基于BP神经网络的飞机油耗与轨迹匹配模型研究

魏志强, 张文秀

(中国民航大学 空中交通管理学院, 天津 300300)



基于BP神经网络的飞机油耗与轨迹匹配模型研究

魏志强, 张文秀

(中国民航大学 空中交通管理学院, 天津 300300)

研究了基于与QAR记录相匹配的飞行轨迹数据建立的BP神经网络油耗模型,利用飞行轨迹数据输入模型求得油耗估算值,通过与QAR真实燃油数据对比,进行模拟分析。以某些航班的雷达记录数据为例进行油耗计算,结果表明本实验模型在燃油方面的估算误差不超过2%,满足空管方面对燃油消耗的计算。研究结果可以用于定量分析空管运行对民航节能减排的影响,从而在确保飞行安全、管制容量的前提下更好地兼顾绿色运行的要求,提升空中交通运行质量。

航空运输; BP神经网络; 油耗估算; 轨迹数据

0 引言

油耗是航空公司、空管以及相关领域人员一直潜心研究的重要指标之一[1],它更是安全性、经济性和环境评估必不可少的重要指标。为了降低飞机油耗,空管部门在新技术推广应用方面开展了大量工作,包括RVSM运行、PBN 技术、平行航路、多机场协同放行(CDM)、连续下降运行(CDA)、SWIM和空中立交桥等[2-3]。但现有空管监视设备存在不能采集飞机油耗数据的局限性,直接影响空管运行质量对节能减排效果的定量评价[4]。

目前,国内外开展了关于飞机油耗估算的大量研究。文献[5]对民用飞机巡航性能计算进行了研究;文献[6]建立了能量平衡原理的燃油消耗估计模型;文献[7]建立了爬升阶段燃油流量的回归模型;文献[8]基于灰色理论建立了民航燃油消耗量预测模型并进行了应用性分析。……