JP6920822B2 - 飛行イベント中の航空機のオンボード構造的負荷評価 - Google Patents

Description

本発明は一般に、航空機（および他の航空宇宙ビークル）の構造的負荷の評価に関し、特に、航空機に対する地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を決定することに関する。

航空機および他の同様な製造品の定期的にスケジュールされた保守は航空機の機隊全体の日常の商務に及ぼす動作的および経済的な影響の両方を有する。航空会社を効率的に運営するために保守タスクを実施する望ましい回数または間隔を正確に決定することが重要である。望ましくないことに、スケジュールされない保守タスクは、航空機上の地上イベントまたは飛行イベントの影響または重大性の誤診断（例えば、航空機のハード・ランディングの誤診断）または航空機の構造的健全性を効率的に監視できないことの結果として動作スケジュールを混乱させうる。

米国特許公開番号２００８／０１１４５０６

特に、ヘビーまたはハードなランディングと疑われるイベントの損傷を評価するための検査プロセスは時間を消費しコストがかかるものであるので、誤診断されたハード・ランディングは航空機配備の信頼性に大幅に影響を及ぼす可能性がある。経験的な証拠によれば、プラットフォームに依存して、パイロットが開始したハード・ランディング検査の９０％は、航空機のダウン時間に起因する収入の損失を結果としてもたらす、損傷の兆候を生み出さない。したがって、既存のプラクティスで改善することにより不要な検査を削減するシステムと方法を有するのが望ましい。

本発明の例示的な実装は、航空機の構造的負荷評価のための改善されたシステム、方法およびコンピュータ可読記憶媒体に関する。特に、主観的な判定または評価と反対に、当該システムは、地上イベントまたは飛行イベントの間に取得された飛行パラメータに少なくとも部分的に基づいて、航空機上の地上イベントまたは飛行イベントの影響を正確に評価するための機械学習技術および構造的動力学モデルを利用する。当該システムが次いで、航空機に必要なものとして保守活動を自動的に実施またはトリガしてもよい。

特に、当該システムを、航空機内の構造的損傷をその安全性を保証するために迅速かつ効率的に検出するように構成してもよい。当該システムが、不要なサービス割込みおよび高価な保守活動をもたらす誤ったアラームを削減することができる。したがって、当該システムが、低い誤アラーム率を維持しつつ、航空機内の構造的損傷を検出する高い可能性を実装するための利用可能な地上および飛行負荷情報の利用を最大化してもよい。本発明は、限定ではなく、以下の例示的な実装を含む。

幾つかの例示的な実装では、方法が航空機の構造的負荷評価に対して提供される。当該方法が、航空機の地上イベントまたは飛行イベントのうち少なくとも１つに関する飛行パラメータを受信するステップと、当該地上イベントまたは飛行イベントの結果として航空機に対する応答負荷を計算するステップとを含んでもよい。当該応答負荷を、機械学習アルゴリズムおよび航空機の構造的動力学モデルを用いて当該飛行パラメータから計算してもよい。当該方法がまた、当該応答負荷を対応する設計負荷と比較し、当該比較に少なくとも部分的に基づいて、航空機に対する当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を決定するステップを含んでもよい。当該方法がまた、当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性が、航空機または航空機の少なくとも１つの構造的要素のうち少なくとも１つの限界超過状態を引き起こす事例において、自動的に航空機に対する保守作業要件を開始するステップを含んでもよい。

先行するまたは任意の後続の例示的な実装の方法の幾つかの例示的な実装、または任意のそれらの組合せでは、応答負荷を計算するステップは、カルマン・フィルタ・アルゴリズムまたはヒューリスティック・アルゴリズムのうち少なくとも１つを含む機械学習アルゴリズムを用いて当該応答負荷を計算するステップと、少なくとも１つの事例では飛行試験データまたは飛行動作データのうち少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて当該機械学習アルゴリズムまたは構造的動力学モデルのうち少なくとも１つを更新するステップとを含む。

任意の先行するまたは任意の後続の例示的な実装の方法の幾つかの例示的な実装、または任意のそれらの組合せにおいて、応答負荷を計算するステップは、ヒューリスティック・アルゴリズムであるかまたはそれを含む機械学習アルゴリズムを用いて当該応答負荷を計算するステップを含み、当該ヒューリスティック・アルゴリズムは、人工ニューラル・ネットワーク、正規プロセス、回帰、サポート・ベクトル変換、分類、クラスタリング、または主成分分析アルゴリズムのうち少なくとも１つであるかまたはそれらを含む。

任意の先行するまたは任意の後続の例示的な実装の方法の幾つかの例示的な実装、または任意のそれらの組合せにおいて、飛行パラメータを受信するステップは、垂直降下率、ピッチ高度、ロール角、ロール速度、偏流角、初期降下加速度、総重量、重力中心、航空機機首またはパイロット座席またはその付近での最大垂直加速度、当該重力中心の最大垂直加速度、または航空機の地上速度のうち少なくとも１つを含む飛行パラメータを受信するステップを含む。

任意の先行するまたは任意の後続の例示的な実装の方法の幾つかの例示的な実装、または任意のそれらの組合せにおいて、少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性が航空機または航空機の少なくとも１つの構造的要素のうち少なくとも１つの制限超過状態をもたらす事例において、当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントは、航空機のハード・ランディング、超過重量着陸、急ブレーキ・イベント、乱気流との遭遇、極端な操縦、速度制限超過、または失速バフェット条件（複数可）のうち少なくとも１つを含む。

任意の先行するまたは任意の後続の例示的な実装の方法の幾つかの例示的な実装、または任意のそれらの組合せにおいて、当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を示す情報を外部検査システムまたは航空機搭載の健全性監視システムのうち少なくとも１つに送信するステップをさらに含み、当該外部検査システムおよび健全性監視システムは当該情報を当該外部検査システムおよび健全性監視システムにダウンロードするように構成される。

任意の先行するまたは任意の後続の例示的な実装の方法の幾つかの例示的な実装、または任意のそれらの組合せにおいて、飛行パラメータを受信するステップは、当該飛行パラメータを航空機搭載の健全性監視システムの制御ユニットから受信するステップを含む。

幾つかの例示的な実装では、装置が航空機の構造的負荷評価に対して提供される。当該装置は、プロセッサと、当該プロセッサによる実行に応答して、当該装置にアプロキシメータ、ならびに分析および保守エンジンのような幾つかのサブシステムを実装させる実行可能命令を格納したメモリとを備える。これらを、少なくとも任意の先行する例示的な実装の方法、または任意のそれらの組合せを実施するように構成してもよい。

先行する例示的な実装の装置の幾つかの例示的な実装では、当該装置の少なくともプロセッサまたはメモリを、航空機搭載の健全性監視システム、外部検査システム、データベース、またはポータブル電子装置のうち少なくとも１つに埋め込んでもよい。

幾つかの例示的な実装では、コンピュータ可読記憶媒体が航空機の構造的負荷評価に対して提供される。当該コンピュータ可読記憶媒体は非一時的であり、かつ、プロセッサによる実行に応答して、装置に、少なくとも任意の先行する例示的な実装の方法、または任意のそれらの組合せを実施させるコンピュータ可読プログラム・コード部分を格納する。

本発明のこれらのおよび他の特徴、態様、および利点は添付図面とともに以下の詳細な説明を読むことから明らかになろう。当該添付図面は下記で簡単に説明される。本発明は、かかる特徴または要素が本明細書で説明する特定の例示的な実装において明示的に結合または記載されるかどうかにかかわらず、本開示で説明する２つの、３つの、４つのまたはそれ以上の特徴または要素の任意の組合せを含む。本開示は、その態様および例示的な実装の何れかにおいて、本開示の内容が明示的に断らない限り、本開示の任意の分離可能な特徴または要素が意図したように参照される、即ち、結合可能であるように、全体論的に読まれることを意図している。

