基于支持向量机(SVM)的民用飞机重着陆智能诊断研究

中国安全科学学报

基于支持向量机(SVM)的民用飞机重着陆智能诊断研究

聂磊，黄圣国，舒平，王旭辉

南京航空航天大学民航学院,南京,210016%中国民航局航空安全技术中心,北京,100028

出版日期:2009-07-20 发布日期:2009-07-25
基金资助:
国家自然科学基金(60879008)

Intelligent Diagnosis for Hard Landing of Aircraft Based on SVM

Online:2009-07-20 Published:2009-07-25

摘要/Abstract

摘要： 针对国内航空公司对于重着陆的判断方法存在的不足,提出采用支持向量机(SVM)建立重着陆的智能诊断模型;分析对重着陆产生影响的相关因素,在力学基础上揭示了重着陆的产生原理;利用快速存取记录器中记录的多个飞行参数的信息,采用B737机型的实际样本数据进行训练和验证.结果表明:该方法能有效判断出是否发生重着陆,其准确率高达92.86%,证明该重着陆智能诊断方法具有较强实际应用价值,为后续研究奠定了基础.

中图分类号:

X949

聂磊，黄圣国，舒平，王旭辉. 基于支持向量机(SVM)的民用飞机重着陆智能诊断研究[J]. 中国安全科学学报.

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Intelligent Diagnosis for Hard Landing of Aircraft Based on SVM

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