CN116461255A - 预测飞行器的轮胎的轮胎压力 - Google Patents

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Abstract

公开了一种预测飞行器的轮胎的轮胎压力的计算机实现的方法，该方法包括：获得指示轮胎的充气压力的第一数据；获得指示与安装有轮胎的飞行器轮相关联的制动器的制动器温度的第二数据；获得指示轮胎的气体温度的第三数据；以及获得指示在未来时间段期间飞行器的一个或更多个预测操作状况的第四数据。该方法包括至少部分地基于第一数据、第二数据、第三数据和第四数据来确定在未来时间段期间轮胎的预测轮胎压力特性。

Description

预测飞行器的轮胎的轮胎压力
技术领域
本发明涉及预测飞行器的轮胎的轮胎压力的计算机实现的方法。
背景技术
检查轮胎压力是交通工具维护的重要部分。轮胎压力应保持在预定压力，以确保轮胎按照制造商所预期的那样运行。
发明内容
本发明的第一方面提供了一种预测飞行器的轮胎的轮胎压力的计算机实现的方法，该方法包括：获得指示轮胎的充气压力的第一数据；获得指示与安装有轮胎的飞行器轮相关联的制动器的制动器温度的第二数据；获得指示轮胎的气体温度的第三数据；获得指示在未来时间段期间飞行器的一个或更多个预测操作状况的第四数据；以及至少部分地基于第一数据、第二数据、第三数据和第四数据来确定在未来时间段期间轮胎的预测轮胎压力特性。
可选地，第四数据指示以下中的一个或更多个：在未来时间段内飞行器的预测未来路线；在未来时间段内未来飞行循环之间飞行器的预测周转时间(turn-around time)；在未来时间段内飞行器的一个或更多个飞行循环的预测飞行时间；在未来时间段内飞行器的预测地面时间；在未来时间段内飞行器的一个或更多个飞行循环期间飞行器的预测重量；在未来时间段内飞行器被预测为飞行中和/或在地面上的一天中的时间；在未来时间段内的预测飞行器滑行距离；以及在未来时间段内飞行器的预测飞行循环数目。
可选地，其中，第四数据指示以下中的一个或更多个：在未来时间段内飞行器被预测在其上运行的一条或更多条跑道的预测跑道表面状况；在未来时间段内在预测地理位置处对飞行器的周围环境的预测天气预报。
可选地，第四数据指示以下中的一个或更多个：在未来时间段内轮胎的预测充气压力；在未来时间段内制动器的预测制动器温度；在未来时间段内轮胎的预测气体温度；在未来时间段内轮胎的预测轮胎胎体(carcass)温度；在未来时间段内轮胎的预测压力损失；在未来时间段内飞行器轮的预测飞行器轮温度；在未来时间段内与制动器相关联的制动器冷却风扇的预测使用；在未来时间段内制动器的预测制动器磨损状态；在未来时间段内的预测环境温度；在未来时间段内的预测飞行器位置；在未来时间段内的一个或更多个飞行循环期间的预测飞行器转向角；在未来时间段内的一个或更多个飞行循环期间的预测飞行器速度；在未来时间段内的一个或更多个飞行循环期间的预测飞行器重心；以及在未来时间段内的一个或更多个飞行循环期间制动器的预测制动能量。
可选地，第一数据指示轮胎的过去充气压力和轮胎的当前充气压力中的一个或更多个。
可选地，第二数据指示制动器的过去制动器温度和制动器的当前制动器温度中的一个或更多个。
可选地，第三数据指示轮胎的过去气体温度和轮胎的当前气体温度中的一个或更多个。
可选地，该方法包括至少部分地基于轮胎的预测轮胎压力特性来确定要对轮胎执行的维护动作。
可选地，该方法包括至少部分地基于轮胎的预测轮胎压力特性来调度要对轮胎执行的维护动作。
可选地，该方法包括至少部分地基于飞行器在未来时间段的至少一部分内经历的实际操作状况来更新预测轮胎压力特性。
可选地，未来时间段是至少3天、至少5天或至少10天。
可选地，该方法包括至少部分地基于轮胎的预测轮胎压力特性来确定轮胎的预测剩余寿命。
可选地，该方法包括至少部分地基于轮胎的预测轮胎压力特性来确定轮胎的未来充气压力。
可选地，确定在未来时间段期间轮胎的预测轮胎压力特性包括利用轮胎和制动器的模型以及轮胎与制动器之间的一个或更多个关系。
可选地，确定在未来时间段期间轮胎的预测轮胎压力特性包括利用机器学习算法。
可选地，该方法包括获得指示历史轮胎状况的第五数据，并且至少部分地基于第一数据、第二数据、第三数据、第四数据和第五数据来确定轮胎的预测轮胎压力特性。
可选地，该方法包括获得指示历史轮状况的第六数据，并且至少部分地基于第六数据来确定轮胎的预测轮胎压力特性。