したがって、本要約は幾つかの例示的な実装を要約して本発明の幾つかの態様の基本的な理解を与える目的のためにのみ提供されることは理解される。したがって、上述の例示的な実装は例にすぎず、本開示の範囲または趣旨を狭めると決して解釈されるべきではないことは理解される。他の例示的な実装、態様および利点は、添付図面と関連した以下の詳細な説明から明らかになろう。添付図面は、例として、幾つかの説明される例示的な実装の原理を示す。

本開示の例示的な実装を一般的な用語で説明したので、次に添付図面を参照する。添付図面は必ずしも正しい縮尺で描かれていない。

本発明の例示的な実装に従う航空機の構造的負荷評価のシステムの例示を示す図である。 本発明の例示的な実装に従う装置を示す図である。 本発明の例示的な実装に従うサンプルデータ・セットの例示を示す図である。 本発明の例示的な実装に従う複数の応答負荷位置を示す図である。 本発明の例示的な実装に従うモデル負荷出力のプロットの図である。 本発明の例示的な実装に従う航空機の構造的負荷評価のための方法の様々な動作を示す流れ図である。

以下で、添付図面を参照して本発明の幾つかの実装をより十分に説明する。添付図面においては、本開示の全てではなく一部の実装が示される。実際、本開示の様々な実装を多数の異なる形態で具体化してもよく、本明細書で説明した実装に限定されるとして解釈すべきではない。寧ろ、これらの例示的な実装は、本開示が徹底的かつ完全であり、本発明の範囲を当業者に完全に伝えるように提供される。例えば、特に断らない限り、第１の、第２の等であるとしての何かへの参照は特定の順序を示唆すると解釈されるべきではない。また、例えば、本明細書では定量的な測定値、値、関係等を参照してもよい。特に断らない限り、これらの全てではないにしても任意の１つまたは複数が、技術許容範囲等によるもののような、発生しうる許容可能な変形を説明するために絶対的または近似的であってもよい。同じ参照番号は本明細書にわたって同じ要素を指す。

本発明の例示的な実装は一般に、航空機の構造的負荷を評価するステップに関し、特に、航空機の構造上の地上イベントまたは飛行イベントの重大性を決定するステップに関する。例示的な実装は主に、航空機が１つまたは複数の材料、コンポーネント、アセンブリおよびサブアセンブリのような１つまたは複数の構造的要素から構成されうる航空宇宙アプリケーションと関連して説明される。しかし、例示的な実装を、航空宇宙業界内および航空宇宙業界外の両方において、多数の他のアプリケーションと関連して利用してもよいことは理解されるべきである。この点、例示的な実装を、航空宇宙、自動車、海洋およびエレクトロニクスの場合のように、複雑なシステム、ビークル等と関連して利用してもよい。例えば、当該例示的な実装を航空機に関して本明細書で議論または図示してもよいが、本発明を、本明細書で明示的に考慮されない航空機、宇宙船、および他のビークルを含む幾つかの航空宇宙ビークルに適用してもよい。

図１は、本発明の例示的な実装に従う航空機の構造的負荷評価システム１００を示す。構造的負荷評価システム１００を、本明細書では単に「システム」と称してもよい。当該システムを、自動的に、オペレータの直接制御下で、またはその幾つかの組合せの何れかにより、幾つかの異なる機能または動作を実施するように構成してもよい。この点、当該システムを、自動的に、即ち、オペレータによる直接制御なしに、その機能または動作の１つまたは複数を実施するように構成してもよい。さらにまたはあるいは、当該システムを、オペレータ直接制御のもとでその機能または動作の１つまたは複数を実施するように構成してもよい。

システム１００が一般に、航空機に及ぼす着陸の影響または重大性の評価のような飛行イベントの結果としての航空機への構造的負荷を正確に評価するように構成されてもよい。様々な利益のうち、当該システムが、厳しい飛行イベント（例えば、ハード・ランディング、超過重量着陸、急ブレーキ・イベント、乱気流条件、極端な操縦、速度制限超過、失速バフェット条件、等）の最小偽陽性およびゼロ偽陰性指示を提供してもよい。当該システムが、構造的負荷の評価に関する信頼性を増大させてもよい（例えば、当該システムは機械学習アルゴリズムおよび航空機の構造的動力学モデルを利用し、誤ったデータを提供するかまたはダメージを受けうるセンサからの測定値に単に依存するものではない）。当該システムがまた、検査に対するニーズを決定するための、航空機上の構造的負荷評価の高速かつ効率的な計算を提供してもよい。個別にまたは集合的にこれらの利益が、航空機が検査のためにオフラインでありうる時間数を削減でき、これにより、航空会社の大幅な収入、保守コスト、および消費者の不都合を守ることができる。

システム１００が、１つまたは複数の機能または動作を実施するために互いに接続された幾つかの異なるサブシステムの各々（個々のシステムの各々）の１つまたは複数を含んでもよい。図１に示すように、例えば、当該システムが、互いに接続されうるアプロキシメータ１０２、分析エンジン１０４および／または保守エンジン１０６を含んでもよい。当該システムの一部として示すが、当該アプロキシメータ、分析エンジンまたは保守エンジンの１つまたは複数が代わりに、当該システムと別であるが当該システムと通信してもよい。当該サブシステムの１つまたは複数が当該サブシステムの他のものに関わらず、別々のシステムとして機能または動作してもよいことも理解されるべきである。さらに、当該システムが、図１に示したものに加えて、または、その代わりに、１つまたは複数のサブシステムを備えてもよいことは理解されるべきである。

以下でさらに詳細に説明するように、アプロキシメータ１０２を、一般に、航空機の地上イベントまたは飛行イベントに関する飛行パラメータを受信し、当該地上イベントまたは飛行イベントの結果として航空機に対する応答負荷を計算するように構成してもよい。当該応答負荷を、機械学習アルゴリズムおよび航空機の構造的動力学モデルを用いて当該飛行パラメータから計算してもよい。分析エンジン１０４を、当該アプロキシメータに接続してもよく、一般に、当該応答負荷を対応する設計負荷と比較し、当該比較に少なくとも部分的に基づいて、航空機に対する当該地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を決定するように構成されてもよい。保守エンジン１０６を当該分析エンジンに接続してもよく、一般に、当該地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性が航空機またはその少なくとも１つの構造的要素の限界超過状態をもたらす事例において航空機に対する保守作業要件を自動的に開始するように構成される。

本発明の例示的な実装によれば、アプロキシメータ１０２、分析エンジン１０４、および／または保守エンジン１０６を含むシステム１００およびそのサブシステムおよび／またはコンポーネントを様々な手段により実装してもよい。当該システム、サブシステムおよびそれらのそれぞれの要素を実装するための手段が、単体で、または、コンピュータ可読記憶媒体からの１つまたは複数のコンピュータ・プログラムの指示のもとでハードウェアを含んでもよい。

幾つかの例では、本明細書で図示し説明したシステム、サブシステム、ツールおよびそれぞれの要素として機能するかまたはそれらを実装するように構成された１つまたは複数の装置を提供してもよい。複数の装置を含む例において、それぞれの装置が、幾つかの異なる方式で、例えば、有線または無線ネットワーク等を介して直接または間接的に、互いに接続されるかまたは通信してもよい。

