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时间:2019-03-13
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1、硕士学位论文基于神经网络的A330多因素油耗模型研究研究生姓名:颜艳导师姓名:陈静杰教授2015年5月5日分类号:TP391密级:公开UDC:621.3学号:1202082中国民航大学硕士学位论文基于神经网络的A330多因素油耗模型研究研究生姓名:颜艳导师姓名:陈静杰教授申请学位类别:工学硕士学科专业名称:控制理论与控制工程所在院系:航空自动化学院论文答辩日期:2015年5月9日2015年5月5日ResearchonMultivariateModelofAircraftFuelConsumptionbasedonNeuralNetworkADissertationSubmittedtoCi
2、vilAviationUniversityofChinaFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYYANYanSupervisedbyProf.CHENJing-jieCollegeofAeronauticalAutomationCivilAviationUniversityofChinaMay5th,2015中国民航大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽巧所知,隙了文中特别加标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,一也不包含为获得中国民航大学或其
3、它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何巧献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研巧生签名:疏私日期;处佐玉T.中国民航大学学位论女使用授权声明中国民航大学、中国科学技术信息研巧所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档、缩印或其他复制手段保存论文。,可封采用影印本人电子文档的内容和纸质论文的内一容相致,允许论文被查阅和借阅,(。除在保密期内的保密论文外可抖公布包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权中国民航大学研究生部办理。硏究生签名:导师综名;期:化i、r摘要随着民航运输业的快速
4、发展以及国际社会对环境问题的关注,航空运输节能减排已成为热点。因此,建立油耗模型,准确预测航线飞行油耗量,是节油的重要环节之一。由于影响航线油耗的因素众多且内在关联紧密,相对预测变量航线飞行油耗量呈显著非线性,其难点在于表达各影响因素间的强耦合关系,关键在于模型的预测精度。基于以上问题,本文的主要工作是:首先,对影响航线油耗的关键因素进行研究,并完成QAR数据的飞行阶段划分和参数提取工作。然后,采用两种方法构建了基于BP神经网络的各阶段油耗模型。第一种建模方法:以各阶段影响参数为输入,各阶段油耗量为输出,构建了一个三层BP网络油耗模型。第二种建模方法:以单参数油耗贡献为加强因子的基础上,采
5、用重入设计方法,构建了一种新型的BP网络油耗模型。最后,基于模型采用平均影响值算法进行影响结构分析,给出各影响因素对相应阶段油耗量的影响方向和影响程度排序。接着,利用敏感度分析法对各阶段影响因素进行分析并量化其影响大小,进而确定了各因素微小变化对相应阶段油耗量的贡献程度。实验结果表明:实验建立的油耗模型精度均在自主加油量范围之内,可为实际航线飞行油耗估计提供技术支持;平均影响值算法和敏感度分析法对影响因素的分析并量化对航线油耗影响因素评估具有参考价值。关键词:油耗模型;BP神经网络;影响结构分析;平均影响值算法;敏感度分析法IAbstractWiththerapiddevelopmento
6、fthecivilaviationtransportationindustry,energyconservationandemissionreductionofcivilaviationtransportationhasbecomeahottopic.Inaddition,theinternationalcommunityincreasinglyconcernedaboutenvironmentalissues,andenvironmentalprotectionhasbecomeanindicatorofthesocialresponsibilityofairlines.Therefor
7、e,theestablishmentoffuelconsumptionmodelisoneofthemostimportantstepsforenergyconservationandemissionreduction.Duetothecomplexrelationsamongthevariousfactors,theaircraftfuelconsumptionissignificantlynonlinear.Thed
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