可选地，该方法包括向用户显示轮胎的预测轮胎压力特性。
本发明的第二方面提供了一种包括一个或更多个处理器的计算系统，所述一个或更多个处理器被配置成执行根据本发明的第一方面的计算机实现的方法。
本发明的第三方面提供了一种包括机器可读指令的数据载体，所述机器可读指令用于操作根据本发明第二方面的计算系统的一个或更多个处理器，以执行根据本发明第一方面的计算机实现的方法。
本发明的第四方面提供了一种预测轮胎的压力的方法，该方法包括：获得轮胎的历史轮胎充气压力数据；获得制动器的历史制动器温度数据，该制动器被配置成向与轮胎相关联的轮提供制动力；获得轮胎的历史气体温度数据；获得未来飞行器操作数据；以及至少部分地基于历史轮胎充气压力数据、历史制动器温度数据、历史气体温度数据和未来飞行器操作数据来确定轮胎的未来轮胎压力。
附图说明
现在将参照附图仅通过示例的方式描述本发明的实施方式，在附图中：
图1示出了包括飞行器和计算系统的系统的示意图；
图2示出了图1的飞行器的轮系统的示意图；
图3示出了根据图1的系统的方法；以及
图4示出了图2的轮系统的模型的示意图。
具体实施方式
图1示意性地示出了包括飞行器12和计算系统14的系统10。飞行器12包括两个前轮的第一组15和四个主起落架轮的第二组18。应当理解，在实践中，轮的数目可以在飞行器之间变化。计算系统14包括被配置成以下文中更详细地描述的方式操作的一个或更多个处理器20。计算系统14可以位于飞行器12的机载，和/或远离飞行器12。
图2示意性地示出了与单独的轮16例如前轮或主起落架轮相关联的轮系统22。系统22包括轮胎24、制动器26、轮胎压力传感器28、轮胎温度传感器30和制动器温度传感器32。
计算系统14被配置成从轮胎压力传感器28获得指示轮胎24的充气压力(例如，轮胎24最后充气至的压力)的第一数据34。
计算系统14被配置成从制动器温度传感器32获得指示制动器26的制动器温度(例如，在飞行器12着陆期间或在飞行器12滑行期间应用制动器26之后制动器26的制动器温度)的第二数据36。在实践中，制动器温度可以取决于其他因素，例如轮速度、制动器压力、制动器扭矩、制动器增益、制动器磨损状态、反向推力、气动阻力等，并且应当理解，在一些示例中，制动器温度可以根据这样的参数推断，而不是由制动器温度传感器32直接测量。应当理解，制动器温度可以通过其与轮胎的接近而影响轮胎气体温度。
计算系统14被配置成从轮胎温度传感器30获得指示轮胎24的气体温度的第三数据38。在实践中，轮胎温度传感器30可以间接测量轮胎24的气体温度，例如通过测量位于轮胎24内部的轮部件的温度并且使用适当的数学关系推断气体温度。例如，随着轮胎24的气体温度变化，轮胎24的气体压力也将变化。尽管由于扩散/泄漏而引起的气体损失可能不断发生，但是可以假设在相对短的时间段内，压力损失的影响是微小的，并且压力与温度之间的关系遵循理想气体定律。理想气体定律可以给出为PV＝nRT，其中P为压力，V为体积，n为气体量，R为理想气体常数，并且T为温度。例如，理想气体定律可以用于通过了解在测量温度的轮胎气体压力将轮部件的该测量温度映射到气体温度。
轮胎压力传感器28、制动器温度传感器32和轮胎温度传感器30的形式的细节与本发明无关，并且因此为了简洁起见，在此不再描述。然而，应当理解，本领域技术人员可以使用任何合适的轮胎压力传感器、制动器温度传感器和轮胎温度传感器。尽管为了清楚起见单独描绘了传感器28、30和32，但是在一些示例中，传感器28、30和32中的一些或全部可以被组合成单个元件，例如可以提供组合的轮胎压力和轮胎温度传感器。
还应当理解，尽管第一数据34、第二数据36和第三数据38在此被描述为直接从对应的传感器获得，但是在其他示例中，第一数据34、第二数据36和第三数据38可以由计算系统14间接获得，例如通过根据其他参数推断而不使用相应的传感器以及/或者通过获得存储在存储器等中的适当值间接获得。在一些示例中，第一数据34、第二数据36和第三数据38可以由计算系统14实时获得，例如使得第一数据34、第二数据36和第三数据38分别指示当前充气压力、当前制动器温度和当前轮胎气体温度。在一些示例中，第一数据34、第二数据36和第三数据38可以包括历史数据，例如分别指示过去充气压力、过去制动器温度和过去轮胎气体温度的数据。
计算系统14还被配置成获得指示在未来时间段期间飞行器12的一个或更多个预测操作状况的第四数据40。第四数据40的形式在实践中可以变化，其中说明性示例在本文中稍后讨论。