図２は、システム１００を実装するように構成でき、等価的に、本発明の幾つかの例示的な実装に従って、そのサブシステムおよび／またはコンポーネントの何れかを個別に実装するように構成できる装置２００を示す。一般に、当該装置が、１つまたは複数の固定されたまたはポータブルの電子装置（例えば、航空機保守クルーの人員により利用されるハンドヘルド・モバイル装置）、データベースまたはそれらの組合せを含むかまたはそれらで具体化されてもよい。適切な電子装置の例は、航空機ダッシュボード、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーションコンピュータ、サーバコンピュータ等を含む。

より具体的な例において、当該電子装置が、航空機上の健全性監視システムに組み込まれるか、または、当該健全性監視システムの制御ユニットに組み込まれるかまたは接続されてもよい。または幾つかの例では、当該電子装置を、航空機上の健全性監視システムの制御ユニットに（有線または無線により）接続可能な固定またはモバイルの地上保守システムに組み込んでもよい。幾つかの例では、当該装置が、地上機隊管理サポートシステムにより維持される、航空機群および様々な航空機タイプにわたる履歴データを利用することによって、構造的損傷を検出する可能性および誤ったアラームの削減のさらなる改善を可能としうる、データベースおよび／または他のインフラ内部で具現化されてもよい。

装置２００が、例えば、コンピュータ可読プログラム・コード２０６を格納したメモリ２０４（例えば、記憶装置）に接続されたプロセッサ２０２（例えば、プロセッサ・ユニット）のような幾つかのコンポーネントの各々の１つまたは複数を備えてもよい。当該メモリに加えて、当該プロセッサをまた、情報を表示、送信、および／または受信するための１つまたは複数のインタフェースに接続してもよい。当該インタフェースが、入力インタフェース２０８、ディスプレイ２１０および／または通信インタフェース２１２（例えば、通信ユニット）を含んでもよい。

入力インタフェース２０８を、飛行パラメータのような情報を航空機から手動でまたは自動的に受信するように構成してもよい。幾つかの例では、当該入力インタフェースが、航空機搭載の健全性監視システムの制御ユニットに接続してもよくまたは接続可能であってもよく、それを通じて、装置２００により実装されたシステム１００のアプロキシメータ１０２を、当該飛行パラメータを当該制御ユニットから受信するように構成してもよい。当該装置が、航空機に対する応答負荷に基づいて航空機上の地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を決定するための分析エンジン１０４を含むシステムを実装してもよく、それが、上述のようにおよび以下でより十分に説明するように、機械学習アルゴリズムと航空機の構造的動力学モデルを用いて当該飛行パラメータから計算されてもよい。

幾つかの例示的な実装では、ディスプレイ２１０が、プロセッサ２０２に接続されてもよく、地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を示す情報を表示または提供するように構成されてもよい。さらにまたはあるいは、幾つかの例示的な実装では、通信インタフェース２１２をプロセッサ２０２に接続してもよく、例えば当該地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性が航空機またはその少なくとも１つの構造的要素の制限超過状態をもたらす事例において、当該地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を示す情報を外部検査システムまたは航空機搭載の健全性監視システムのうち少なくとも１つに送信するように構成されてもよい。

例えば、表示および／または送信された情報が、地上および／または飛行負荷情報（例えば、着陸、急ブレーキ・イベント、乱気流、操縦、速度制限超過、失速バフェット情報、等）であってもよいかまたはそれらを含んでもよい。それらが、検査を指示し、したがって検査のコストおよび時間を削減するために使用されてもよい。これらの例において、外部検査システムおよび健全性監視システムを、当該情報をそこにダウンロードするように構成してもよい。幾つかの実装では、ディスプレイ２１０を、当該送信された情報が、当該ディスプレイ（例えば、航空機のフライト・デッキ内の可視ディスプレイ・ページ）を介してフライト・デッキ内部のパイロットまたは他の航空機人員に可視でありうるように、航空機のフライト・デッキ内に組み込んでもよい。

ここで図１を再度参照すると、上述のように、アプロキシメータ１０２を、航空機の地上イベントまたは飛行イベントに関する飛行パラメータを受信するように構成してもよい。幾つかの例示的な実装では、アプロキシメータ１０２が、入力インタフェース（例えば、入力インタフェース２０８）を介して当該飛行パラメータを受信してもよい。１実装例では、当該入力インタフェースが、当該アプロキシメータがユーザ入力を介して当該飛行パラメータを手動で受信しうるユーザ入力インタフェースであってもよいかまたはそれらを含んでもよい。

幾つかの異なる飛行パラメータの何れかが、本発明の例示的な実装に適切でありうる。適切な飛行パラメータの例が、垂直降下率、ピッチ高度、ロール角、ロール速度、偏流角、初期降下加速度、総重量、重力中心、航空機の当該機首付近またはパイロット座席での変動制御翼面最大垂直加速度、当該重力中心の最大垂直加速度、または航空機の地上速度のうち少なくとも１つであってもよいかまたはそれらを含んでもよい。幾つかの例では、当該飛行パラメータが、当該地上イベントまたは飛行イベントを含む、様々なセンサおよびシステムにより飛行中に記録されたセンサ・データを含んでもよい。これらの例示的な実装では、当該飛行パラメータを、当該様々なセンサおよびシステムを介して自動的に受信してもよい。適切なセンサおよびシステムの例は、アビオニクスシステム、飛行制御システム、および／または他の飛行動作または保守動作システムまたはそのコンポーネントを含む。飛行パラメータに加えて適切なセンサ・データの例が、航空機上の主要な位置で測定された歪および加速度を含んでもよい。

幾つかの例示的な実装では、当該飛行パラメータを、地上イベントまたは飛行イベント（例えば、着陸、サイドまたはドラッグ、乱気流、操縦、速度制限超過、失速バフェット、等）中の正確なピーク値を解決するための適切なサンプル率とともに記録してもよい。例えば、当該飛行パラメータを、最小で毎秒８（８）サンプルで記録してもよい。これらの例示的な実装では、より高いサンプリング率が、時間変化する飛行パラメータ情報からキャプチャされているより正確なピーク情報に相関付けられてもよい。飛行パラメータを地上イベントまたは飛行イベントの間にリアルタイムで記録してもよいが、当該システムの様々な機能をリアルタイムでまたは当該地上イベントまたは飛行イベントの発生後に（例えば、着陸中のタッチダウン後に）実行してもよいことに留意されたい。

これらの実装において、アプロキシメータ１０２が、当該飛行パラメータを処理し、地上イベントまたは飛行イベント（例えば、着陸中のタッチダウン）の間に記録された当該飛行パラメータの１つまたは複数の単一の値または削減されたセットの値を返却してもよい。当該単一の値または削減されたセットの値が、幾つかの事例において、当該地上イベントまたは飛行イベントの間に記録された当該飛行パラメータの最大値および／または最小値に少なくとも部分的に基づいてもよい。例えば、当該アプロキシメータを、当該地上イベントまたは飛行イベント中の当該飛行パラメータ（例えば、左および右ギアトラックチルト、重力中心での正常加速度、降下速度、ピッチ角、ロール角、ロール速度、偏流角、総重量、重力中心、コックピットでの正常加速度、均等な対気速度、等）の最大値またはピーク値を特定してもよい。特に、幾つかの実装では、当該削減されたセットの値を、当該地上イベントまたは飛行イベントの前および／または後の特定の時間フレームの間に記録してもよい。

