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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：鉴于传统非线性动力学模型的安全包线建模局限于特定飞行状态稳定域问题，本发明提出一种在线与离线民机试飞最后进近着陆阶段下滑边界技术方法，强调以数据驱动为主、以物理机理为辅的建模思想。通过历史试飞数据的分析和训练，建立数据与知识双驱动的下滑边界告警深度模型，以物理约束为指导，确保飞行状态估计与趋势递推准确性，实现下滑边界估计、异常事件的识别与及时的异常告警。
主权项：1.一种面向民机试飞最后进近着陆阶段下滑边界技术方法，其特征在于，包含以下步骤：基于六自由度飞机纵向运动物理模型，确定深度学习模型的输入输出关系。利用物理知识嵌入的图神经网络构建下滑边界告警模型，将飞行动力学轨迹数字化建模，通过深度学习实现对飞行状态和控制量的高维映射关系拟合，并借助飞行物理学和专家经验的先验知识确保预测结果符合物理机理及工程准则。在最后进近着陆阶段建立下滑边界确定与异常告警器，利用上述模型实现多参数在时间和空间两个维度上的异常检测与告警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种面向民机试飞最后进近着陆阶段下滑边界技术方法
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