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尹大伟 《航空标准化与质量》2023,(S1):116-120
针对军事航空院校飞行学员培养模式变革的现实需要,以及当前飞行训练中飞参数据资源缺乏深度挖掘的现状,深入分析军事航空院校飞行学员飞行训练目标及飞行训练质量评估特点,探讨解析飞参数据辅助评估的早期制约因素、现实矛盾及前景展望,研究构建飞参数据辅助评估流程与基本技术框架。 相似文献
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飞行参数记录系统是重要的机载设备,本文应用功能测试法,对飞行参数记录测试系统进行了设计,实现了对飞参系统的测试,故障覆盖率高。该测试方法对其它飞参系统的测试具有推广价值。 相似文献
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为了提高航空器的安全性能,需量化飞参预测过程中的不确定性,因此本文提出了基于预测模型的置信度评价流程。针对航空器导航系统中的飞参数据,采用卷积神经网络开发预测算法,对选定的飞参数据进行预处理和训练,实现高精度的目标飞参预测。综合考虑了模型搭建中的认知不确定性和数据层面的偶然不确定性,采用模型集成的方法来捕获认知不确定性,通过双头网络捕获数据中的偶然不确定性。在此基础上,构建多源不确定性模型,实现了飞参预测模型的置信度评价。经过试验测试,在正常飞参数据中植入噪声模拟实际工况的不确定性,结果显示所提置信度评价方法能有效地表示飞参预测结果的准确性,提高了航空器飞行决策过程中的安全性与可靠性。 相似文献
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监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。 相似文献
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针对某型飞机飞行过程中出现的襟翼锁定故障,依据襟翼系统工作原理及内部逻辑,通过对飞参及机载维护数据的深入分析,提出了解决措施。 相似文献
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对试飞阶段5种可靠性时间信息采集方法进行了比较分析,通过比较得出,飞参数据发掘是可靠性时间信息采集的主要发展方向。在基于飞参数据的可靠性时间信息采集方法中,可靠性时间特征参数选取和关联规则的制定是关键技术,对于数据的准确性起到决定性作用。基于某型飞机,给出了基于飞参数据的可靠性时间信息采集流程和数据处理软件,证明了基于飞参数据的可靠性时间信息采集方法在型号评估中的可行性。 相似文献