図３は、削減されたセットの値を航空機上のタッチダウン・イベントの構造的重大性を評価するための飛行パラメータとして利用しうる航空機のタッチダウンの間に記録された削減されたセットの値の１例を示す。例えば、図３は、当該削減されたデータ・セットが当該タッチダウン・イベントの時間における第１の事例に関して特定の時間フレームの間に記録された当該飛行パラメータの値に対応する、飛行中に記録された複数の飛行パラメータを示す。時間フレーム（例えば、タッチダウン後ウィンドウ、タッチダウン前ウィンドウ等）内で、当該飛行パラメータの最大値またはピーク値を特定してもよい。

上述のように、アプロキシメータ１０２を、地上イベントまたは飛行イベントの結果として航空機上の応答負荷を計算するように構成してもよい。当該応答負荷を、機械学習アルゴリズムおよび航空機の構造的動力学モデルを用いて飛行パラメータから計算してもよく、幾つかの例では、図４に示すようにそれぞれの主要な異なる位置における１つまたは複数の応答負荷を含んでもよい。幾つかの例では、当該機械学習アルゴリズムを、分析的に（例えば、数的シミュレーションを用いて）および／または経験的に（例えば、飛行試験データを用いて）導出しうる例示的な入力および出力データ・セットに少なくとも部分的に基づいてトレーニングしてもよい。さらに幾つかの例では、構造的動力学モデルが、１つまたは複数の物理法則に基づいて生成されたモデルであってもよいかまたはそれらを含んでもよく、飛行試験データおよび／または飛行動作データのうち少なくとも１つを用いた改善のために定期的に更新してもよい。

少なくとも１つの事例では、アプロキシメータ１０２を、航空機サービス・システムの統合部分としてデータベース内に維持しうる飛行試験データまたは飛行動作データに少なくとも部分的に基づいて機械学習アルゴリズムまたは構造的動力学モデルのうち少なくとも１つを（例えば、自動的にまたは手動のトリガに応答して）更新するように構成してもよい。特に、当該モデルを、本明細書で説明するプロセスを用いて考慮されるシステムのアーキテクチャ的要素を含むデータベースに格納および維持しうる飛行試験ならびに履歴飛行データから生成し、定期的に更新し、検証してもよい。

幾つかの例では、機械学習アルゴリズムが、カルマン・フィルタ・アルゴリズムおよび／またはヒューリスティック・アルゴリズムであってもよいかまたはそれらを含んでもよい。これらの例において、当該ヒューリスティック・アルゴリズムが、人工ニューラル・ネットワーク、正規プロセス、回帰、サポート・ベクトル変換、分類、クラスタリング、主成分分析アルゴリズム、等のうち少なくとも１つであってもよいかまたはそれらを含んでもよい。他の適切なヒューリスティック・アルゴリズムは特許文献１に開示されたヒューリスティックモデリング技術を含む。その内容は引用により全体として本明細書に組み込まれる。幾つかの例示的な実装では、当該ヒューリスティック・アルゴリズムが、当該飛行パラメータから当該応答負荷を計算するのに適合する高次非線形曲線を実行してもよい。

図５に示すように、幾つかの実装では、当該ヒューリスティック・アルゴリズムが、ベイジアンベースの確率モデリング技術を含んでもよく、計算された応答負荷に対する安全性マージンを追加することにより、当該入力データに関連付けられた誤差を補正するように構成してもよい。図５は、本発明の例示的な実装に従う複数のヒューリスティックモデル出力５００の例示である。特に、図５は、入力飛行パラメータおよびモデル誤差分散に起因する不確実性の関数として、適用された安全性マージンを有する幾つかのイベントの負荷出力のプロットである。示すように、当該アルゴリズムを、計算された応答負荷に対する安全性マージンを追加することによりセンサ・データ（飛行パラメータ）に関連付けられた誤差を補正するように構成してもよい。

図示した例において、負荷予測誤差を、既知の標準偏差を有する正規分散５０２としてモデル化してもよく、当該安全性マージンが、航空機に対する構造的重大性の偽陰性指示を後に削除するために各計算された応答負荷に適用される因子であってもよい。例えば、地上イベントまたは飛行イベントが着陸である事例において、当該安全性マージンを、乗算器を出力分散に適用し結果の値を平均負荷出力に追加することによって実装してもよい。当該安全性マージンが、機械学習の不確実性、入力測定およびダウンサンプリング誤差等のような誤差の原因を考慮してもよい。

これを達成するために、機械学習アルゴリズムを、飛行パラメータの測定誤差および／またはサンプリング誤差を表すための雑音入力を用いて開発してもよい。当該機械学習アルゴリズムを開発または生成するためのプロセスが、サービス中または飛行中の試験データ・セットを用いて、サンプリングに起因する各入力の誤差分散を定量化すること、低次元のヒューリスティック負荷モデル（例えば、モンテカルロ・シミュレーション）を開発するための分析データ・セットに雑音または誤差を組み込むこと、および、トレーニングのために雑音入力情報を当該ヒューリスティック負荷モデルに渡すことを含む複数のステップを含んでもよい。

トレーニングされると、ヒューリスティック負荷モデルにより生成された結果の予測間隔が、入力誤差に起因するさらなる誤差を、飛行パラメータ入力の散らばりを説明するために出力分散を拡大することによって、本質的に取り込んでもよい。因子を計算して、ハード・ランディングを逃す可能性を削減してもよい。例えば、離散（例えば、二項の）確率分布関数を用いて、３０機の航空機の機群にわたるゼロ偽陰性を３０年にわたって９５％の信頼度で保証するための因子がほぼ３であってもよい。サービス中に、測定された飛行パラメータを、当該ヒューリスティック負荷モデルに適用して平均応答負荷出力を計算してもよい。構造的負荷評価について報告された最終的な負荷出力が、任意の入力誤差および／またはモデル不確実性を説明するためのシグマを乗じた因子を平均値に加えたものであってもよいかまたはそれらを含んでもよい。

アプロキシメータ１０２をまた、応答負荷を飛行パラメータから計算しうる地上イベントまたは飛行イベントの結果として、航空機に対する応答負荷を計算するように構成してもよい。幾つかの例示的な実装では、航空機上の応答負荷の計算が、１つまたは複数の飛行パラメータに少なくとも部分的に基づく応答負荷の予測であってもよいかまたはそれらを含んでもよい。当該アプロキシメータを、航空機の地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を後に決定する際に使用するためにデータ（例えば、計算された応答負荷）を分析エンジン１０４に提供するように構成してもよい。

分析エンジン１０４を、応答負荷を対応する設計負荷と比較し、当該比較に少なくとも部分的に基づいて、航空機に対する地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を決定するように構成してもよい。当該分析エンジンを、アプロキシメータ１０２および／または保守エンジン１０６に接続してもよい。当該分析エンジンを、航空機に対する地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を決定する際に使用するためのアプロキシメータから、計算された応答負荷を受信するように構成してもよい。

幾つかの実装では、応答負荷をその対応する設計負荷または限界と比較するステップが、航空機に対する地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を決定するために、設計負荷に関して当該応答負荷を正規化するステップを含んでもよい。例えば、正規化された負荷が１（１）より大きい場合、当該分析エンジンが、当該応答負荷がその設計限界を超えたので、当該地上イベントまたは飛行イベントの重大性が構造的検査を必要とするのに十分なほど大きいと判定してもよい。あるいは、１（１）より少ない場合、当該分析エンジンが、当該地上イベントまたは飛行イベントが航空機に構造的に影響を及ぼしていないと判定してもよい。

