CN108609202A - 飞行颠簸预测模型建立方法、预测方法及系统 - Google Patents
飞行颠簸预测模型建立方法、预测方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108609202A CN108609202A CN201810622121.8A CN201810622121A CN108609202A CN 108609202 A CN108609202 A CN 108609202A CN 201810622121 A CN201810622121 A CN 201810622121A CN 108609202 A CN108609202 A CN 108609202A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- aircraft
- flying quality
- flight
- sensor
- prediction model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64F—GROUND OR AIRCRAFT-CARRIER-DECK INSTALLATIONS SPECIALLY ADAPTED FOR USE IN CONNECTION WITH AIRCRAFT; DESIGNING, MANUFACTURING, ASSEMBLING, CLEANING, MAINTAINING OR REPAIRING AIRCRAFT, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; HANDLING, TRANSPORTING, TESTING OR INSPECTING AIRCRAFT COMPONENTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B64F5/00—Designing, manufacturing, assembling, cleaning, maintaining or repairing aircraft, not otherwise provided for; Handling, transporting, testing or inspecting aircraft components, not otherwise provided for
- B64F5/60—Testing or inspecting aircraft components or systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Transportation (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本发明公开了一种飞行颠簸预测模型建立方法，其步骤包括：在飞机飞行的过程中，使用第一传感器实时采集飞机的颠簸信息和飞行数据，第一传感器设置在飞机上将颠簸信息和飞行数据进行收集，建立飞行数据库；将飞机的飞行数据作为自变量，将颠簸信息作为因变量，对飞行数据库中的数据进行预处理，得到训练集；采用神经网络算法对训练集进行演算，建立因变量和自变量之间的关系式，得到颠簸预测模型。本发明还公开了一种飞机颠簸预测方法，一种飞行颠簸预测模型的建立系统及一种飞行颠簸预测系统，通过本发明中的技术方案，可以实时精确地获取飞机的飞行信息，更准确更快速地对可能出现的飞行颠簸进行预警。
Description
技术领域
本发明属于飞行安全监控领域，主要涉及一种飞行颠簸预测模型建立方法、预测方法及系统。
背景技术
飞机颠簸是飞机在空中飞行时遭遇大气湍流扰动而产生的，轻度颠簸会使乘客感到不适，甚至受伤；颠簸特别严重时,飞机的结构可能由于过载而遭到破坏，甚至解体,严重危及飞行安全。颠簸还和飞机机型，飞行的路线等许多因素有关，比如大型飞机稳定性强，而一些小型飞机因为颠簸容易发生事故。
面对飞机颠簸的问题，现有技术中普遍都是利用气象数据对颠簸进行预测，提前预判到前面有可能存在飞行颠簸后，由飞行机组通过管制员提醒机长。而气象数据观测尺度较大，对云层内部的气流变化和在无云区域的晴空颠簸无法判断，且气候变化速度较快时，气象数据本身的不确定就十分突出。此外，对于山区等复杂地形条件下，气流运动十分复杂，这都给颠簸的时间、位置和高度的准确预报带来了困难。因此现有技术中利用气象数据对颠簸进行预测的方法很难满足对在突然的颠簸进行更准确更迅捷的预测，以做出相应安全措施。
发明内容
本发明目的在于针对现有技术的缺陷，提供一种飞行颠簸预测模型建立方法、预测方法及系统，可以实时精确地获取飞机的飞行信息，更准确更快速地对可能出现的飞行颠簸进行预警。
为了解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
一种飞行颠簸预测模型建立方法，其步骤包括：
在飞机飞行的过程中，使用第一传感器实时采集飞机的颠簸信息和飞行数据，第一传感器设置在飞机上；
将颠簸信息和飞行数据进行收集，建立飞行数据库；
