-
题名基于数字孪生的航空器滑行时间预测模型
- 1
-
-
作者
王磊
张潇霄
徐英超
张轩铭
-
机构
北京首都国际机场股份有限公司信息科技部
北京首都国际机场股份有限公司运行控制中心
-
出处
《自动化与仪器仪表》
2025年第10期30-34,共5页
-
文摘
传统滑行时间预测方法往往依赖于经验公式或统计模型,难以准确反映复杂多变的机场运行状况。为此,研究基于数字孪生的航空器滑行时间预测模型。根据航空器物理实体,在虚拟空间中构建航空器的孪生体,包括其几何形状、动力学特性等。以影响因素为输入条件,在虚拟空间中模拟航空器的滑行行为,获取对应的航空器滑行时间,由此组成输入与输出虚拟训练样本。利用样本对SVR-BP组合预测模型进行训练,实现航空器滑行时间预测。结果表明:所研究模型误差大部分都在±1范围内,误差更小,说明该模型的预测精度更高,具有较高的预测效率和处理大量数据的能力。
-
关键词
数字孪生
航空器
输入变量筛选
滑行时间
SVR-BP组合预测模型
-
Keywords
digital twin
aircraft
input variable filtering
sliding time
SVR-BP Combination Prediction Model
-
分类号
TP21.14
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
