[发明专利]基于飞行数据分析的飞机离场燃油消耗评估方法

说明书

飞机燃油消耗的准确评估是航空公司降低飞行成本和控制燃油排放的重要手段。本发明提出一种基于飞行数据分析的飞机离场燃油消耗评估方法，在QAR实际飞行数据的基础上，拟合离场爬升阶段燃油消耗模型中气动参数之间的函数关系，对侧风建模并加入燃油消耗评估模型中，建立了改进的离场持续爬升运行模式的运动学模型。通过本发明，解决了传统的燃油消耗模型中气动参数需要查阅由风洞试验获取的静态图表关系，无法估计由于飞机性能衰减造成的额外耗油，以及不涉及侧风对燃油消耗的影响，导致计算结果不准确的技术问题，实现了燃油加载量的精确控制，避免飞行前所加油量过多从而导致“油烧油”现象的发生，从而减少燃油成本。

技术领域

本发明属于机场绿色交通技术，尤其涉及一种侧风影响下机场终端区离场燃油消耗评估方法。

背景技术

空中交通持续和快速增长，据预测在下一个15年，空中交通量将翻倍。同时，燃油价格的上涨和环境政策限制的矛盾，降低飞机的燃油消耗问题成为空管和签派的管理者和研究者关注的热点问题。据2017年IATA报道，飞机的燃油消耗在航空公司所占比重最大的运营成本支出。准确评估飞机的燃油消耗可以最大限度地减少燃油排放对环境的有害影响，可以节约燃油能源，降低飞行成本，实现更精确的飞行轨迹预测，并实现有效的空中交通管理。因此，航空公司纷纷将降低燃油消耗的目光集中于精确估计飞机燃油加载量，避免“油烧油”的现象。终端空域是空中交通的枢纽，燃油排放的限制和快速增长的交通量矛盾尤为突出。在终端区飞机飞行活动中，相对于进场和场面滑行阶段，离场起飞的燃油消耗较大。因此，建立符合运行实际的离场燃油消耗评估模型，精确控制燃油加载量，对于提高航空公司运营效益，降低终端区燃油排放具有重要意义。

飞机运行中燃油消耗量受到诸多性能指标的影响，主要影响因素包括飞机质量、速度，大气密度、温度、压力、以及侧风等气象环境。由此可见，现有技术中，首先，各燃油消耗预测方法中均存在不足，其中基于能量守恒原理进行建模未考虑爬升阶段水平面因素，且未考虑侧风这种气象因素；基于神经网络训练模型进行预测使得结果抖动明显，油耗总量估计结果与真实值存在一定误差，并且未分析飞机性能参数对燃油消耗的影响；采用线性回归方法对真实数据的要求很大，且目前文献不涉及气象因素及性能参数从而导致预测精度降低。其次，现阶段爬升阶段燃油消耗研究大多数涉及在常规爬升阶段燃油消耗的影响，极少考虑连续爬升阶段对其影响，且未涉及两者之间比较。最后，实际的气动参数非定值，文献中将其设为定值会导致计算结果存在误差。

飞机燃油消耗的准确评估是航空公司降低飞行成本和控制燃油排放的重要手段。相当多的文献都提出了燃油消耗评估模型，目的是建立更接近于燃油消耗真实值的研究方法。一些政府组织先后建立了飞机燃油消耗和排放的计算工具和计算方法，如ICAO，FAA和欧控。FAA建立了AEDT，用于预测商业飞机的燃油消耗和排放。欧控采用BADA数据库计算飞行全过程阶段的燃油消耗量和排放量。此外，一些学者提出了诸多燃油消耗的评估方法，如影响燃油消耗的诸多主要因素分析，基于性能数据的燃油消耗分析，采用能量守恒原理，神经网络和回归分析等预测燃油消耗量，以及不同飞行航迹下的燃油消耗差异分析等。此外，离场连续爬升模式与传统离场爬升模式相比，具有节约燃油，提高旅客舒适性，缓解机场噪声、减少废气排放以及减少管制人员与机组人员工作量等优点，相关研究者围绕离场连续爬升运行模式下飞机的燃油成本和飞行安全性等进行了研究，例如，验证终端区内连续爬升运行模式(CCO)的最佳飞行剖面和燃油成本最小化问题，连续爬升运行模式的轨迹优化和运行效率，将连续爬升运行模式与传统爬升运行模式燃油消耗状况进行了对比分析，但提出的这些燃油消耗模型时未考虑侧风对燃油消耗的影响，以及采用理想数据拟合气动参数之间的关系，导致计算结果不准确。可见，现有技术中，燃油消耗模型中气动参数需要查阅由风洞试验获取的静态图表关系，但无法估计由于飞机性能衰减造成的额外耗油，同时较少涉及侧风对燃油消耗的影响，导致计算结果不准确。

发明内容