幾つかの例では、分析エンジン１０４をまた、航空機に対する地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性に少なくとも部分的に基づいて、航空機またはその少なくとも１つの構造的要素の残存寿命を計算するように構成してもよい。これらの例示的な実装では、当該分析エンジンを、残存寿命を計算するかまたは提供されたコストおよび加重の節約に関する将来の構造的設計に影響を及ぼす結果として、スケジュールされた保守検査頻度を減らし、かつ／または、構造的要素の寿命を延ばしうる、過去の飛行イベント負荷を追跡するように構成してもよい。

保守エンジン１０６を、地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性が航空機またはその少なくとも１つの構造的要素の限界超過状態をもたらす事例において航空機に対する保守作業要件を自動的に開始するように構成してもよい。さらなる例において、当該保守エンジンを、航空機の保守作業自体を自動的に実施またはトリガするように構成してもよい。幾つかの例示的な実装では、地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性が航空機またはその少なくとも１つの構造的要素の制限超過状態をもたらす事例において、当該地上イベントまたは飛行イベントが、ハード・ランディング、急ブレーキ・イベント、超過重量着陸、極端な操縦、速度制限超過、乱気流との遭遇、失速バフェット条件等のうち少なくとも１つを含んでもよい。

幾つかの例示的な実装では、構造的要素の保守が、その様々な位置にある部分の修復または取替えに繋がりうる検査および／または修復もしくは取替え自体を含んでもよい。幾つかの例示的な実装では、保守エンジン１０６を、構造的要素に対する地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性に少なくとも部分的に基づいて除去および／または取替えのために当該部分を自動的にスケジュールするように構成してもよい。当該保守エンジンが、地上イベントまたは飛行イベント（例えば、疑われるハード・ランディングまたは超過重量着陸）の後の検査のニーズまたは要件を決定してもよく、当該検査が必要とされうる位置をさらに特定してもよい。

前述のように、計算された応答負荷が、航空機上の構造的イベントの重大性を決定するための対応する設計負荷に関して正規化してもよい。これらの例示的な実装では、正規化された応答負荷をグループ化して、左メイン着陸ギア、右メイン着陸ギア、左エンジンストラット、右エンジンストラット、補助電力ユニット、尾部、前方機体、後方機体、等のような一般的な航空機ゾーンにわたる検査のニーズまたは要件を表してもよい。例えば、全ての左メイン着陸ギア応答負荷の正規化された応答負荷（例えば、左ギア垂直負荷、左ギアドラッグ負荷（後方、スピンアップ）、左ギアドラッグ負荷（前方、スプリングバック）、左ドラッグ・ブレース張力、左ドラッグ・ブレース圧縮、左側ブレース張力、左側ブレース圧縮、左ギアビーム垂直負荷）を利用して、左メインギアの検査のニーズまたは要件を表現してもよい。同一の根拠を、右メインギア、前方機体負荷、後方機体負荷、左および右エンジン等に適用してもよい。

幾つかの例示的な実装では、保守エンジン１０６が、航空機内の保守または検査のニーズまたは要件を特定する論理型フラグをユーザに提供するように構成されたディスプレイ（例えば、ディスプレイ２１０）に動作可能に接続されてもよい。これらの実装において、論理型フラグを航空機内の一般的なゾーンごとに提供してもよい。例えば、各航空機検査ゾーンが示しうるディスプレイ上の対応するラインを有してもよく、検査が必要でないことをゼロ（０）または「ＮＯ」が示してもよく、１（１）または「ＹＥＳ」が航空機ゾーン内の保守または検査に対するニーズを示してもよい。

図６は、本発明の例示的な実装に従う、航空機の構造的負荷評価のための方法６００の様々な動作を含む流れ図を示す。ブロック６０２に示すように、当該方法が、航空機の地上イベントまたは飛行イベントに関する飛行パラメータを受信するステップと、機械学習アルゴリズムおよび航空機の構造的動力学モデルを用いて応答負荷を当該飛行パラメータから計算しうる地上イベントまたは飛行イベントの結果として、航空機に対する応答負荷を計算するステップとを含んでもよい。当該方法が、ブロック６０４に示すように、当該応答負荷を対応する設計負荷と比較し、当該比較に少なくとも部分的に基づいて、航空機に対する当該地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を決定するステップを含んでもよい。当該方法はまた、ブロック６０６に示すように、当該地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性が航空機またはその少なくとも１つの構造的要素の限界超過状態をもたらす事例において航空機の保守作業を自動的に実施またはトリガするステップを含んでもよい。

図２を再度参照する。図２は、プロセッサ２０２、コンピュータ可読プログラム・コード２０６を格納したメモリ２０４、入力インタフェース２０８、ディスプレイ２１０および／または通信インタフェース２１２を備えた装置２００の様々なコンポーネントを示す。当該プロセッサは一般に、例えば、データ、コンピュータ・プログラムおよび／または他の適切な電子情報のような情報を処理できる任意のコンピュータハードウェアである。当該プロセッサは電子回路の集合から構成され、その幾つかは、集積回路または複数の相互接続集積回路（集積回路はしばしば「チップ」とより一般的に呼ばれる）としてパッケージ化しうる。当該プロセッサを、コンピュータ・プログラムを実行するように構成してもよい。当該コンピュータ・プログラムを、当該プロセッサ上に格納するか、または、（同一の装置または別の装置の）メモリ内に格納してもよい。

プロセッサ２０２が、当該特定の実装に応じて、幾つかのプロセッサ、マルチ−プロセッサコアまたは幾つかの他のタイプのプロセッサであってもよい。さらに、当該プロセッサを、メインプロセッサが単一のチップ上に１つまたは複数の二次プロセッサとともに存在する幾つかの不均一プロセッサシステムを用いて実装してもよい。別の例示的な例として、当該プロセッサが、同一のタイプの複数のプロセッサを含む対称マルチプロセッサシステムであってもよい。さらに別の例では、当該プロセッサが、１つまたは複数の特殊用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラム可能ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）等として具現化されてもよく、または、それらを含んでもよい。したがって、当該プロセッサはコンピュータ・プログラムを実行して１つまたは複数の機能実施しうるが、様々な例の当該プロセッサが、コンピュータ・プログラムの支援なしに１つまたは複数の機能を実施可能であってもよい。

メモリ２０４は一般に、例えば、データ、コンピュータ・プログラム（例えば、コンピュータ可読プログラム・コード２０６）および／または他の適切な情報のような情報を一時的および／または永続的の何れかで格納できる任意のコンピュータハードウェアである。当該メモリが、揮発性および／または不揮発性メモリを含んでもよく、固定または取り外し可能であってもよい。適切なメモリの例は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードドライブ、フラッシュメモリ、サムドライブ、取り外し可能コンピュータディスク、光ディスク、磁気テープまたは以上の幾つかの組合せを含む。光ディスクが、コンパクトディスク読取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク読取り／書込み（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）、ＤＶＤ等を含んでもよい。様々な事例において、当該メモリをコンピュータ可読記憶媒体と称してもよい。当該コンピュータ可読記憶媒体は情報を格納できる非一時的装置であり、情報を或る位置から別の位置に運搬できる電子一時的信号のようなコンピュータ可読送信媒体からは区別可能である。本明細書で説明するコンピュータ可読媒体を一般にコンピュータ可読記憶媒体またはコンピュータ可読送信媒体と称してもよい。

通信インタフェース２０８を、情報を例えば、他の装置（複数可）、ネットワーク（複数可）等に送信しかつ／またはそれらから受信するように構成してもよい。当該通信インタフェースを、物理（有線）および／または無線通信リンクにより情報を送信および／または受信するように構成してもよい。適切な通信インタフェースの例は、ネットワークインタフェースコントローラ（ＮＩＣ）、無線ＮＩＣ（ＷＮＩＣ）等を含む。