计算系统14被配置成至少部分地基于第一数据34、第二数据36、第三数据38和第四数据40来确定在未来时间段期间轮胎24的预测轮胎压力特性。这样的确定可以经由计算系统14的一个或更多个处理器20对第一数据34、第二数据36、第三数据38和第四数据40的适当处理来进行。处理可以采取多种形式。
在一些示例中，对第一数据34、第二数据36、第三数据38和第四数据40的处理可以利用轮系统22的预定模型例如轮胎24、制动器26的模型以及它们之间例如关于压力和/或温度的关系。在其他示例中，对第一数据34、第二数据36、第三数据38和第四数据40的处理可以利用机器学习算法，机器学习算法将第一数据34、第二数据36、第三数据38和第四数据40作为输入，并且将未来时间段期间轮胎24的预测轮胎压力特性作为输出。可以基于训练数据集例如在监督学习过程中用地面真实值标记的训练数据集对这样的机器学习算法进行训练以提供其输出。在另一示例中，测量数据可以形成训练数据集——例如，时间t1处的压力可以用作基准真实(ground truth)，并且时间t2处的数据形成训练数据，其中，t2是t1之前的预定时段(例如1小时、2小时、3小时、4小时、5小时、6小时、12小时、24小时、2天、3天、4天、5天、7天、10天、14天、1个月、2个月等)的时间。相同的测量数据集可以用作跨不同时间段的训练数据，并且一些示例可以包括用于相应不同时间段的机器学习算法。在一些示例中，可以基于由飞行器12获得的数据实时更新机器学习算法。在一些示例中，机器学习算法可以包括神经网络。
图3示意性地示出了根据系统10的方法100。
方法100包括获得102指示轮胎充气压力的第一数据。
方法100包括获得104指示与安装有轮胎的飞行器轮相关联的制动器的制动器温度的第二数据。
方法100包括获得106指示轮胎的气体温度的第三数据。
方法100包括获得108指示未来时间段期间飞行器的一个或更多个预测操作状况的第四数据。
方法100包括至少部分地基于第一数据、第二数据、第三数据和第四数据来确定110未来时间段期间轮胎的预测轮胎压力特性。
一旦计算系统14确定了轮胎24的预测轮胎压力特性，可以由计算系统14采取多个动作。在一些示例中，计算系统14可以至少部分地基于轮胎24的预测轮胎压力特性来确定要对轮胎执行的维护动作。在一些示例中，计算系统14可以至少部分地基于轮胎24的预测轮胎压力特性来调度要对轮胎24执行的维护动作。在一些示例中，可以通过计算系统14向用户显示确定的和/或调度的维护动作。通过以这种方式利用计算系统14，可以预测诸如轮胎24的未来所需充气的动作。例如，与需要更定期地检查轮胎压力的现有系统相比，这可以允许飞行器12的更长的免维护操作周期。例如，未来时间段可以是至少3天、至少5天或至少10天，这可以实现飞行器12的相应的免维护操作周期。这还可以例如通过使得路线能够被规划以在需要时将飞行器12引导到适当的维护中心允许飞行器12的改进的路线规划。轮胎24的轮胎压力特性的预测也可以例如通过减少或消除等待轮胎冷却以进行直接压力测量的需要有助于减少飞行器的周转时间。
在一些示例中，计算系统14被配置成利用轮胎24的预测轮胎压力特性来确定轮胎24的剩余寿命。例如，计算系统14可以利用与下述中的任何一者相关的数据来确定轮胎24的剩余寿命：轮胎挠度(deflection)、轮胎滚动距离、飞行循环数目、制动器能量、制动器温度、轮温度、轮胎气体温度、轮胎胎体温度和轮胎24的预测轮胎压力特性。
在一些示例中，可以至少部分地基于飞行器12在未来时间段的至少一部分内经历的实际操作状况由计算系统14来更新预测轮胎压力特性。以这样的方式，可以提高未来时间段的剩余部分的预测轮胎压力特性的准确性。
如上所述，第四数据40可以采取多种形式。
在一些示例中，第四数据40指示以下中的一个或更多个：在未来时间段内飞行器被预测在其上运行的一条或更多条跑道的预测跑道表面状况；以及未来时间段内在预测地理位置处对飞行器的周围环境的预测天气预报。
跑道表面状况和/或天气状况可以影响需要应用制动器26以使飞行器12在跑道上停止的时间长度。例如，在跑道被雨、雪或冰污染的情况下，可能需要增加的制动量例如增加的制动器应用时间，以使飞行器12停止。这可以影响制动器26的温度，继而可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性。
