基于神经网络的民用飞机重着陆诊断技术研究

• 作者: 曹海鹏 舒平 黄圣国
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 重着陆 飞行品质监控 诊断模型 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 906-908
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

针对飞行品质监控工作中发现的国内航空公司对于重着陆的判断方法存在很多不足,一线飞行员和机务人员对此满意度不高,研究从造成重着陆的相关因素人手,利用QAR记录的多个飞行参数的信息,采用人工神经网络建立重着陆的诊断模型,以航空公司的B737机型的实际数据为样本对模型进行训练和验证,结果显示基于神经网络的模型能够准确判断重着陆事件,为重着陆的诊断提供了一条行之有效的途径,具有较强的工程实用价值和通用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒平		6	81	5.0	6.0
2	黄圣国	南京航空航天大学民航学院	68	791	16.0	25.0
3	曹海鹏	南京航空航天大学民航学院	3	44	3.0	3.0