ディスプレイ２１０を、情報をユーザに提供または表示するように構成してもよい。その適切な例は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオードディスプレイ（ＬＥＤ）、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）等を含む。

当該入力インタフェース２１２が、有線または無線であってもよく、例えば処理、記憶および／またはディスプレイのために情報をユーザから当該装置に受信するように構成してもよい。ユーザ入力インタフェースの適切な例は、マイクロフォン、画像またはビデオキャプチャ装置、キーボードまたはキーパッド、ジョイスティック、（タッチスクリーンとは別個のまたはそれに統合された）タッチ・センシティブサーフェス、生体センサ等を含む。当該ユーザインタフェースがさらに、プリンタ、スキャナ等のような周辺機器と通信するための１つまたは複数のインタフェースを含んでもよい。

上述のように、プログラム・コード命令を、メモリに格納し、プロセッサにより実行して、本明細書で説明する当該システム、サブシステムおよびそれらのそれぞれの要素の機能を実装してもよい。理解されるように、当該特定のマシンが本明細書で指定された機能を実装するための手段となるように、任意の適切なプログラム・コード命令をコンピュータ可読記憶媒体からコンピュータまたは他のプログラム可能装置にロードして特定のマシンを生成してもよい。これらのプログラム・コード命令を、特定の方式で機能しそれにより特定のマシンまたは特定の製品を生成するようにコンピュータ、プロセッサまたは他のプログラム可能装置に指示できるコンピュータ可読記憶媒体に格納してもよい。当該コンピュータ可読記憶媒体に格納された当該命令が製品を生成してもよい。当該製品は、本明細書で説明する機能を実装するための手段となる。当該プログラム・コード命令を、コンピュータ可読記憶媒体から取り出し、コンピュータ、プロセッサまたは他のプログラム可能装置にロードして、当該コンピュータ、プロセッサまたは他のプログラム可能装置上でまたはそれらにより動作が実施されるように当該コンピュータ、プロセッサまたは他のプログラム可能装置を構成してもよい。

当該プログラム・コード命令の抽出、ロードおよび実行を、１つの命令が一度に抽出され、ロードされ、実行されるように逐次的に実施してもよい。幾つかの例示的な実装では、抽出、ロードおよび／または実行を、複数の命令が一緒に抽出され、ロードされ、かつ／または実行されるように並列に実施してもよい。当該プログラム・コード命令の実行が、当該コンピュータ、プロセッサまたは他のプログラム可能装置により実行される命令が本明細書で説明する機能を実装するための動作を提供するように、コンピュータ実行型のプロセスを生成してもよい。

プロセッサによる命令の実行、またはコンピュータ可読記憶媒体における命令の記憶は、当該指定された機能を実施するための動作の組合せをサポートする。このように、装置２００が、プロセッサ２０２およびコンピュータ可読記憶媒体または当該プロセッサに接続されたメモリ２０４を含んでもよい。当該プロセッサは、当該メモリに格納されたコンピュータ可読プログラム・コード２０６を実行するように構成される。１つまたは複数の機能、および機能の組合せを、当該指定された機能、または特殊目的ハードウェアおよびプログラム・コード命令の組合せを実施する特殊目的ハードウェアベースのコンピュータシステムおよび／またはプロセッサにより実装してもよいことは理解されよう。

本明細書で説明した本発明の多数の修正および他の実装は、以上の説明と添付図面で提供した教示事項の利益を有する、本発明が関わる業界の技術者には想到される。したがって、本発明は開示した特定の実装に限定されず、修正および他の実装は添付の特許請求の範囲内に含まれることは理解されるべきである。さらに、上述の説明および関連する図面では要素および／または機能の特定の例示的な組合せの内容において例示的な実装を説明するが、異なる組合せの要素および／または機能を添付の請求項の範囲から逸脱せずに代替的な実装により提供してもよいことは理解されるべきである。この点、例えば、上で明示的に説明したものとは異なる組合せの要素および／または機能も、添付の請求項のうち幾つかで説明されうるとして考慮される。本明細書では特定の用語を用いたが、それらは汎用的かつ記述的な意味で使用されるにすぎず、限定の目的のためではない。

さらに、本開示は以下の項に従う実施形態を含む。

１．航空機の構造的負荷評価のための装置であって、プロセッサと、当該プロセッサによる実行に応答して、当該装置に少なくとも、航空機の地上イベントまたは飛行イベントのうち少なくとも１つに関する飛行パラメータを受信し、当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの結果として航空機に対する応答負荷を計算するように構成されたアプロキシメータであって、当該応答負荷は、当該飛行パラメータから、機械学習アルゴリズムおよび航空機の構造的動力学モデルを用いて計算される、アプロキシメータと、当該アプロキシメータに接続され、当該応答負荷を対応する設計負荷と比較し、当該比較に少なくとも部分的に基づいて、航空機に対する当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を決定するように構成された分析エンジンと、当該分析エンジンに接続され、当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性が、航空機または航空機の少なくとも１つの構造的要素のうち少なくとも１つの限界超過状態を引き起こす事例において、航空機に対する保守作業要件を自動的に開始するように構成された保守エンジンとを実装させる実行可能命令を格納したメモリとを備える、装置。

２．当該アプロキシメータが、当該応答負荷を計算するように構成されることは、カルマン・フィルタ・アルゴリズムまたはヒューリスティック・アルゴリズムのうち少なくとも１つを含む当該機械学習アルゴリズムを用いて当該応答負荷を計算し、少なくとも１つの事例では飛行試験データまたは飛行動作データのうち少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて当該機械学習アルゴリズムまたは構造的動力学モデルのうち少なくとも１つを更新するように構成されることを含む、項１に記載の装置。

３．当該アプロキシメータが、当該応答負荷を計算するように構成されることは、ヒューリスティック・アルゴリズム、および当該ヒューリスティック・アルゴリズムは、人工ニューラル・ネットワーク、正規プロセス、回帰、サポート・ベクトル変換、分類、クラスタリング、または主成分分析アルゴリズムのうち少なくとも１つであるかまたはそれらを含む当該機械学習アルゴリズムを用いて当該応答負荷を計算するように構成されることを含む、項１に記載の装置。

４．当該アプロキシメータが当該飛行パラメータを受信するように構成されることは、垂直降下率、ピッチ高度、ロール角、ロール速度、偏流角、初期降下加速度、総重量、重力中心、変動制御翼面、航空機の機首またはパイロット座席のうち少なくとも１つにおけるまたはその付近の最大垂直加速度、航空機の当該重力中心の最大縦方向、水平方向、および垂直加速度、対気速度、または地上速度のうち少なくとも１つを含む飛行パラメータを受信するように構成されることを含む、項１に記載の装置。

５．当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性が航空機または航空機の少なくとも１つの構造的要素のうち少なくとも１つの制限超過状態をもたらす事例において、当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントは、航空機のハード・ランディング、超過重量着陸、急ブレーキ・イベント、乱気流との遭遇、極端な操縦、速度制限超過、または失速バフェット条件（複数可）のうち少なくとも１つを含む、項１に記載の装置。

６．当該プロセッサに接続され、当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を示す情報を外部検査システムまたは航空機搭載の健全性監視システムのうち少なくとも１つに送信するように構成された通信インタフェースであって、当該外部検査システムおよび健全性監視システムは当該情報を当該外部検査システムおよび健全性監視システムにダウンロードするように構成される、通信インタフェースをさらに含む、項１に記載の装置。

７．当該プロセッサに接続され、当該アプロキシメータが当該飛行パラメータを当該制御ユニットから受信するように構成された航空機搭載の健全性監視システムの制御ユニットに接続されるかまたは接続可能である入力インタフェースをさらに含む、項１に記載の装置。

