飞机纵轴方向到 O 点的距离,nl 为前起落架沿纵轴方向到 O 点的距离方向的飞机受力方程如下:2coszmW a mF z 为飞机沿 z 轴方向的垂直加速度。由公式可知,mF 的数值与俯仰角 、向上正相关关系。方向的飞机运动趋势与单点接地情况类似,方程如下:2=cos sinp G FJ a Wl Fl 2J 为转动惯量,pa 为俯仰角加速度。三点接地落架接地后,飞机在滑跑过程中绕横轴向下做低头运动,直至前起落架接地施加向上的作用力nF 。飞机在垂直方向上的受力方程如下:2 +m n zF F W a ma 为飞机沿 z 轴方向的垂直加速度,数值大小与飞机俯仰变化率正相关。由公

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本文编号:3015146

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