类似地，在跑道表面摩擦效应导致跑道与轮胎24之间低的摩擦系数的情况下，可能需要增加的制动量例如增加的制动器应用时间，以使飞行器12停止。这可以影响制动器26的温度，继而可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性。类似地，在跑道表面摩擦效应导致跑道与轮胎24之间高的摩擦系数的情况下，轮胎24本身(例如，轮胎胎体)可能经历增加的加热，这可能影响轮胎24的预测轮胎压力特性。制动器增益也可以影响跑道与轮胎24之间的摩擦系数，这可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性。
另一个可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性的跑道状况是跑道温度。例如，储存在跑道中的环境热量(例如，由于阳光加热跑道表面)可以由于轮胎24与跑道之间的接触而传递至轮胎24。类似地，跑道表面可以为轮胎24提供冷却。这可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性。
另一个可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性的天气状况是阳光，例如，在轮胎24上的直射阳光加热轮胎胎体和轮16，从而提高轮胎24内的气体温度。这可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性。
另一个可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性的天气状况是飞行器12在飞行循环期间经历的横风。例如，横风可以导致轮16和轮胎24的温度变化，包括轮16中的不同轮之间以及轮胎24中的不同轮胎之间的变化。这可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性。
通过考虑未来时间段内的跑道表面状况和/或天气状况，可以以更高的准确性获得未来时间段内轮胎24的预测轮胎压力特性。
在一些示例中，第四数据40指示未来时间段内制动器的预测制动器磨损状态。制动器磨损状态可以例如经由制动器能量吸收和热耗散影响制动器26的温度，这继而可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性。例如，相对新的制动器(例如，相对未磨损的制动器)可能不会达到与相对旧的制动器(例如，相对磨损的制动器)那样高的温度，但是相对新的制动器可能花费更长的时间来冷却，这可能导致更多的热量被施加至轮胎24内的气体。类似地，相对旧的制动器可以达到比相对新的制动器更高的温度，但是相对旧的制动可以以更快的速度冷却，导致更少的热量被施加至轮胎24内的气体。通过考虑未来时间段内制动器的预测制动器磨损状态，可以以更高的准确性获得未来时间段内轮胎24的预测轮胎压力特性。在一些示例中，可以基于制动器能量、制动器温度和制动器加热和冷却速率中的一个或更多个，使用过去值、当前值和设想的预测值来确定预测制动器磨损状态。
在一些示例中，飞行器12包括与制动器26相关联的制动器冷却风扇，并且第四数据40指示在未来时间段内与制动器26相关联的制动器冷却风扇的预测使用。制动器冷却风扇可以通过在使用中在制动器26上方抽吸空气来实现制动器26的快速冷却。制动器的冷却可以对轮16的温度进而对轮胎24的温度产生影响，这然后可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性。通过考虑未来时间段内制动器冷却风扇的预测使用，可以以更高的准确性获得未来时间段内轮胎24的预测轮胎压力特性。
第四数据40可以指示未来时间段内的一个或更多个飞行循环期间的预测飞行器转向角。例如，轮16在跑道上操纵时的转向可以导致跑道与轮胎24之间的摩擦。这可以在轮胎胎体中产生热量，这也可以导致轮胎24内的气体温度的升高。这然后可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性。通过考虑预测飞行器转向角，可以以更高的准确性获得未来时间段内轮胎24的预测轮胎压力特性。