将飞机的飞行数据作为自变量，将颠簸信息作为因变量，对飞行数据库中的数据进行预处理，得到训练集；
采用神经网络算法对训练集进行演算，建立因变量和自变量之间的关系式，得到颠簸预测模型。
进一步的，飞行数据包括风速、光照、气温、传感器位置、飞机型号、飞行时间、飞行路径以及飞机的加速度、速度、方向、温度、声音数据、经纬度位置。
进一步的，第一传感器设置在飞机的机头，机翼、尾翼、机身或发动机。
进一步的，神经网络算法为前馈神经网络算法、反馈神经网络算法、自组织神经网络算法或随机神经网络算法。
本发明还公开了一种飞机颠簸预测方法，其步骤包括：
在待预测飞机飞行过程中，使用第二传感器实时获取待预测飞机的飞行数据；第二传感器设置在待预测飞机上；
使用上述颠簸预测模型对待预测飞机的飞行数据进行分析，当待预测飞机的飞行数据满足颠簸发生条件时，判断待预测飞机即将遇到颠簸；颠簸发生条件为上述颠簸预测模型中颠簸信息为发生颠簸时飞行数据的取值范围；
向被判定为即将遇到颠簸的待预测飞机发送颠簸预警。
进一步的，第二传感器设置在待预测飞机的机头，机翼、尾翼、机身或发动机。
本发明还公开了一种飞行颠簸预测模型的建立系统，包括云服务器和第一传感器；
第一传感器设置在飞机上；第一传感器，用于实时采集飞机多次飞行时的颠簸信息和飞行数据，并将颠簸信息和飞行数据发送到云服务器；
云服务器，用于执行如下步骤：
将颠簸信息和飞行数据进行收集，建立飞行数据库；
将飞行数据作为自变量，将颠簸信息作为因变量，对飞行数据库中的数据进行预处理，得到训练集；
采用神经网络算法对训练集进行演算，建立因变量和自变量之间的关系式，得到颠簸预测模型。
进一步的，第一传感器设置在飞机的机头，机翼、尾翼、机身或发动机。
本发明还公开了一种飞行颠簸预测系统，包括第二传感器、数据分析模块及预警模块；
第二传感器设置于待预测飞机上，第二传感器用于实时采集待预测飞机飞行时的飞行数据；并将待预测飞机的飞行数据发送到数据分析模块；
数据分析模块，用于使用上述颠簸预测模型对待预测飞机的飞行数据进行分析，且在飞行数据满足颠簸发生条件时，判断待预测飞机即将遇到颠簸；颠簸发生条件为上述颠簸预测模型中颠簸信息为发生颠簸时飞行数据的取值范围；
预警模块，用于向被判定为即将遇到颠簸的待预测飞机发送颠簸预警。
进一步的，第二传感器设置在待预测飞机的机头，机翼、尾翼、机身或发动机。
与现有技术相比，本发明的有益技术效果如下：
本发明提供了一种飞行颠簸预测模型建立方法、预测方法及系统，可以实时获取飞机飞行过程中完整的全面的飞行数据，并将多架飞机多次飞行收集到的大量飞行数据利用智能算法进行演算，可以建立精确高效的颠簸预测模型，同时利用颠簸预测模型更精确更快速对飞机飞行中的颠簸进行预测，为飞机飞行的安全提供保障。
附图说明
图1为本发明中实施例1的一种飞行颠簸预测模型建立方法的步骤示意图；
图2为本发明中实施例2的一种飞行颠簸预测方法的步骤示意图；
图3为本发明中实施例3的一种飞行颠簸预测模型建立系统的结构示意图；
图4为本发明中实施例4的一种飞行颠簸预测系统的结构示意图。
具体实施方式
为了充分地了解本发明的目的、特征和效果，以下将结合附图与具体实施方式对本发明的构思、具体步骤及产生的技术效果作进一步说明。
实施例1
如图1所示，本实施例1公开了一种飞行颠簸预测模型建立方法，其步骤包括：
S11、在飞机飞行的过程中，使用第一传感器实时采集飞机的颠簸信息和飞行数据，第一传感器设置在飞机上；
具体的，飞行数据包括风速、光照、气温、传感器位置、飞机型号、飞行时间、飞行路径以及飞机的加速度、速度、方向、温度、声音数据、经纬度位置。
具体的，第一传感器可设置在飞机的机头的驾驶舱，机翼外部、尾翼外部、机身外部、机舱内部、或发动机内部。
在实际应用中，初始进行数据采集时，第一传感器可以设置在飞机的任何部位进行数据的收集，以收集到更全面更完整的飞行数据。
S12、将颠簸信息和飞行数据进行收集，建立飞行数据库；
通过实施步骤S2收集到的基于传感器实时获取的飞机的飞行数据以建立飞行数据库，可以避免如气候数据这类数据存在的不稳定难以预测的问题，同时可以全面地完整地反映出飞机飞行时的机体状态以及所处的气候环境。
S13、将飞机的飞行数据作为自变量，将颠簸信息作为因变量，对飞行数据库中的数据进行预处理，得到训练集；
S14、采用神经网络算法对训练集进行演算，建立因变量和自变量之间的关系式，得到颠簸预测模型。
具体的，神经网络算法为前馈神经网络算法、反馈神经网络算法、自组织神经网络算法或随机神经网络算法。
具体的，其在步骤S11后还包括：
第一传感器实时采集颠簸信息和飞行数据后，将颠簸信息和飞行数据储存至第一储存单元。
实施例2
如图2所示，本实施例2公开了一种飞机颠簸预测方法，其步骤包括：
S21、在待预测飞机飞行过程中，使用第二传感器实时获取待预测飞机的飞行数据；第二传感器设置在待预测飞机上；
具体的，飞行数据包括风速、光照、气温、传感器位置、飞机型号、飞行时间、飞行路径以及飞机的加速度、速度、方向、温度、声音数据、经纬度位置。
具体的，第二传感器设置在待预测飞机的机头的驾驶舱，机翼外部、尾翼外部、机身外部、机舱内部、或发动机内部。
