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《南京航空航天大学》 2012年
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下降阶段的飞机油耗优化建模方法研究

刘芳  
【摘要】:不断升高的航油价格和面临的环境压力,全球民航正在为节约每一滴油而努力。避免“油烧油”是其中的重要手段,这就需要在制定燃油计划时精确地估计飞机燃油消耗。飞机燃油消耗模型是估计飞机飞行过程中燃油消耗的重要依据,精确的模型可以最大限度地减少“油烧油”现象。然而,民航没有建立燃油消耗估计理论体系,美欧几家大公司依靠其掌握的高精度燃油估计技术,收取高额的服务费。 相比飞机的巡航阶段,下降阶段的环境变化更加复杂,影响飞机燃油消耗的因素更多,分析研究下降阶段的燃油消耗,建立较精确的飞机下降阶段燃油消耗模型,是实现油耗精确估计不可或缺的重要环节。 分析比较大量QAR飞行数据发现,同一机型的燃油消耗值在相同下降环境中具有高度可重复性。基于此,提出了下降阶段的分段匹配燃油消耗模型。该模型根据飞机油耗的各影响因素的范围,对下降阶段的飞行环境进行分类,并根据不同环境的燃油消耗历史数据建立燃油消耗估计模型。油耗估计精度依赖于历史数据中对下降环境覆盖能力,一旦覆盖不足,该模型的连续性不理想。针对上述不足,采用神经网络建模方法,克服了分段匹配燃油消耗模型的缺点,扩大了模型适用范围,实现了下降阶段任意飞行环境下的飞机燃油估计。事实上,不同因素对下降阶段的燃油消耗影响也是不同的,确定各因素对油耗的影响程度,有助于实现模型的优化。为此,利用相关系数定义确定了各影响因素与燃油消耗量相关度,并在此相关度的指导下,开展了基于神经网络模型的参数优化分析。在不降低燃油预测精确度的前提下,精简模型输入参数个数,建立了基于神经网络的燃油消耗优化模型。 实验对比分析表明,通过参数优化,将影响飞机下降阶段燃油消耗的因素由十个(气压高度、空速、纵向加速度、大气总温、风速、风向、倾斜角、垂直加速度、俯仰角、飞机总重量)减少为四个(空速、纵向加速度、俯仰角、飞机总重量)后,下降阶段神经网络燃油消耗估计的精度仅由4.02%变为4.38%;分段匹配燃油消耗模型的精度由1.96%变为0.76%,数据覆盖率大大提高,并且优化后的模型更加精简实用,计算量也大大减少。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:V241

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【参考文献】
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