[发明专利]一种航空发动机吸鸟环境下的鸟类风险预测与评估方法在审
| 申请号: | 202010799727.6 | 申请日: | 2020-08-11 |
| 公开(公告)号: | CN112100903A | 公开(公告)日: | 2020-12-18 |
| 发明(设计)人: | 孙有朝;蔡文超;周亚东 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
| 主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/30 |
| 代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 刘莎 |
| 地址: | 210016 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 航空发动机 环境 鸟类 风险 预测 评估 方法 | ||
1.一种航空发动机吸鸟环境下的鸟类风险预测与评估方法,其特征在于,包含以下步骤:
步骤1),对已有的航空发动机吸鸟事件数据进行收集与统计,建立样本数据库;
所述航空发动机吸鸟事件数据包含飞机质量、发动机装机数量、发动机类型、月份、天气、鸟的种类、鸟的数量和鸟的大小、维修费用、飞行员收入损失、因航班取消而产生的酒店费和燃油费;
步骤2),根据航空发动机吸入不同种鸟类的次数,将相关鸟类归为非常高、高、中等、低、非常低这五种发生概率中的一种;
步骤3),根据维修费用、飞行员收入损失、因航班取消而产生的酒店费和燃油费合计产生的经济损失,将吸鸟事件划分为非常高、高、中等、低、非常低五种严重程度;
步骤4),根据步骤2)和3),将吸鸟事件划分为1级、2级和3级风险三个风险等级;
步骤5),以吸鸟事件发生时的飞机质量、发动机装机数量、发动机类型、月份、天气、鸟的种类、鸟的数量和鸟的大小作为BP神经网络的输入,航空发动机吸鸟事件发生概率、严重程度和风险评估等级作为BP神经网络的输出,对BP神经网络进行训练,建立鸟类风险预测模型;
步骤6),基于步骤5)中的鸟类风险预测模型对鸟类风险进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种航空发动机吸鸟环境下的鸟类风险预测与评估方法,其特征在于,步骤3)中的经济损失分为少于1000美元、1000-5000美元、5000-10000美元、10000-100000美元和超过100000美元五个区间,分别对应非常低、低、中等、高、非常高五种严重程度。
3.根据权利要求1所述的一种航空发动机吸鸟环境下的鸟类风险预测与评估方法,其特征在于,步骤4中:1级风险包括严重程度为非常低、严重程度为低且发生概率中等/低/非常低、严重程度为中等且发生概率低/非常低,2级风险包括严重程度为低且发生概率高/非常高、严重程度为中等且发生概率中等、严重程度为高且发生概率低/非常低、严重程度为非常高且发生概率低/非常低,3级风险包括严重程度为中等且发生概率为非常高/高、严重程度为高且发生概率为非常高/高/中等、严重程度为非常高且发生概率为非常高/高/中等。
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