８．少なくとも当該プロセッサまたは当該メモリが航空機搭載の健全性監視システム、外部検査システム、データベース、またはポータブル電子装置のうち少なくとも１つに組み込まれる、項１に記載の装置。

９．航空機の構造的負荷評価のための方法であって、航空機の地上イベントまたは飛行イベントのうち少なくとも１つに関する飛行パラメータを受信し、当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの結果として航空機に対する応答負荷を計算するステップであって、当該応答負荷は、当該飛行パラメータから、機械学習アルゴリズムおよび航空機の構造的動力学モデルを用いて計算される、ステップと、当該応答負荷を対応する設計負荷と比較し、当該比較に少なくとも部分的に基づいて、航空機に対する当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を決定するステップと、当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性が、航空機または航空機の少なくとも１つの構造的要素のうち少なくとも１つの限界超過状態を引き起こす事例において、自動的に航空機に対する保守作業要件を開始するステップとを含む、方法。

１０．当該応答負荷を計算するステップは、カルマン・フィルタ・アルゴリズムまたはヒューリスティック・アルゴリズムのうち少なくとも１つを含む当該機械学習アルゴリズムを用いて当該応答負荷を計算するステップ、および少なくとも１つの事例では飛行試験データまたは飛行動作データのうち少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて当該機械学習アルゴリズムまたは構造的動力学モデルのうち少なくとも１つを更新するステップを含む、項９に記載の方法。

１１．当該応答負荷を計算するステップは、ヒューリスティック・アルゴリズム、および当該ヒューリスティック・アルゴリズムは、人工ニューラル・ネットワーク、正規プロセス、回帰、サポート・ベクトル変換、分類、クラスタリング、または主成分分析アルゴリズムのうち少なくとも１つであるかまたはそれらを含む当該機械学習アルゴリズムを用いて当該応答負荷を計算するステップを含む、項９に記載の方法。

１２．当該飛行パラメータを受信するステップは、垂直降下率、ピッチ高度、ロール角、ロール速度、偏流角、初期降下加速度、総重量、重力中心、変動制御翼面、航空機の機首またはパイロット座席のうち少なくとも１つにおけるまたはその付近の最大垂直加速度、航空機の当該重力中心の最大縦方向、水平方向、および垂直加速度、対気速度、または地上速度のうち少なくとも１つを含む飛行パラメータを受信するステップを含む、項９に記載の方法。

１３．当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性が、航空機または航空機の当該少なくとも１つの構造的要素のうち少なくとも１つの制限超過状態をもたらす事例において、当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントは、航空機のハード・ランディング、超過重量着陸、急ブレーキ・イベント、乱気流との遭遇、極端な操縦、速度制限超過、または失速バフェット条件（複数可）のうち少なくとも１つを含む、項９に記載の方法。

１４．当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を示す情報を外部検査システムまたは航空機搭載の健全性監視システムのうち少なくとも１つに送信するステップをさらに含み、当該外部検査システムおよび健全性監視システムは当該情報を当該外部検査システムおよび健全性監視システムにダウンロードするように構成される、項９に記載の方法。

１５．当該飛行パラメータを受信するステップは、当該飛行パラメータを航空機搭載の健全性監視システムの制御ユニットから受信するステップを含む、項９に記載の方法。

１６．航空機の構造的負荷評価のためのコンピュータ可読記憶媒体であって、プロセッサによる実行に応答して、装置に少なくとも、航空機の地上イベントまたは飛行イベントのうち少なくとも１つに関する飛行パラメータを受信し、当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの結果として航空機に対する応答負荷を計算し、当該応答負荷を対応する設計負荷と比較し、当該比較に少なくとも部分的に基づいて、航空機に対する当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を決定し、当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性が、航空機または航空機の少なくとも１つの構造的要素のうち少なくとも１つの限界超過状態を引き起こす事例において、航空機に対する保守作業要件を自動的に開始するコンピュータ可読プログラム・コードを格納し、当該応答負荷は、当該飛行パラメータから、機械学習アルゴリズムおよび航空機の構造的動力学モデルを用いて計算される、コンピュータ可読記憶媒体。

１７．当該装置が当該応答負荷を計算させられることは、カルマン・フィルタ・アルゴリズムまたはヒューリスティック・アルゴリズムのうち少なくとも１つを含む当該機械学習アルゴリズムを用いて当該応答負荷を計算し、少なくとも１つの事例では飛行試験データまたは飛行動作データのうち少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて当該機械学習アルゴリズムまたは構造的動力学モデルのうち少なくとも１つを更新させられることを含む、項１６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。

１８．当該装置が当該応答負荷を計算させられることは、ヒューリスティック・アルゴリズム、および当該ヒューリスティック・アルゴリズムは、人工ニューラル・ネットワーク、正規プロセス、回帰、サポート・ベクトル変換、分類、クラスタリング、または主成分分析アルゴリズムのうち少なくとも１つであるかまたはそれらを含む当該機械学習アルゴリズムを用いて当該応答負荷を計算させられることを含む、項１６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。

１９．当該装置が当該飛行パラメータを受信させられることは、垂直降下率、ピッチ高度、ロール角、ロール速度、偏流角、初期降下加速度、総重量、重力中心、変動制御翼面、航空機の機首またはパイロット座席のうち少なくとも１つにおけるまたはその付近の最大垂直加速度、航空機の当該重力中心の最大縦方向、水平方向、および垂直加速度、対気速度、または地上速度のうち少なくとも１つを含む飛行パラメータを受信させられることを含む、項１６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。

２０．当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性が、航空機または航空機の当該少なくとも１つの構造的要素のうち少なくとも１つの制限超過状態をもたらす事例において、当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントは、航空機のハード・ランディング、超過重量着陸、急ブレーキ・イベント、乱気流との遭遇、極端な操縦、速度制限超過、または失速バフェット条件（複数可）のうち少なくとも１つを含む、項１６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。

２１．当該プロセッサによる実行に応答して、当該装置に、少なくとも当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を示す情報を外部検査システムまたは航空機搭載の健全性監視システムのうち少なくとも１つに送信させるコンピュータ可読プログラム・コード部分をさらに格納し、当該外部検査システムおよび健全性監視システムは当該情報を当該外部検査システムおよび健全性監視システムにダウンロードするように構成される、項１６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。

２２．当該装置が当該飛行パラメータを受信させられることは、当該飛行パラメータを航空機搭載の健全性監視システムの制御ユニットから受信し、少なくとも１つの事例では、航空機に対する当該少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を示す情報を当該健全性監視システムに送信させられることを含み、当該健全性監視システムは、当該情報を当該健全性監視システム、当該健全性監視システムにダウンロードするように構成される、項１６に記載のコンピュータ可読記憶媒体。

１０２ アプロキシメータ
１０４ 分析エンジン
１０６ 保守エンジン
２０２ プロセッサ
２０４ メモリ
２０６ コンピュータ可読プログラム・コード
２０８ 入力インタフェース
２１０ ディスプレイ
２１２ 通信インタフェース（複数可）

Claims (15)

