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民用飞机座舱舒适性影响因素研究综述
1
作者
周琼瑶
张晗冰
《民用飞机设计与研究》
2024年第3期80-87,共8页
随着客机技术的发展和生活水平的提升,飞机已逐渐成为主流的交通方式之一,座舱环境舒适性也逐渐受到重视。聚焦于民用飞机舱室舒适性影响因素,采用文献调研的方式对飞机舱室主要环境参数控制要求、飞机运营中的实测座舱环境参数及运营...
随着客机技术的发展和生活水平的提升,飞机已逐渐成为主流的交通方式之一,座舱环境舒适性也逐渐受到重视。聚焦于民用飞机舱室舒适性影响因素,采用文献调研的方式对飞机舱室主要环境参数控制要求、飞机运营中的实测座舱环境参数及运营飞机中乘客机组舒适性主观评价进行研究分析。研究发现,针对座舱环境参数的标准之间存在较多不一致性,且现有标准未直接体现出飞机座舱驾乘舒适性;通过分析飞机实测参数与指标要求及主观评价值,发现座舱环境的整体评价为“较为满意”,距离“满意”仍有距离,即座舱环境仍有提升的空间和必要性;对于乘客,不同的问卷调查研究结果略有差异,但均显示噪声是影响乘客整体满意度的最不利因素,风速和光线的影响最小,气压、空气品质、温度仍有一定影响;对于机组,相对湿度是最不利的环境因素,其次为空气品质和噪声,但目前关注机组舒适性问题的研究较少。本文的研究成果能够为飞机舒适性优化及提升技术发展方向提供参考。
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关键词
飞机座舱环境
运营中
舒适性
主观评价
影响因素
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职称材料
基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测
被引量：
1
2
作者
庞丽萍
曲洪权
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期946-949,共4页
随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,...
随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,如采用最小二乘算法,参数估计是静态的,一般延迟较大;如采用单模卡尔曼滤波算法,虽能实现动态辨识,但不能同时兼顾稳态和过渡过程(突发污染)的参数估计性能,导致误差较大.为解决上述难题,本文提出基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测方法,同时完成污染源散发强度动态辨识和污染浓度状态实时预测.该算法由2个滤波器组成,分别用于匹配系统的稳态和突发过渡过程特征,提高浓度方程参数估计和状态预测性能,保证飞机座舱空气质量态势预测的快速性和准确性.仿真结果证实了该算法的有效性.
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关键词
飞机座舱环境
污染浓度预测
污染源强度辨识
双模滤波器
卡尔曼滤波
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职称材料
题名
民用飞机座舱舒适性影响因素研究综述
1
作者
周琼瑶
张晗冰
机构
上海飞机设计研究院
大型客机集成技术与模拟飞行全国重点实验室
出处
《民用飞机设计与研究》
2024年第3期80-87,共8页
文摘
随着客机技术的发展和生活水平的提升,飞机已逐渐成为主流的交通方式之一,座舱环境舒适性也逐渐受到重视。聚焦于民用飞机舱室舒适性影响因素,采用文献调研的方式对飞机舱室主要环境参数控制要求、飞机运营中的实测座舱环境参数及运营飞机中乘客机组舒适性主观评价进行研究分析。研究发现,针对座舱环境参数的标准之间存在较多不一致性,且现有标准未直接体现出飞机座舱驾乘舒适性;通过分析飞机实测参数与指标要求及主观评价值,发现座舱环境的整体评价为“较为满意”,距离“满意”仍有距离,即座舱环境仍有提升的空间和必要性;对于乘客,不同的问卷调查研究结果略有差异,但均显示噪声是影响乘客整体满意度的最不利因素,风速和光线的影响最小,气压、空气品质、温度仍有一定影响;对于机组,相对湿度是最不利的环境因素,其次为空气品质和噪声,但目前关注机组舒适性问题的研究较少。本文的研究成果能够为飞机舒适性优化及提升技术发展方向提供参考。
关键词
飞机座舱环境
运营中
舒适性
主观评价
影响因素
Keywords
aircraft cabin environment
in operation
comfort
subjective evaluation
influence factor
分类号
V223 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测
被引量：
1
2
作者
庞丽萍
曲洪权
机构
北京航空航天大学航空科学与工程学院
北方工业大学信息工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期946-949,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50808007)
"凡舟"青年科研基金资助项目(20080504)
文摘
随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,如采用最小二乘算法,参数估计是静态的,一般延迟较大;如采用单模卡尔曼滤波算法,虽能实现动态辨识,但不能同时兼顾稳态和过渡过程(突发污染)的参数估计性能,导致误差较大.为解决上述难题,本文提出基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测方法,同时完成污染源散发强度动态辨识和污染浓度状态实时预测.该算法由2个滤波器组成,分别用于匹配系统的稳态和突发过渡过程特征,提高浓度方程参数估计和状态预测性能,保证飞机座舱空气质量态势预测的快速性和准确性.仿真结果证实了该算法的有效性.
关键词
飞机座舱环境
污染浓度预测
污染源强度辨识
双模滤波器
卡尔曼滤波
Keywords
aircraft cabin environment
contaminant concentration prediction
contaminant source estimation
double model filter
Kalman filter
分类号
V851 [航空宇航科学技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
民用飞机座舱舒适性影响因素研究综述
周琼瑶
张晗冰
《民用飞机设计与研究》
2024
0
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职称材料
2
基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测
庞丽萍
曲洪权
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
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职称材料
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