在一些示例中，第四数据可以指示轮胎24的预测环境温度(例如，轮胎24内的预测环境气体温度)和/或制动器26的预测环境气体温度。预测环境温度可以包括特定部件在不使用时将加热/冷却至的温度。应当理解，这样的环境部件温度可以受到环境天气状况影响，并且飞行器12可以包括用于测量环境温度的温度传感器，和/或飞行器可以从非机载源接收关于环境温度的信息。环境状况也可以在一天中变化，例如白天期间环境状况较温暖而夜晚环境状况较冷，以及在飞行器的整个飞行循环中变化，例如，其中，轮16根据轮是通过飞行器12的起落架舱伸出还是缩回而经历不同的状况。通过考虑预测环境温度，可以以更高的准确性获得未来时间段内轮胎24的预测轮胎压力特性。在一些示例中，第四数据40可以指示未来时间段内飞行器12的预测飞行循环，例如指示未来时间段内未来飞行循环内的预测飞行器操作。
在一些示例中，第四数据40可以指示未来时间段内轮16的预测轮温度，例如轮16的轮毂的预测温度等。来自轮16的热量可以从轮16传递至轮胎24的胎体和/或轮胎24内的气体，这可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性。轮16的变热还可以对轮胎16的胎体的挠度和/或轮胎24的密封/气体损失产生影响。通过考虑轮16的预测轮温度，可以以更高的准确性获得未来时间段内轮胎24的预测轮胎压力特性。
第四数据40可以指示未来时间段内飞行器12的一个或更多个飞行循环期间飞行器12的预测重量。例如，飞行器重量可以影响轮胎24的负载，这继而影响轮胎挠度。这可以影响轮胎24的胎体的变热，从而也影响轮胎24内的气体温度和压力。通过考虑飞行器12的预测重量，可以以更高的准确性获得未来时间段内轮胎24的预测轮胎压力特性。在一些示例中，第四数据40可以包括飞行器12的两个或更多个轮胎24之间的载荷分布。
类似地，第四数据40可以指示未来时间段内的一个或更多个飞行循环期间预测飞行器重心。与预测飞行器重量相关，预测重心可以影响轮胎24的负载，这继而影响轮胎挠度。这可以影响轮胎24的胎体的变热，从而也影响轮胎24内的气体温度和压力。通过考虑飞行器12的预测重心，可以以更高的准确性获得未来时间段内轮胎24的预测轮胎压力特性。
在一些示例中，第四数据40可以指示以下中的一个或更多个：未来时间段内一个或多更个飞行循环期间的预测飞行器速度、未来时间段内飞行器12的预测未来路线、未来时间段内未来飞行循环之间飞行器12的预测周转时间、未来时间段内飞行器12的一个或更多个飞行循环的预测飞行时间、未来时间段内飞行器12的预测地面时间、未来时间段内的预测飞行器滑行距离以及未来时间段内飞行器12的预测飞行循环数目。诸如速度、地面时间和飞行循环数目的因素可以影响轮胎温度，例如由于这些因素对轮胎24的挠度产生的影响，这可以影响轮胎24的压力损失。
在一些示例中，第四数据40可以指示未来时间段内轮胎24的预测轮胎胎体温度。轮胎胎体温度可以影响未来时间段内轮胎24的预测轮胎压力特性。在轮胎胎体内可以以多种方式产生热量，包括由于当轮胎24在重负载下滑动(例如，制动期间的滑动)时的摩擦、由于当轮胎24通过轮胎挠度膨胀和收缩时的应力变形循环(例如，由于自由滚动和偏航，这可以导致通过轮胎24的横向力)、以及由于环境状况。轮胎胎体冷却的速率也可以受到多个因素影响，包括轮16的滚动速度、环境状况和轮胎24与之接触的表面的温度中的任何一者。例如，可能发生从轮胎胎体到内部和外部气体的对流热损失，可能发生从轮胎胎体到跑道的传导热损失，可能发生轮胎胎体与轮16之间的传导热传递，以及可能发生向内部和外部气体的辐射热损失。在一些示例中，可以至少部分地基于轮16的温度和轮胎24内的气体温度中的任何一者来推断预测轮胎胎体温度。
在一些示例中，第四数据40可以指示未来时间段内轮胎24的预测气体温度和未来时间段内制动器26的预测制动器温度中的任何一者。通过考虑轮胎24的预测气体温度，可以以更高的准确性获得未来时间段内轮胎24的预测轮胎压力特性。
在一些示例中，第四数据40可以指示未来时间段内轮胎24的预测压力损失。压力损失可以经由通过密封件和装配件的泄漏或通过气体扩散发生。压力损失可以受到下述中的任何一者影响：给定时间段内的飞行循环数目、轮胎24的气体温度、轮胎胎体温度以及轮胎气体压力与环境压力之间的差。
