【摘 要】
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飞行程序是为了保障进离场航空器安全、高效地运行而设置的“空中交通公路”。目前飞行程序设计过程主要依据相应规范文件,主观性较强且程序设计质量不高,飞行程序评价工作也缺乏数据支持,没有形成客观系统的评价体系。而终端区内大量运行航班为飞行程序评价提供了真实可靠的数据来源,QAR数据就是目前较为可靠的数据收集系统。本文将利用QAR中蕴含的海量数据信息,利用大数据分析方法从飞行程序轨迹偏差、经济性及噪声三个
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飞行程序是为了保障进离场航空器安全、高效地运行而设置的“空中交通公路”。目前飞行程序设计过程主要依据相应规范文件,主观性较强且程序设计质量不高,飞行程序评价工作也缺乏数据支持,没有形成客观系统的评价体系。而终端区内大量运行航班为飞行程序评价提供了真实可靠的数据来源,QAR数据就是目前较为可靠的数据收集系统。本文将利用QAR中蕴含的海量数据信息,利用大数据分析方法从飞行程序轨迹偏差、经济性及噪声三个评价角度进行飞行程序设计质量评价,主要研究内容及成果如下:（1）飞行程序轨迹差异是在机场终端区内飞行轨迹特征研究的基础上,分析在大交通流影响下平均航迹与标准飞行程序之间的差异性。本章以终端区内的轨迹数据为研究对象,首先采用PCA方法降低轨迹数据维度,然后基于Mean Shift方法对数据进行聚类分析,将不同方向进离场航迹与标准飞行程序方向进行匹配。提取各方向典型航迹并按照飞行模式进行分段,利用STLIP方法与标准飞行程序航迹进行对比,分析真实航迹与标准程序之间的差异性。（2）经济性评价是在对飞行程序经济性评价指标进行定义的基础上,根据历史运行数据建立飞行程序燃油消耗预测的神经网络,并与传统BADA燃油消耗模型计算结果进行对比,结果显示采用神经网络预测的燃油模型具有更小的误差范围。对离场程序连续爬升运行的航迹进行轨迹建模,利用构造的神经网络对CCO爬升运行下的燃油消耗进行预测,并将传统运行、CCO运行的飞行程序经济性进行对比评价。（3）飞行程序噪声评价是在飞行轨迹研究的基础上,确定机场周边噪声预测点并建立栅格化网络,利用飞机噪声数据库ANP中的噪声-推力-斜距特征曲线,插值计算各推力/高度下的噪声声级,并通过速度、侧风等因素对噪声进行修正。对单事件噪声评价方法进行编程,在得到观测点声级后使用Surfer 8.0软件中绘制噪声等值线。建立飞行程序噪声评价指标,并对各方向飞行程序噪声进行评价。
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