期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
起飞转弯爬升梯度损失分析 被引量:2
1
作者 赵向领 魏志强 +2 位作者 卢飞 唐建勋 韩博 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第4期283-286,300,共5页
起飞转弯爬升会降低飞机的爬升能力,影响起飞安全,为了保障越障安全,需要详细确定梯度损失。通过动力学模型推导出转弯爬升时的梯度损失计算公式,揭示了试飞数据内在原理,分析了固定坡度角转弯、固定转弯半径转弯的梯度损失影响因素和... 起飞转弯爬升会降低飞机的爬升能力,影响起飞安全,为了保障越障安全,需要详细确定梯度损失。通过动力学模型推导出转弯爬升时的梯度损失计算公式,揭示了试飞数据内在原理,分析了固定坡度角转弯、固定转弯半径转弯的梯度损失影响因素和转弯对起飞限重的影响。利用最小二乘法拟合了极曲线参数,计算了某机型的梯度损失数据,与试飞数据相比,计算结果平均偏差不超过0.73%,标准差不超过1.54%。可用于飞机离场程序设计、飞行性能的快速计算以及四维航迹预测。 展开更多
关键词 梯度损失 爬升梯度 转弯爬升 飞机性能
在线阅读 下载PDF
民机起飞爬升梯度适航符合性数学仿真评估 被引量:5
2
作者 孟祥光 王立新 刘海良 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期2222-2230,共9页
民机起飞过程中沿起飞航迹各点的爬升梯度反映了飞机超越地面障碍达到安全飞行高度的能力。针对适航条款对于起飞程序和爬升性能的要求,提出了一种基于人机闭环数学仿真计算的单发停车起飞爬升梯度适航符合性评估方法。建立了飞机本体... 民机起飞过程中沿起飞航迹各点的爬升梯度反映了飞机超越地面障碍达到安全飞行高度的能力。针对适航条款对于起飞程序和爬升性能的要求,提出了一种基于人机闭环数学仿真计算的单发停车起飞爬升梯度适航符合性评估方法。建立了飞机本体动力学模型、起落架运动模型和驾驶员操纵模型,提出了适航符合性评估指标,并设计了飞机单发停车起飞的仿真任务和驾驶员操纵程序。通过闭环数字飞行仿真完成了不同验证状态点的爬升梯度评估。该方法可应用于民机的概念方案设计,计算结果可为飞机起飞重量的确定与单发失效爬升性能的试飞验证等提供理论参考。 展开更多
关键词 爬升梯度 适航 单发停车 数字飞行仿真 驾驶员操纵模型
在线阅读 下载PDF
基于数字虚拟飞行的民机复飞爬升梯度评估 被引量:6
3
作者 涂章杰 王立新 陈俊平 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2530-2538,共9页
飞机的爬升梯度反映了其越过地面障碍达到安全高度的能力,为保障民机复飞时的飞行安全,适航条款规定复飞爬升梯度应满足一定的数值要求。根据适航条款对民机复飞程序和复飞爬升梯度的规定,提出了一种基于数字虚拟飞行的复飞爬升梯度适... 飞机的爬升梯度反映了其越过地面障碍达到安全高度的能力,为保障民机复飞时的飞行安全,适航条款规定复飞爬升梯度应满足一定的数值要求。根据适航条款对民机复飞程序和复飞爬升梯度的规定,提出了一种基于数字虚拟飞行的复飞爬升梯度适航符合性评估方法。基于适航条款规定和驾驶员操纵特点,建立了复飞任务的数字化模型和驾驶员操纵模型,进而以中国某型涡喷支线客机为对象建立飞行动力学模型,构成了可进行复飞爬升任务仿真的数字虚拟飞行仿真系统。通过仿真计算完成了对着陆爬升和进场爬升的爬升梯度评估,并与真实试飞结果对比,评估相对误差在10%以内,验证了本文方法的适用性和准确性。本文方法可应用于民机的概念方案设计,为保证飞机复飞爬升性能的适航符合性和最大着陆重量的确定等提供支持。 展开更多
关键词 民用飞机 爬升梯度 复飞 适航符合性 数字虚拟飞行 任务数字化模型 驾驶员操纵模型
在线阅读 下载PDF
基于极限梯度爬升算法与支持向量回归算法变权组合模型致密油的采收率预测 被引量:8
4
作者 张金水 田冷 +1 位作者 黄诗慧 董鹏举 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第12期4778-4787,共10页
致密油储层因具有渗透率与产能低下的特点,多采用大型水力压裂改造储层来提高采收率,根据不同的地质、压裂参数变化,预测改造后的采收率对于压裂施工改造有良好的指导作用。目前多因素影响的致密油压裂后采收率预测理论模型,难以实时准... 致密油储层因具有渗透率与产能低下的特点,多采用大型水力压裂改造储层来提高采收率,根据不同的地质、压裂参数变化,预测改造后的采收率对于压裂施工改造有良好的指导作用。目前多因素影响的致密油压裂后采收率预测理论模型,难以实时准确地根据压裂方式及参数来预测压裂后油藏采收率变化。为进一步提升致密油的采收率预测精确度,引进机器学习进行预测,基于极限梯度爬升算法(extreme gradient boosting algorithm,XGBoost)和支持向量回归算法(support vector regression algorithm,SVR)进行了一定改进得到变权组合模型XGBoost-SVR,模型借鉴残差进化机制,实现加权融合系数的最优组合,该组合模型可对两种单模型进行优势互补,避免了因单一模型参数导致的范围性误差,增大模型预测容错率。首先对致密油的采收率影响因素进行收集整理,分析地质因素、储层因素和工程因素对采收率的影响,构造相关原始数据集;其次将预处理后数据集输入SVR单模型和XGBoost单模型分别进行训练,得出单模型预测值;最后采用基于残差的自适应的变权组合方法建立XGBoost-SVR组合模型,得到各模型最终预测结果,明确采收率影响因素及各影响因素权重比。模型预测结果表明:与SVR和XGBoost单模型相比,组合模型在预测精度达到94.63%,表现出更好的适应性。 展开更多
关键词 致密油 采收率预测 极限梯度爬升算法-支持向量回归算法(XGBoost-SVR) 机器学习
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部