1. 航空機の構造的負荷評価のための装置であって、プロセッサと、前記プロセッサによる実行に応答して、前記装置に少なくとも、
   前記航空機の地上イベントまたは飛行イベントのうち少なくとも１つに関する飛行パラメータを受信し、前記航空機に対する応答負荷を前記少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの結果として計算するように構成されたアプロキシメータであって、前記応答負荷は、前記飛行パラメータから、機械学習アルゴリズムおよび前記航空機の構造的動力学モデルを用いて計算され、前記機械学習アルゴリズムは、前記計算された応答負荷に対する安全性マージンを追加することにより、前記飛行パラメータに関連付けられた誤差を補正するように構成されている、アプロキシメータと、
   前記アプロキシメータに接続され、前記応答負荷を対応する設計負荷と比較し、前記比較に少なくとも部分的に基づいて、前記航空機に対する前記少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を決定するように構成された分析エンジンと、
   前記分析エンジンに接続され、前記少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの前記構造的重大性が、前記航空機または前記航空機の少なくとも１つの構造的要素のうち少なくとも１つの限界超過状態を引き起こす場合に、前記航空機に対する保守作業要件を自動的に開始するように構成された保守エンジンと、
   を実装させる実行可能命令を格納したメモリと、
   を備えた、装置。
2. 前記アプロキシメータが、前記応答負荷を計算するように構成されることは、カルマン・フィルタ・アルゴリズムまたはヒューリスティック・アルゴリズムのうち少なくとも１つを含む前記機械学習アルゴリズムを用いて前記応答負荷を計算し、少なくとも１つの事例では飛行試験データまたは飛行動作データのうち少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて前記機械学習アルゴリズムまたは前記構造的動力学モデルのうち少なくとも１つを更新するように構成されることを含む、請求項１に記載の装置。
3. 前記アプロキシメータが、前記応答負荷を計算するように構成されることは、ヒューリスティック・アルゴリズムであるかまたはそれを含む前記機械学習アルゴリズムを用いて前記応答負荷を計算するように構成されることを含み、前記ヒューリスティック・アルゴリズムは、人工ニューラル・ネットワーク、正規プロセス、回帰、サポート・ベクトル変換、分類、クラスタリング、または主成分分析アルゴリズムのうち少なくとも１つであるかまたはそれらを含む、請求項１および２の何れか１項に記載の装置。
4. 前記アプロキシメータが前記飛行パラメータを受信するように構成されることは、垂直降下率、ピッチ高度、ロール角、ロール速度、偏流角、初期降下加速度、総重量、重力中心、変動制御翼面、前記航空機の機首またはパイロット座席のうち少なくとも１つにおけるまたはその付近の最大垂直加速度、前記航空機の前記重力中心の最大縦方向、水平方向、および垂直加速度、対気速度、または地上速度のうち少なくとも１つを含む前記飛行パラメータを受信するように構成されることを含む、請求項１乃至３の何れか１項に記載の装置。
5. 前記少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの前記構造的重大性が前記航空機または前記航空機の少なくとも１つの構造的要素のうち少なくとも１つの制限超過状態をもたらす事例において、前記少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントは、前記航空機のハード・ランディング、超過重量着陸、急ブレーキ・イベント、乱気流との遭遇、極端な操縦、速度制限超過、または失速バフェット条件（複数可）のうち少なくとも１つを含む、請求項１乃至４の何れか１項に記載の装置。
6. 前記プロセッサに接続され、前記少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの前記構造的重大性を示す情報を外部検査システムまたは前記航空機搭載の健全性監視システムのうち少なくとも１つに送信するように構成された通信インタフェースであって、前記外部検査システムおよび健全性監視システムは前記情報を前記外部検査システムおよび健全性監視システムにダウンロードするように構成される、通信インタフェースをさらに備える、請求項１乃至５の何れか１項に記載の装置。
7. 前記プロセッサに接続され、前記アプロキシメータが前記飛行パラメータを制御ユニットから受信するように構成された前記航空機搭載の健全性監視システムの前記制御ユニットに接続されるかまたは接続可能である入力インタフェースをさらに備える、請求項１乃至６の何れか１項に記載の装置。
8. 少なくとも前記プロセッサまたは前記メモリが前記航空機搭載の健全性監視システム、外部検査システム、データベース、またはポータブル電子装置のうち少なくとも１つに組み込まれる、請求項１乃至７の何れか１項に記載の装置。
9. 航空機の構造的負荷評価のための方法であって、
   前記航空機の地上イベントまたは飛行イベントのうち少なくとも１つに関する飛行パラメータを受信し、前記少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの結果として前記航空機に対する応答負荷を計算するステップであって、前記応答負荷は、前記飛行パラメータから、機械学習アルゴリズムおよび前記航空機の構造的動力学モデルを用いて計算され、前記機械学習アルゴリズムは、前記計算された応答負荷に対する安全性マージンを追加することにより、前記飛行パラメータに関連付けられた誤差を補正するように構成されている、ステップと、
   前記応答負荷を対応する設計負荷と比較し、前記比較に少なくとも部分的に基づいて、前記航空機に対する前記少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの構造的重大性を決定するステップと、
   前記少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの前記構造的重大性が、前記航空機または前記航空機の少なくとも１つの構造的要素のうち少なくとも１つの限界超過状態を引き起こす事例において、自動的に前記航空機に対する保守作業要件を開始するステップと、
   を含む、方法。
10. 前記応答負荷を計算するステップは、カルマン・フィルタ・アルゴリズムまたはヒューリスティック・アルゴリズムのうち少なくとも１つを含む前記機械学習アルゴリズムを用いて前記応答負荷を計算するステップと、少なくとも１つの事例では飛行試験データまたは飛行動作データのうち少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて前記機械学習アルゴリズムまたは前記構造的動力学モデルのうち少なくとも１つを更新するステップとを含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記応答負荷を計算するステップは、ヒューリスティック・アルゴリズムであるかまたはそれを含む前記機械学習アルゴリズムを用いて前記応答負荷を計算するステップを含み、前記ヒューリスティック・アルゴリズムは、人工ニューラル・ネットワーク、正規プロセス、回帰、サポート・ベクトル変換、分類、クラスタリング、または主成分分析アルゴリズムのうち少なくとも１つであるかまたはそれらを含む、請求項９または１０の何れか１項に記載の方法。
12. 前記飛行パラメータを受信するステップは、垂直降下率、ピッチ高度、ロール角、ロール速度、偏流角、初期降下加速度、総重量、重力中心、変動制御翼面、前記航空機の機首またはパイロット座席のうち少なくとも１つにおけるまたはその付近の最大垂直加速度、前記航空機の前記重力中心の最大縦方向、水平方向、および垂直加速度、対気速度、または地上速度のうち少なくとも１つを含む前記飛行パラメータを受信するステップを含む、請求項９乃至１１の何れか１項に記載の方法。
13. 前記少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの前記構造的重大性が、前記航空機または前記航空機の前記少なくとも１つの構造的要素のうち少なくとも１つの制限超過状態をもたらす事例において、前記少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントは、前記航空機のハード・ランディング、超過重量着陸、急ブレーキ・イベント、乱気流との遭遇、極端な操縦、速度制限超過、または失速バフェット条件（複数可）のうち少なくとも１つを含む、請求項９乃至１２の何れか１項に記載の方法。
14. 前記少なくとも１つの地上イベントまたは飛行イベントの前記構造的重大性を示す情報を外部検査システムまたは前記航空機搭載の健全性監視システムのうち少なくとも１つに送信するステップをさらに含み、前記外部検査システムおよび健全性監視システムは前記情報を前記外部検査システムおよび健全性監視システムにダウンロードするように構成される、請求項９乃至１３の何れか１項に記載の方法。
15. 航空機の構造的負荷評価のためのコンピュータ可読記憶媒体であって、プロセッサによる実行に応答して、装置に請求項９乃至１４の何れか１項に記載の方法を実施させるコンピュータ可読プログラム・コードを記憶した、コンピュータ可読記憶媒体。

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