[发明专利]飞机航行用信息生成装置以及飞机航行用信息生成方法有效
申请号: | 201480048664.3 | 申请日: | 2014-08-11 |
公开(公告)号: | CN105518763B | 公开(公告)日: | 2017-06-20 |
发明(设计)人: | 又吉直树;饭岛朋子 | 申请(专利权)人: | 国立研究开发法人宇宙航空研究开发机构 |
主分类号: | G08G5/02 | 分类号: | G08G5/02;B64D45/04;B64F1/36 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司11227 | 代理人: | 李洋,青炜 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 飞机 航行 信息 生成 装置 方法 以及 程序 | ||
1.一种飞机航行用信息生成装置,是生成用于飞机航行的飞机航行用信息的飞机航行用信息生成装置,其特征在于,具有:
数据处理部,其对由气象传感器获取的降落路径上的多个规定高度的风向数据以及风速数据、跑道的方位数据实施预处理;以及
降落难易度推断部,其将飞机的机型信息和由上述数据处理部输出的多个规定高度的飞机的飞行状态的变动幅度作为输入信息,并通过第一推断模型推断飞机相对于跑道的降落难易度,
上述第一推断模型是将在推断对象的降落路径上飞行并降落的飞机的飞行数据、以及飞行员对降落难易度主观地进行评价的评价数据作为学习数据,通过非线性多变量分析方法构建而成的。
2.根据权利要求1所述的飞机航行用信息生成装置,其特征在于,
上述第一推断模型是将推断对象型号的飞机的飞行数据作为学习数据构建而成的。
3.根据权利要求1所述的飞机航行用信息生成装置,其特征在于,
上述数据处理部具有风干扰推断部,
上述风干扰推断部将通过对由上述气象传感器获取的降落路径上的多个规定高度的风向数据以及风速数据、上述跑道的方位数据实施预处理而获取的数据作为输入信息,并通过第二推断模型推断多个规定高度的风速的正对风分量的变动幅度、侧风分量的变动幅度、以及上下风分量的变动幅度,
上述第二推断模型是将在推断对象的降落路径上飞行并降落的飞机的飞行数据作为学习数据,通过非线性多变量分析方法构建而成的。
4.根据权利要求3所述的飞机航行用信息生成装置,其特征在于,
上述第二推断模型是将基于上述飞机的飞行数据计算出的、飞机受到的风速的正对风分量、侧风分量、以及上下风分量的经时信息的移动平均值作为学习数据的输入值来使用而构建而成的。
5.根据权利要求3所述的飞机航行用信息生成装置,其特征在于,
上述第二推断模型是将基于上述飞机的飞行数据计算出的、飞机受到的风速的正对风分量、侧风分量、以及上下风分量的经时信息的围绕移动平均值的标准偏差作为学习数据的输出值来使用而构建而成的。
6.根据权利要求3所述的飞机航行用信息生成装置,其特征在于,
上述风干扰推断部通过将由上述气象传感器获取的降落路径上的多个规定高度的风向数据以及风速数据、上述跑道的方位数据作为输入信息实施坐标变换,来计算多个规定高度的风速的正对风分量、风速的侧风分量,通过分别对上述正对风分量以及上述侧风分量在高度方向上进行数值微分,来计算多个规定高度的正对风分量的高度变化率以及侧风分量的高度变化率,将上述正对风分量、上述侧风分量、上述正对风分量的高度变化率、上述侧风分量的高度变化率以及高度作为输入信息,并通过上述第二推断模型推断上述风速的正对风分量的变动幅度、上述侧风分量的变动幅度、以及上述上下风分量的变动幅度。
7.根据权利要求1所述的飞机航行用信息生成装置,其特征在于,
上述数据处理部具有飞机响应推断部,
上述飞机响应推断部将多个规定高度的降落路径上的正对风分量以及侧风分量、多个规定高度的正对风分量的变动幅度、侧风分量的变动幅度以及上下风分量的变动幅度作为输入信息,并通过第三推断模型推断多个规定高度的飞机的飞行状态的变动幅度,
上述第三推断模型是将在推断对象的降落路径上飞行并降落的飞机的飞行数据作为学习数据,通过非线性多变量分析方法构建而成的。
8.根据权利要求7所述的飞机航行用信息生成装置,其特征在于,
上述第三推断模型是将上述飞机的飞行数据所包含的、飞机的变动数据的围绕移动平均值的标准偏差作为学习数据的输出值来使用而构建而成的。
9.根据权利要求7所述的飞机航行用信息生成装置,其特征在于,
上述第三推断模型是将推断对象型号的飞机的飞行数据作为学习数据构建而成的。
10.一种飞机航行用信息生成方法,是生成用于飞机航行的飞机航行用信息的飞机航行用信息生成方法,其特征在于,
对由气象传感器获取的降落路径上的多个规定高度的风向数据以及风速数据、跑道的方位数据实施预处理;
将飞机的机型信息和由上述数据处理部输出的多个规定高度的飞机的飞行状态的变动幅度作为输入信息,并通过第一推断模型推断飞机相对于跑道的降落难易度,
上述第一推断模型是将在推断对象的降落路径上飞行并降落的飞机的飞行数据、以及飞行员对降落难易度主观地进行评价的评价数据作为学习数据,通过非线性多变量分析方法构建而成的。
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