隨著民航運輸業(yè)的快速發(fā)展以及能源消耗量的不斷增長,節(jié)能減排和綠色航線逐漸成為研究熱點。積極開展航線能效相關分析工作,了解航線能效情況,精細化能源管理有利于提高能效水平,對節(jié)約能源減少民航碳排放具有重大意義�；诖�,本文著重研究航線能效指標數(shù)值特征的分析方法,通過構建航線能效指標體系,分析航線全程和各飛行階段能效指標的統(tǒng)計特性及分布規(guī)律,研究能效指標與飛行參數(shù)以及飛行方式間的關系,從而為促進節(jié)能優(yōu)化、提高能源效率提供一定的理論支持。論文的主要工作有:第一,選取航線能效衡量指標,構建航線能效指標體系。選取噸公里油耗作為衡量航線能效的綜合性指標,并針對噸公里油耗的不同表示方式定義了三種新的能效指標;從總體分析與階段分析相結合的角度出發(fā),建立航線能效指標體系作為后續(xù)分析框架。第二,根據(jù)航線能效指標體系的分析框架,對航線全程與各飛行階段的能效指標數(shù)值特征進行全面分析。首先,通過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)航線全程以及各飛行階段部分航班能效指標的數(shù)值差異。其次,為找到產(chǎn)生數(shù)值差異的原因,通過對比分析的方法分析飛機機型和飛行方式對航線能效指標的影響,并為航線優(yōu)選機型和飛行方式提供理論支持。最后,利用灰色關聯(lián)分析法篩... 

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要內(nèi)容及安排
第二章 航線能效指標數(shù)值特征分析方法理論基礎
    2.1 航線能效衡量指標
        2.1.1 航線能效指標選取
        2.1.2 航線能效指標體系
    2.2 航線能效指標數(shù)值特征及分析方法概述
        2.2.1 航線能效指標數(shù)值特征
        2.2.2 分析方法概述
    2.3 航線能效數(shù)據(jù)
        2.3.1 數(shù)據(jù)來源
        2.3.2 數(shù)據(jù)處理
    2.4 小結
第三章 航線全程與各飛行階段能效指標數(shù)值特征分析
    3.1 航線全程能效指標數(shù)值特征分析
        3.1.1 全程能效指標數(shù)值特征
        3.1.2 全程能效指標與飛機機型
    3.2 爬升段能效指標數(shù)值特征分析
        3.2.1 爬升段能效指標數(shù)值特征
        3.2.2 爬升段能效指標影響因素
        3.2.3 爬升方式與爬升段能效指標
        3.2.4 起飛重量與爬升段能效指標
    3.3 巡航段能效指標數(shù)值特征分析
        3.3.1 巡航段能效指標數(shù)值特征
        3.3.2 巡航段能效指標影響因素
        3.3.3 巡航速度與巡航段能效指標
        3.3.4 巡航高度與巡航段能效指標
    3.4 下降段能效指標數(shù)值特征分析
        3.4.1 下降段能效指標數(shù)值特征
        3.4.2 下降段能效指標影響因素
        3.4.3 下降方式與下降段能效指標
        3.4.4 下降距離與下降段能效指標
    3.5 小結
第四章 基于改進DBN的航線能效指標多因素建模分析
    4.1 航線能效指標多因素建模分析方法選取
    4.2 改進深度信念網(wǎng)絡
        4.2.1 受限玻爾茲曼機
        4.2.2 高斯-伯努利受限玻爾茲曼機
        4.2.3 改進深度信念網(wǎng)絡結構
        4.2.4 CD-K訓練算法中的自適應步長
    4.3 基于改進DBN的能效指標多因素建模
        4.3.1 GBRBM-DBN能效指標多因素模型構建
        4.3.2 GBRBM-DBN能效指標多因素模型訓練
        4.3.3 航線能效優(yōu)化措施分析
    4.4 實例驗證與分析
        4.4.1 模型輸入選取
        4.4.2 實驗設置
        4.4.3 模型性能指標
        4.4.4 實驗結果及比較分析
    4.5 小結
第五章 航線能效分析系統(tǒng)工具
    5.1 航線能效分析系統(tǒng)工具的需求分析
    5.2 航線能效分析系統(tǒng)工具的結構設計
    5.3 航線能效分析系統(tǒng)工具的功能設計與實現(xiàn)
        5.3.1 軟件主要功能
        5.3.2 軟件框架搭建
        5.3.3 數(shù)據(jù)讀取與存儲
        5.3.4 數(shù)據(jù)處理與分析
        5.3.5 交互界面實現(xiàn)
    5.4 小結
第六章 結論與展望
致謝
參考文獻
作者簡介


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于深度學習和模糊C均值的心電信號分類方法[J]. 吳志勇,丁香乾,許曉偉,鞠傳香.  自動化學報. 2018(10)
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[3]深度置信網(wǎng)絡的Spark并行化在微博情感分類中的應用研究[J]. 張翔,石力,尚勃,董麗麗.  計算機應用與軟件. 2018(02)
[4]基于AGA-BP強預測的爬升段油耗估計[J]. 陳靜杰,張永平.  計算機工程與設計. 2017(10)
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[9]基于層次分析法和灰色關聯(lián)分析的產(chǎn)品界面視覺評價模型構建方法[J]. 金濤.  東華大學學報(自然科學版). 2016(04)
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碩士論文
[1]運輸航空公司能耗監(jiān)測方法研究與框架設計[D]. 周鑫.中國民航大學 2017
[2]民航企業(yè)能效評價與動態(tài)監(jiān)控方法研究[D]. 楊勝林.中國民航大學 2017
[3]飛行小時的數(shù)值特征分析及應用研究[D]. 李波.中國民航大學 2017
[4]基于神經(jīng)網(wǎng)絡的A330多因素油耗模型研究[D]. 顏艷.中國民航大學 2015
[5]基于數(shù)據(jù)挖掘的民航節(jié)能減排決策支持系統(tǒng)的研究[D]. 田乾乾.中國民航大學 2012
[6]材料力學設計許用值統(tǒng)計方法研究及軟件開發(fā)[D]. 馬國宇.東北大學 2010
[7]基于飛行數(shù)據(jù)分析的飛機燃油估計模型[D]. 劉婧.南京航空航天大學 2010



本文編號：3725203