在一些示例中，计算系统14可以获得指示历史轮胎状况的第五数据，并且计算系统可以至少部分地基于第五数据确定轮胎24的预测轮胎压力特性。指示历史轮胎状况的数据可以包括历史轮胎翻新事件、历史轮大修、历史轮胎紫外线暴露和轮胎年限中的任何一者。例如，紫外线暴露由于其对轮胎24的结构特性的影响而可以影响轮胎24的挠度，并且还可以影响来自轮胎24的气体损失。类似地，轮胎的年限可以影响轮胎挠度，这进而可以影响轮胎24的胎体的温度和轮胎24内的气体温度，和/或轮胎的年限可以影响来自轮胎24的气体损失。通过考虑历史轮胎状况，可以以更高的准确性获得未来时间段内轮胎24的预测轮胎压力特性。
在一些示例中，计算系统14可以获得指示历史轮状况的第六数据，并且计算系统14可以至少部分地基于第六数据确定轮胎24的预测轮胎压力特性。例如，第六数据可以指示轮年限。轮年限可以影响来自轮胎24内的气体损失，这继而可以影响轮胎24的预测轮胎压力特性。通过考虑未来时间段内的历史轮状况，可以以更高的准确性获得未来时间段内轮胎24的预测轮胎压力特性。
图4中示意性地示出了上述因素及其关系和联系的示例性模型400。由计算系统14利用的轮系统22的这样的表示可以被认为是所谓的轮系统22的数字孪生。模型400包括表面污染数据402、与轮胎与跑道之间的摩擦相关的数据404、制动器磨损状态数据406、制动器冷却风扇状态数据408、制动器温度数据410、飞行器重量和重心数据412、轮载荷分担数据414、轮胎滚动和挠度数据416、轮胎寿命数据418、轮寿命数据420、轮温度数据422、环境温度数据424、轮胎胎体温度数据426、轮胎气体温度数据428、轮胎气体泄漏数据430、轮胎充气压力数据432和轮胎压力数据434。
将理解的是，根据可用的数据，模型400可以在不同级别实现。例如，制动器温度数据410可以使用可用的测量的制动器温度，并且基于估计的未来表面污染数据402、与轮胎与跑道之间的摩擦相关的数据404、制动器磨损状态数据406和制动器冷却风扇状态数据408来预测未来制动器温度。
在一些应用中，只需要未来轮胎压力，并且其可以使用输入数据的组合而不需要中间关系来确定，使得在不需要正式的中间模型的情况下预测轮胎压力。这可能适用于某些形式的机器学习算法。
要注意的是，除非另有明确说明，否则本文中所使用的术语“或”应解释为意指“和/或”。

Claims (19)

1.一种预测飞行器的轮胎的轮胎压力的计算机实现的方法，所述方法包括：
获得指示所述轮胎的充气压力的第一数据；
获得指示与安装有所述轮胎的飞行器轮相关联的制动器的制动器温度的第二数据；
获得指示所述轮胎的气体温度的第三数据；
获得指示在未来时间段期间所述飞行器的一个或更多个预测操作状况的第四数据；以及
至少部分地基于所述第一数据、所述第二数据、所述第三数据和所述第四数据来确定在所述未来时间段期间所述轮胎的预测轮胎压力特性。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述第四数据指示以下中的一个或更多个：
在所述未来时间段内所述飞行器的预测未来路线；
在所述未来时间段内未来飞行循环之间所述飞行器的预测周转时间；
在所述未来时间段内所述飞行器的一个或更多个飞行循环的预测飞行时间；
在所述未来时间段内所述飞行器的预测地面时间；
在所述未来时间段内所述飞行器的一个或更多个飞行循环期间所述飞行器的预测重量；
在所述未来时间段内所述飞行器被预测为飞行中和/或在地面上的一天中的时间；
在所述未来时间段内的预测飞行器滑行距离；以及
在所述未来时间段内所述飞行器的预测飞行循环数目。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的计算机实现的方法，其中，所述第四数据指示以下中的一个或更多个：
在所述未来时间段内所述飞行器被预测在其上运行的一条或更多条跑道的预测跑道表面状况；以及
在所述未来时间段内在预测地理位置处对所述飞行器的周围环境的预测天气预报。
4.根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法，其中，所述第四数据指示以下中的一个或更多个：
在所述未来时间段内所述轮胎的预测充气压力；
在所述未来时间段内所述制动器的预测制动器温度；
在所述未来时间段内所述轮胎的预测气体温度；
在所述未来时间段内所述轮胎的预测轮胎胎体温度；
在所述未来时间段内所述轮胎的预测压力损失；
在所述未来时间段内所述飞行器轮的预测飞行器轮温度；
在所述未来时间段内与所述制动器相关联的制动器冷却风扇的预测使用；