在实际应用中，进行待预测飞机的数据采集时，第二传感器应该尽量设置在实施例1中第一传感器设置的飞机的位置上，以便收集到的飞行数据中包含的传感器位置与颠簸预测模型中的数据对应，方便颠簸预测模型的分析。
S22、使用实施例1中的颠簸预测模型对待预测飞机的飞行数据进行分析，当待预测飞机的飞行数据满足颠簸发生条件时，判断待预测飞机即将遇到颠簸；颠簸发生条件为颠簸预测模型中颠簸信息为发生颠簸时飞行数据的取值范围；
S23、向被判定为即将遇到颠簸的待预测飞机发送颠簸预警。
具体的，其在步骤S21后还包括：
第二传感器实时采集飞行数据后，将飞行数据储存至第二储存单元。
实施例3
如图3所示，本实施例3公开了一种飞行颠簸预测模型的建立系统，包括云服务器1和第一传感器2；
第一传感器2设置在飞机上；第一传感器2用于实时采集飞机多次飞行时的颠簸信息和飞行数据，并将颠簸信息和飞行数据发送到云服务器；具体的，飞行数据包括风速、光照、气温、传感器位置、飞机型号、飞行时间、飞行路径以及飞机的加速度、速度、方向、温度、声音数据、经纬度位置。
云服务器1，用于执行如下步骤：
S31、将颠簸信息和飞行数据进行收集，建立飞行数据库；
S32、将飞行数据作为自变量，将颠簸信息作为因变量，对飞行数据库中的数据进行预处理，得到训练集；
S33、采用神经网络算法对训练集进行演算，建立因变量和自变量之间的关系式，得到颠簸预测模型。
具体的，第一传感器2设置在飞机的机头的驾驶舱，机翼外部、尾翼外部、机身外部、机舱内部、或发动机内部。
具体的，神经网络算法为前馈神经网络算法、反馈神经网络算法、自组织神经网络算法或随机神经网络算法。
具体的，还包括第一储存单元，用于储存第一传感器2采集到的颠簸信息和飞行数据，等待网络良好时，再由第一传感器将颠簸信息和飞行数据传输到云服务器1。
实施例4
如图4所示，本实施例4公开了一种飞行颠簸预测系统，包括第二传感器3、数据分析模块4及预警模块5；
第二传感器3设置于待预测飞机上，第二传感器3用于实时采集待预测飞机飞行时的飞行数据；并将待预测飞机的飞行数据发送到数据分析模块；具体的，飞行数据包括风速、光照、气温、传感器位置、飞机型号、飞行时间、飞行路径以及飞机的加速度、速度、方向、温度、声音数据、经纬度位置。
数据分析模块4，用于使用实施例1中的颠簸预测模型对待预测飞机的飞行数据进行分析，且在飞行数据满足颠簸发生条件时，判断待预测飞机即将遇到颠簸；颠簸发生条件为颠簸预测模型中颠簸信息为发生颠簸时飞行数据的取值范围；
预警模块5，用于向被判定为即将遇到颠簸的待预测飞机发送颠簸预警。
具体的，第二传感器3设置在待预测飞机的机头的驾驶舱，机翼外部、尾翼外部、机身外部、机舱内部、或发动机内部。
具体的，还包括第二储存单元6，用于储存第二传感器3采集到的飞行数据，等待网络良好时，再由第二传感器将飞行数据传输到数据分析模块4。
通过本发明中公开的一种飞行颠簸预测模型建立方法、预测方法及系统，可以实时获取飞机飞行过程中完整的全面的飞行数据，并将多架飞机多次飞行收集到的大量飞行数据利用智能算法进行演算，可以建立精确高效的颠簸预测模型，同时利用颠簸预测模型更精确更快速对飞机飞行中的颠簸进行预测，为飞机飞行的安全提供保障。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例，应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明构思在现有技术基础上通过逻辑分析、推理或者根据有限的实验可以得到的技术方案，均应该在由本权利要求书所确定的保护范围之中。
Claims (10)
1.一种飞行颠簸预测模型建立方法，其特征在于，其步骤包括：
在飞机飞行的过程中，使用第一传感器实时采集所述飞机的颠簸信息和飞行数据，所述第一传感器设置在所述飞机上；
将所述颠簸信息和所述飞行数据进行收集，建立飞行数据库；
将所述飞行数据作为自变量，将所述颠簸信息作为因变量，对所述飞行数据库中的数据进行预处理，得到训练集；
采用神经网络算法对所述训练集进行演算，建立所述因变量和所述自变量之间的关系式，得到颠簸预测模型。
2.如权利要求1所述的飞行颠簸预测模型建立方法，其特征在于，所述飞行数据包括风速、光照、气温、传感器位置、飞机型号、飞行时间、飞行路径以及飞机的加速度、速度、方向、温度、声音数据、经纬度位置。
3.如权利要求1所述的飞行颠簸预测模型建立方法，其特征在于，所述第一传感器设置在所述飞机的机头，机翼、尾翼、机身或发动机。
4.如权利要求1所述飞行颠簸预测模型建立方法，其特征在于，所述神经网络算法为前馈神经网络算法、反馈神经网络算法、自组织神经网络算法或随机神经网络算法。
5.一种飞机颠簸预测方法，其特征在于，其步骤包括：
在待预测飞机的飞行过程中，使用第二传感器实时获取所述待预测飞机的飞行数据；所述第二传感器设置在所述待预测飞机上；
使用如权利要求1-4中任一项所述的颠簸预测模型对所述待预测飞机的飞行数据进行分析，当所述待预测飞机的飞行数据满足颠簸发生条件时，判断所述待预测飞机即将遇到颠簸；所述颠簸发生条件为所述颠簸预测模型中所述颠簸信息为发生颠簸时所述飞行数据的取值范围；
向被判定为即将遇到颠簸的所述待预测飞机发送颠簸预警。
