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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于飞参及理论科目的机动飞行服役环境聚类方法，该方法选择巡航时长、马赫数、高度及航迹角作为聚类参量。设计高度的趋势项滤波及数据压缩算法，提取每个剖面的对地打击次数，将它和最大高度组成的二维向量作为高度特征；设计航迹角的相敏检波等算法，得到飞机大转弯次数并将其作为机动飞行的方向特征。将飞参特征作为输入项，利用模糊C均值聚类算法依次得到各参数的聚类中心点，排列组合聚类后的飞参类型作为预设飞行科目，然后对所有飞行剖面进行科目识别，得到理论飞行科目及其频次和时间占比，每个理论飞行科目就是一类飞行服役环境。本发明解决了多参数飞行服役环境分类问题，为机动飞行下转子动力学特性分析提供支撑。
主权项：1.一种基于飞参及理论科目的机动飞行服役环境聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：1选择飞行马赫数、气压高度、航迹角、巡航时长作为飞行服役环境聚类参数；2提取飞行剖面中的最大值作为马赫数的特征；设计算法提取气压高度及航迹角的特征；以飞机离地及着陆为时间起始点及终止点，计算得到巡航时长特征；3得到飞行马赫数、气压高度、航迹角、巡航时长特征后，利用模糊CMeans聚类算法，设置聚类簇的数目，依次对各参数进行聚类，得到聚类编号及其中心点；4将各参数聚类编号排列组合为预设科目向量，根据飞行剖面各参数所在的聚类编号进行科目划分，得到基于飞参数据的机动飞行理论科目及其样本集合，即完成所有飞行剖面分类而实现与转子动力学相关的复杂服役环境聚类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于飞参及理论科目的机动飞行服役环境聚类方法
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