【摘 要】
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针对现有燃油估计方法大多只考虑飞机纵剖面、巡航阶段且模型参数复杂等问题,传统方法工程应用较差,提出一种采用T-S模糊神经网络的飞机燃油消耗估计模型。通过提取特定航班
【机 构】
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中国民航科学技术研究院,中国民航大学电子信息工程学院,中国民用航空中南地区空中交通管理局湖北分局
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针对现有燃油估计方法大多只考虑飞机纵剖面、巡航阶段且模型参数复杂等问题,传统方法工程应用较差,提出一种采用T-S模糊神经网络的飞机燃油消耗估计模型。通过提取特定航班的若干次QAR数据及飞机性能,不同航段关键影响因素,实行航路分阶段建模。仿真中前件网络参数采用改进的衰减记忆全局关联函数和学习率自适应调整相结合的梯度下降算法进行计算,后件网络采用改进的遗传算法。实验结果表明,改进方法有效的提高了估计精度,更加契合工程应用需求,具有较高的实用价值。
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