6.如权利要求5所述的飞行颠簸预测方法，其特征在于，所述第二传感器设置在所述待预测飞机的机头，机翼、尾翼、机身或发动机。
7.一种飞行颠簸预测模型的建立系统，其特征在于，包括云服务器和第一传感器；
所述第一传感器设置在飞机上；所述第一传感器，用于实时采集所述飞机多次飞行时的颠簸信息和飞行数据，并将所述颠簸信息和所述飞行数据发送到所述云服务器；
所述云服务器，用于执行如下步骤：
将所述颠簸信息和飞行数据进行收集，建立飞行数据库；
将所述飞行数据作为自变量，将所述颠簸信息作为因变量，对所述飞行数据库中的数据进行预处理，得到训练集；
采用神经网络算法对所述训练集进行演算，建立所述因变量和所述自变量之间的关系式，得到颠簸预测模型。
8.如权利要求7所述的飞行颠簸预测模型建立系统，其特征在于，所述第一传感器设置在所述飞机的机头，机翼、尾翼、机身或发动机。
9.一种飞行颠簸预测系统，其特征在于，包括第二传感器、数据分析模块及预警模块；
所述第二传感器设置于待预测飞机上，所述第二传感器用于实时采集所述待预测飞机飞行时的飞行数据；并将所述待预测飞机的飞行数据发送到所述数据分析模块；
所述数据分析模块，用于使用如权利要求1-4中任一项所述的颠簸预测模型对所述待预测飞机的飞行数据进行分析，且在所述飞行数据满足颠簸发生条件时，判断所述待预测飞机即将遇到颠簸；所述颠簸发生条件为所述颠簸预测模型中所述颠簸消息为发生颠簸时所述飞行数据的取值范围；
所述预警模块，用于向被判定为即将遇到颠簸的所述待预测飞机发送颠簸预警。
10.如权利要求9所述的飞行颠簸预测系统，其特征在于，所述第二传感器设置在所述待预测飞机的机头，机翼、尾翼、机身或发动机。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810622121.8A CN108609202B (zh) | 2018-06-15 | 2018-06-15 | 飞行颠簸预测方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810622121.8A CN108609202B (zh) | 2018-06-15 | 2018-06-15 | 飞行颠簸预测方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108609202A true CN108609202A (zh) | 2018-10-02 |
| CN108609202B CN108609202B (zh) | 2021-08-31 |
Family
ID=63665295
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810622121.8A Active CN108609202B (zh) | 2018-06-15 | 2018-06-15 | 飞行颠簸预测方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108609202B (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109649676A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-04-19 | 中国民航科学技术研究院 | 颠簸风险强度确定方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN110780292A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-02-11 | 南京航空航天大学 | 一种机载飞机颠簸探测仪及其方法 |
| CN110968945A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-04-07 | 南京航空航天大学 | 一种基于典型气象要素的飞机颠簸预报方法 |
| CN111290422A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-06-16 | 中国民航科学技术研究院 | 基于颠簸指数的飞行控制方法、装置及飞行器 |
| CN111968415A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-11-20 | 中国商用飞机有限责任公司 | 一种飞机空中颠簸提示系统及方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1310645A2 (en) * | 2001-11-13 | 2003-05-14 | Goodrich Pump & Engine Control Systems, Inc. | Rotor torque predictor |
| CN105095963A (zh) * | 2015-08-17 | 2015-11-25 | 中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所 | 一种精确诊断与预测风洞设备故障的方法 |