在所述未来时间段内所述制动器的预测制动器磨损状态；
在所述未来时间段内的预测环境温度；
在所述未来时间段内的预测飞行器位置；
在所述未来时间段内的一个或更多个飞行循环期间的预测飞行器转向角；
在所述未来时间段内的一个或更多个飞行循环期间的预测飞行器速度；
在所述未来时间段内的一个或更多个飞行循环期间的预测飞行器重心；
在所述未来时间段内的一个或更多个飞行循环期间所述制动器的预测制动能量。
5.根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法，其中，所述第一数据指示所述轮胎的过去充气压力和所述轮胎的当前充气压力中的一个或更多个。
6.根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法，其中，所述第二数据指示所述制动器的过去制动器温度和所述制动器的当前制动器温度中的一个或更多个。
7.根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法，其中，所述第三数据指示所述轮胎的过去气体温度和所述轮胎的当前气体温度中的一个或更多个。
8.根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法，其中，所述方法包括至少部分地基于所述轮胎的预测轮胎压力特性来确定要对所述轮胎执行的维护动作。
9.根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法，其中，所述方法包括至少部分地基于所述轮胎的预测轮胎压力特性来调度要对所述轮胎执行的维护动作。
10.根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法，其中，所述方法包括至少部分地基于所述飞行器在所述未来时间段的至少一部分内经历的实际操作状况来更新所述预测轮胎压力特性。
11.根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法，其中，所述未来时间段是至少3天、至少5天或至少10天。
12.根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法，其中，所述方法包括至少部分地基于所述轮胎的预测轮胎压力特性来确定所述轮胎的预测剩余寿命。
13.根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法，其中，所述方法包括至少部分地基于所述轮胎的预测轮胎压力特性来确定所述轮胎的未来充气压力。
14.根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法，其中，确定在所述未来时间段期间所述轮胎的预测轮胎压力特性包括利用所述轮胎和所述制动器的模型以及所述轮胎与所述制动器之间的一个或更多个关系。
15.根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法，其中，确定在所述未来时间段期间所述轮胎的预测轮胎压力特性包括利用机器学习算法。
16.根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法，其中，所述方法包括获得指示历史轮胎状况的第五数据，并且至少部分地基于所述第一数据、所述第二数据、所述第三数据、所述第四数据和所述第五数据来确定所述轮胎的预测轮胎压力特性。
17.一种包括一个或更多个处理器的计算系统，所述一个或更多个处理器被配置成执行根据任一前述权利要求所述的计算机实现的方法。
18.一种包括机器可读指令的数据载体，所述机器可读指令用于操作根据权利要求17所述的计算系统的一个或更多个处理器，以执行根据权利要求1至16中任一项所述的计算机实现的方法。
19.一种预测轮胎的压力的方法，所述方法包括：
获得所述轮胎的历史轮胎充气压力数据；
获得制动器的历史制动器温度数据，所述制动器被配置成向与轮胎相关联的轮提供制动力；
获得所述轮胎的历史气体温度数据；
获得未来飞行器操作数据；以及
至少部分地基于所述历史轮胎充气压力数据、所述历史制动器温度数据、所述历史气体温度数据和所述未来飞行器操作数据来确定所述轮胎的未来轮胎压力。
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