| CN105518763A (zh) * | 2013-09-06 | 2016-04-20 | 国立研究开发法人宇宙航空研究开发机构 | 飞机航行用信息生成装置、飞机航行用信息生成方法以及飞机航行用信息生成程序 |
| CN105711548A (zh) * | 2014-12-17 | 2016-06-29 | 波音公司 | 交通工具搭载的雾保护系统的自动激活 |
| CN106887055A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-23 | 广州博进信息技术有限公司 | 飞行颠簸预警方法及其系统 |
| CN107766668A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-06 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于神经网络的复杂仿真模型验证方法 |
-
2018
- 2018-06-15 CN CN201810622121.8A patent/CN108609202B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1310645A2 (en) * | 2001-11-13 | 2003-05-14 | Goodrich Pump & Engine Control Systems, Inc. | Rotor torque predictor |
| CN105518763A (zh) * | 2013-09-06 | 2016-04-20 | 国立研究开发法人宇宙航空研究开发机构 | 飞机航行用信息生成装置、飞机航行用信息生成方法以及飞机航行用信息生成程序 |
| CN105711548A (zh) * | 2014-12-17 | 2016-06-29 | 波音公司 | 交通工具搭载的雾保护系统的自动激活 |
| CN105095963A (zh) * | 2015-08-17 | 2015-11-25 | 中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所 | 一种精确诊断与预测风洞设备故障的方法 |
| CN106887055A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-23 | 广州博进信息技术有限公司 | 飞行颠簸预警方法及其系统 |
| CN107766668A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-06 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于神经网络的复杂仿真模型验证方法 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109649676A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-04-19 | 中国民航科学技术研究院 | 颠簸风险强度确定方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN110780292A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-02-11 | 南京航空航天大学 | 一种机载飞机颠簸探测仪及其方法 |
| CN110968945A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-04-07 | 南京航空航天大学 | 一种基于典型气象要素的飞机颠簸预报方法 |
| CN111290422A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-06-16 | 中国民航科学技术研究院 | 基于颠簸指数的飞行控制方法、装置及飞行器 |
| CN111290422B (zh) * | 2020-03-24 | 2020-10-09 | 中国民航科学技术研究院 | 基于颠簸指数的飞行控制方法、装置及飞行器 |
| CN111968415A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-11-20 | 中国商用飞机有限责任公司 | 一种飞机空中颠簸提示系统及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108609202B (zh) | 2021-08-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108609202A (zh) | 飞行颠簸预测模型建立方法、预测方法及系统 | |
| DE102014117526B4 (de) | Verwalten von Flugrouten eines segelnden Luftfahrzeugs | |
| Allen et al. | Guidance and Control of an Autonomous Soaring Vehicle with Flight Test Results | |
| CN101866525B (zh) | 基于多传感器的地面飞机表面结冰预报装置及方法 | |
| Bousquet et al. | Optimal dynamic soaring consists of successive shallow arcs | |
| Grauer et al. | Testing and system identification of an ornithopter in longitudinal flight | |
| Depenbusch et al. | The AutoSOAR autonomous soaring aircraft part 2: Hardware implementation and flight results | |
| JP6176717B2 (ja) | 航空機運航用情報生成装置、航空機運航用情報生成方法、及び航空機運航用情報生成プログラム | |
| Donnell et al. | Wind characterization using onboard IMU of sUAS | |
| CN105956790A (zh) | 低空飞行态势安全性评估指标及其评估方法 | |
| EP2477893B1 (de) | Vorrichtung und verfahren zur ermittlung und anzeige klimarelevanter wirkungen eines von einem flugzeug erzeugten kondensstreifens | |
| Gultepe et al. | Aviation meteorology: Observations and models. Introduction | |
| CN106373435B (zh) | 面向飞行员的非集中式安全间隔自主保持系统 | |
| Son et al. | Procedure for determining operation limits of high-altitude long-endurance aircraft under icing conditions | |
| KR102193905B1 (ko) | 고정익 무인 비행기의 비행 제어 방법과 이를 이용한 기상 관측 시스템 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 | |
| CN110011032B (zh) | 一种机载应急通讯系统天线的收放控制装置及方法 | |
| DE102012213261B4 (de) | Verfahren zum Betreiben einer Luftfahrzeugeinrichtung und zur Durchführung von Messungen sowie Luftfahrzeugeinrichtung, Basisstation und Anordnung zur Durchführung eines derartigen Verfahrens | |
| Laurence et al. | Wind tunnel results for a distributed flush airdata system | |
| Roadman et al. | Mission performance of the tempest unmanned aircraft system in supercell storms | |
| Alsalem et al. | A Review on Civil Applications of Vertical Take-Off and Landing Vehicles | |
| CN115205582A (zh) | 一种拟图智能化航空传感器故障检测与分类方法 | |
| WO2021155391A1 (en) | Environmental detection systems and methods for high altitude platforms | |
| Huang | Research on modelling accuracy and test validation for biomimetic flapping-wing drone | |
| Polivanov et al. | Key features of the atmospheric boundary layer measurement by small unmanned aerial vehicles | |
| CN114462740A (zh) | 飞行任务评估方法、装置、设备和计算机可读存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |