CN107016144A - 用于预测飞机的部件、设备或结构容许的温度的方法 - Google Patents
用于预测飞机的部件、设备或结构容许的温度的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107016144A CN107016144A CN201610891853.8A CN201610891853A CN107016144A CN 107016144 A CN107016144 A CN 107016144A CN 201610891853 A CN201610891853 A CN 201610891853A CN 107016144 A CN107016144 A CN 107016144A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicles
- temperature
- equipment
- aircraft
- external parameter
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims abstract 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 19
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 5
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 8
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 8
- 239000000463 material Substances 0.000 description 6
- 238000013461 design Methods 0.000 description 5
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 5
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 3
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 2
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000001550 time effect Effects 0.000 description 2
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 2
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 102100026827 Protein associated with UVRAG as autophagy enhancer Human genes 0.000 description 1
- 101710102978 Protein associated with UVRAG as autophagy enhancer Proteins 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000010006 flight Effects 0.000 description 1
- 239000002828 fuel tank Substances 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N25/00—Investigating or analyzing materials by the use of thermal means
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64F—GROUND OR AIRCRAFT-CARRIER-DECK INSTALLATIONS SPECIALLY ADAPTED FOR USE IN CONNECTION WITH AIRCRAFT; DESIGNING, MANUFACTURING, ASSEMBLING, CLEANING, MAINTAINING OR REPAIRING AIRCRAFT, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; HANDLING, TRANSPORTING, TESTING OR INSPECTING AIRCRAFT COMPONENTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B64F5/00—Designing, manufacturing, assembling, cleaning, maintaining or repairing aircraft, not otherwise provided for; Handling, transporting, testing or inspecting aircraft components, not otherwise provided for
- B64F5/60—Testing or inspecting aircraft components or systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
- G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
- G07C5/0841—Registering performance data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/15—Vehicle, aircraft or watercraft design
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Transportation (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Algebra (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Radiation Pyrometers (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本发明涉及用于预测交通工具的部件、设备或结构所容许的温度范围的方法、装置及计算机程序。所述方法包括以下步骤:根据在飞机的全部操作周期期间所测量的多个外部参数,通过针对每个设备、部件或结构考虑所述外部参数的可能组合并且取消所述外部参数的不可能组合来针对飞机的每个设备、部件或结构生成温度谱;针对所述飞机的每个设备、部件或结构,确定在飞机的全部操作周期期间所述谱的发生概率;定义包括所述温度谱的数据库,以预测所述设备、部件或结构的使用期限并且重新定义天气和操作标准,该天气和操作标准指示极端温度以及使用所测量的外部参数获得的极端温度的发生概率。
Description
技术领域
本发明涉及对交通工具如飞机、直升机、火箭、卫星、火车、机动车辆、公共汽车或轮船的部件、设备或结构所容许的温度范围进行预测的热分析。
本发明还涉及意在实现根据本发明的方法的装置和存储在存储介质上的计算机程序。
然后,这些温度范围被用于例如计算环境质量的载荷和结构应力场,特别是材料和设备的热/冷温度范围,或者这些温度范围甚至被用于检查这些设备和这些结构的操作耐久性。
背景技术
热分析涉及使得可以估计交通工具的部件、设备或结构所容许的温度的所有手段。这种估计依赖于对物理热交换(传导现象、扩散现象、对流现象、辐射现象、平流现象)的规律的分析以及它们的数学表示形式,使得可以求解热方程。已知的用于执行这种估计的手段之一包括:根据有限差分、有限元或有限体积方法通过数字手段来求解数学模型。
现有技术的热模型意在例如依赖于交通工具的许多内在属性和外部参数来预测用于交通工具(如飞机)的部件、设备或结构的温度范围,其中内在属性例如是交通工具的几何形状、材料和***的性能水平,外部参数例如是气候流、乘客数量、在交通工具是飞机时的特定于航空公司的操作、飞机的外部油漆(涂装)、操作的飞行剖面、维修操作、燃料性质、飞行量等。这些热模型是依赖于有限差分方法的节点模型或者依赖于有限元或甚至有限体积技术的模型。这些热模型还依赖于标准外部参数,这些标准外部参数取决于气候条件、标准飞机操作或者甚至标准飞行剖面。引入到模型中的外部参数被限定成覆盖可能的气候环境范围、可能的对交通工具的操作范围、可能的从非常亮到非常暗的涂装、典型的飞行剖面(例如,短途任务、中途任务、长途任务等)以及在多达根据载荷因素能够考虑到的许多情况下的乘客数量。因此,例如,气候环境范围必须覆盖在交通工具时常出入的全世界的机场处可能遇到的所有状况以及从极冷到极热的所有季节,并且必须覆盖飞机可能飞行的所有高度。
对于极热和极冷的情况,已经基于描述极端气候条件的文献诸如例如军用标准文献或甚至环境气候标准定义了标准。这些标准描述了所考虑的极端日的气候情况(空气温度、风、太阳辐射)。对于航空公司的涂装,考虑了将黑色吸收的热量多于白色吸收的热量的事实纳入考虑的理论层面。最后,将由此对交通工具的部件、设备或结构所估计的温度假设成有限情况,并且所述温度被超出的可能性极小,原因是其取决于对油漆、气候和操作的临界考虑因素的叠加。
关于对交通工具的部件、设备或结构的使用期限的分析,现有技术也依赖于标准情况与给定颜色的油漆的混合,该标准情况包括一定比例的热带飞行或极地飞行或者标准大气压下的飞行。在此,实际得到这种组合的概率又是不确定的,因此不知道裕度。
关于这些技术的另一缺点源于以下事实:交通工具的实际使用条件使得远不能达到理论计算水平。此外,现有技术的方法无法知道达到这些温度的概率,因此无法限定相对于操作的实际情况的裕度。
本发明意在借助于基于飞机的飞行状况的实际测量对飞行期间测量的实际气候数据进行分析的方法来减轻上述现有技术的缺点。
发明内容
本发明介绍了一种用于测量并分析与交通工具所遇到的气候条件有关的多个外部参数以预测交通工具的部件、设备或结构所支持的温度范围的方法。该方法包括:根据在交通工具的确定的操作时段期间所测量和/或所估计的多个外部参数来针对所述交通工具的设备、部件或结构确定温度概率谱,以预测在使用期限和/或结构应力方面温度对所述设备、部件或结构的影响。
借助于本发明,对交通工具的部件、设备或结构所能够容许的温度范围的预测依赖于对外部参数的扩展定义,从而使得能够引入这些外部参数值的统计分布的概念,而不是考虑标准极端情况或典型情况。因此,分析的结果不再仅仅是针对每种情况所达到的温度水平而是温度谱,所述温度谱是根据其发生概率、针对每个设备、部件、结构并且在交通工具的全部操作范围上通过考虑可能的组合并且通过取消不可能的组合而得到的。
当交通工具是飞行交通工具例如飞机或直升机时,所述多个外部参数还包括:飞行中时常出入的机场的气候数据以及特定于每个机场的操作如两次飞行之间的轮换时间、出发点与起飞跑道之间的滑行时间。
根据本发明的另一特征,对于飞机飞行的每个特定阶段,根据外部参数的特定组合来确定温度谱。
优选地,每个特定组合包括数量减少的外部参数,以提高温度范围预测的准确度和精确度。
根据本发明的方法借助于以下装置来实现,该装置测量并分析与交通工具所遇到的气候条件有关的多个外部参数以预测交通工具的设备或结构将经受的温度范围,该装置包括计算模块和分析模块,该计算模块和分析模块适用于:根据在交通工具的确定的操作时段期间所测量和/或所估计的多个外部参数来针对交通工具的设备、部件和结构确定温度概率谱,以预测在使用期限和/或结构应力方面温度对所述设备、部件或结构的影响。
附图说明
根据参考附图的被视为非限制示例的下文描述将得到本发明的其他特征和优点,在附图中:
图1示出了意在实施根据本发明的方法的装置的框图;以及
图2示意性示出了根据本发明的方法的特定实现方式的步骤。
具体实施方式
将在根据本发明的方法的实现方式的特定示例中描述本发明,该方法意在限定将以已知的发生概率引入极热温度或极冷温度的热模型和操作模型。该模型是经过对大量气候条件的测量和分析通过考虑时常出入的机场的气候条件以及特定于该机场的操作诸如例如两次飞行之间的轮换时间、出发点与起飞跑道之间的滑行时间或者可能影响温度的任意其他参数而建立的,所述大量气候条件是针对在飞机的全部操作时段例如一年期间由该飞机进行的大量连续飞行而言飞机可能遇到的气候条件。
应当将热模型理解成(例如,有限差分类型的)数值模型,使得可以以热方程的形式表示影响交通工具的部件、设备或结构的所有热交换并且对该热方程的求解使得可以估计其温度。在本发明的背景下所形成的热模型具有瞬时特性,原因是这些热模型能够实现对由热通量的波动、热量通过材料的扩散的波动、由其热惯性所积聚的热量的波动造成的温度变化进行时间上的估计。
图1的装置包括计算模块2和分析模块4,其中计算模块2意在生成热模型,分析模块4意在计算温度概率谱。
如由图1示意性示出的,为了计算热模型,计算模块2的输入包括长期飞行数据、在这些飞行期间所测量和/或所估计的气候数据,诸如例如空气温度T、地面温度T、不同机场的风温度T、与飞机的地理位置有关的数据(经度、纬度、高度)、日期、时间、飞机的倾角、航向和速度。由计算模块2对这些输入数据进行处理来提供极热温度或极冷温度。然后,由分析模块4对这些温度进行分析以提供温度谱。
图2示意性示出了计算热模型的步骤。在步骤10中,在特定飞行或操作阶段测量飞机的飞行数据。该步骤10包括产生瞬时热模型(例如,基于有限体积方法的数值热模型)。该热模型表示在构成研究区域的结构、设备和隔间中的热交换(传导和扩散、结构材料中的热惯性、与隔间的环境空气的对流、隔间的壁之间的红外辐射以及由通风或空气运动所提供的向量流)。这包括内部部件(电气部件、电子部件、电动机、液压***或热***或者其热壁将它们的热量排放至研究区域中的类似***)的热耗散。最后,热模型包括与外部环境的热交换(太阳辐射通量、陆地辐射通量和大气辐射通量、与大气空气的对流、飞行中的动力加热),并且这样做是为了以瞬态方式表示完整飞行的序列。
详细的热模型被限定成最终以相当好的空间分辨率来表示热交换而不仅是主要现象,从而估计热梯度。因此,例如,在使用有限体积模型的示例中,在表示几米的完整飞机隔间的尺度上,所要求的代表性体积的大小可以达到几毫米至几厘米。
详细的热模型包括飞机的设计(例如,零部件的设计、零部件的几何特征、厚度、材料等)所固有的限制处的属性和条件。详细的热模型还包括与飞机的设计无关联但与飞机的操作使用有关联的外部限制条件例如对气候流建模的限制条件,否则受飞行轨迹的清晰度、飞机上乘客的数量、飞机上燃料量、特定于航空公司的外部油漆等影响。
在步骤12中,通过以下方式来简化详细模型:保留外部限制条件作为详细模型和简化模型所共用的输入参数。
该步骤包括根据在步骤10中开发的详细模型来开发简化的瞬态热模型。关于后续步骤,该模型简化的先决条件依赖于以下事实:详细模型和简化模型必须共用相同的外部限制条件。例如,在有限体积模型的情况下,可以通过将经受相同的(内部或外部)限制条件的体积分组在一起作为相邻体积来简化模型。该步骤的目的是产生要求解的足够快的热模型,以便将飞行的分辨时间带(例如,1小时至12小时的操作时间)延长至全年操作(例如,5000小时),甚至几年操作。
为了检查对所产生的热模型简化的质量,执行接受测试以检查在计算测试用例上(例如,在飞行的持续时间内)节省的分辨时间并且对由简化模型相比于从步骤10得到的详细模型的分辨率损失而引起的温度近似值进行量化,这样做是为了根据研究所要求的准确度来最佳地产生省时/分辨率的权衡。
步骤14包括开发外部参数的数据库以覆盖飞机的全部操作时段。该时段可以是例如一年或更长时间。
步骤16包括描述在飞机的全部操作时段期间外部参数随时间的变化。该描述考虑了:
-飞机的轨迹的高度、经度和纬度,
-飞机的速度、相对于北方的航向,
-气候通量:太阳通量和反照率通量(向量)下上红外辐射的空气温度、风的速度、方向和湍流,
-飞机的倾角。
步骤16的描述还考虑了飞机在地面上的操作,以限定对飞机的各种设备和机场基础设施的使用的限制条件。这些操作是例如:
-对燃料箱的填充(填充时间、持续时间、每箱的量、温度),
-使用电源辅助物、机场的地面装置(空气、电力)的时间、持续时间,
-乘客登陆/登机的时间、持续时间、乘客和机组人员的数量,
-两次飞行之间的轮换时间、出发点与起飞跑道之间的滑行时间或者可能影响温度的任意其他参数。
对于所考虑的每个交通工具,步骤16的描述还考虑与航空公司对飞机的定制有关联的外部变量诸如例如可选的机上设备、飞机的涂装(外部油漆)及其热光属性。
步骤18包括将在来自步骤12的简化模型的顺序计算中限定的两个外部参数注入到计算模块中。
为此,来自步骤14的数据库将用于生成在所研究的一个飞机模型(多个飞机模型)的所有分辨时间范围(从几次飞行到一年或更多年)内的外部限制条件。例如,对于飞机隔间的有限体积模型而言,这些外部限制条件将被限制为作为简化热模型的输入数据的太阳通量、空气温度和大气辐射值的时间表。
步骤20包括计算在所考虑的所有时间带内的温度。
为了生成温度结果并且对温度结果的分辨率进行优化,将对控制计算时间步长特别关注。实际上,温度结果的细度决定后续步骤中可能的分析的准确度,具体地,高频率(小的时间步长)使得可以精确地估计(对模型分辨时间效果不利的)稀少事件的概率,而在长飞行时段期间或在地面上低频率(大的时间步长)处的分辨率步长的放宽可能会使得能够提高分辨时间效果。对恒定(或者甚至可变)时间步长以及针对该时间步长所限定的值的范围的使用源自于步骤12中评估的简化模型的性能、后续步骤所需的准确度以及有限体积类型的模型的示例中的良好数值收敛简化热模型之间的权衡。
步骤22包括根据步骤20的计算结果来确定步骤12的热模型所代表的每个要素(结构、设备、隔间等)的温度概率谱。
例如,通过对由所考虑的所有时间带生成的大量温度进行分析,可以不是以直方图的形式而是以一种或更多种统计分布指示的形式来描述该结果,例如:
-低于或高于给定温度的概率——在所计算的可能温度范围[最小至最大]内
-在给定温度处的概率,
-达到最大或最小温度以及极端值的概率,
-具有给定概率的温度值。
为此,还可以将该结果与在步骤16中获得的数据库相关联,以改进可能的统计处理操作。
例如,可以估计在特定操作阶段中或特定飞行中温度的概率或统计分布(例如,在着陆时或在电气***启动时温度的统计分布)。
注意,所收集的数据被存储在数据库中并且可以用于:
●重新定义将以已知的发生概率引入极热或极冷温度的新的气候和操作标准,并且可以确定使得可以获得已知发生概率的一组外部参数,
●针对一种类型的飞机、在某些地区中经营的航空公司或一队交通工具等,向使用期限分析提供基于实际概率或理论概率的热谱而不再是关于有限数量的离散情况。
根据本发明的方法使得可以集中于飞行阶段或特定操作。然后,可以以置信区间80%来限定在10000米高度处例如在接近阶段中给定航空公司的交通工具可能遇到的温度谱。通过改进温度分布的统计知识,可以替代对概率未经证实或未知的外部限制情况进行包含性分析的现有技术方法而通过控制裕度来预期减少需要特别调查的情况的数量。
借助于这种依赖于温度谱的统计分析,可以限定针对飞机的开发要分析的少量外部参数组合(载荷、对结构应力的分析或者对***或设备性能水平的分析)。然后,可以将这种短的组合参数列表引入原始(非简化)热模型中,以提高温度范围预测的准确度和精确度。
因此,根据本发明的方法使得可以确定运行中观察到的(或模拟的)温度与设计基础温度之间的裕度。这种方法还可以用于以小的温度裕度来研究敏感部件的设计基础。
Claims (6)
1.一种用于预测交通工具的部件、设备或结构所容许的温度范围的方法,包括以下步骤:
测量和/或估计与所述交通工具所遇到的气候条件有关的多个外部参数;
根据在所述交通工具的确定的操作时段期间所测量和/或所估计的所述多个外部参数来针对所述设备、部件、结构确定温度概率谱,其中,针对所述设备、部件或结构,根据外部参数的特定组合的发生概率,通过考虑可能的组合并且通过取消不可能的组合来根据所述外部参数的特定组合在所述交通工具的全部操作范围上进行所述温度范围的预测。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述多个外部参数包括所述交通工具在所述确定的时段期间所遇到的气候条件。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,当所述交通工具是飞机时,所述多个外部参数还包括:所述飞机的飞行中时常出入的机场的气候数据,以及特定于每个机场的操作如两次飞行之间的轮换时间、出发点与起飞跑道之间的滑行时间。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述外部参数的特定组合包括数量减少的参数,以提高温度范围预测的准确度和精确度。
5.一种用于预测交通工具的设备或结构将经受的温度范围的装置,其中,所述装置包括:
用于测量和/或估计与所述交通工具所遇到的气候条件有关的多个外部参数的装置;
计算模块(2)和分析模块(4),所述计算模块(2)和所述分析模块(4)适用于:根据在所述交通工具的确定的操作时段期间所测量和/或所估计的所述多个外部参数来针对所述设备、部件或结构确定温度概率谱,其中,所述计算模块(2)适用于:针对每个设备、部件、结构,根据外部参数的特定组合的发生概率,通过考虑可能的组合并且通过取消不可能的组合,来根据依据所述外部参数的特定组合所确定的温度谱产生所述交通工具的全部操作范围上的温度范围的预测。
6.一种介质上的计算机程序,所述计算机程序包括在由计算机执行时执行根据权利要求1至5中一项所述的方法的步骤的指令。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR1559691A FR3042294B1 (fr) | 2015-10-12 | 2015-10-12 | Procede de prediction des temperatures supportees par un composant, un equipement ou une structure d'un vehicule |
FR1559691 | 2015-10-12 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107016144A true CN107016144A (zh) | 2017-08-04 |
CN107016144B CN107016144B (zh) | 2022-05-03 |
Family
ID=56084083
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610891853.8A Active CN107016144B (zh) | 2015-10-12 | 2016-10-12 | 用于预测飞机的部件、设备或结构容许的温度的方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10031094B2 (zh) |
CN (1) | CN107016144B (zh) |
FR (1) | FR3042294B1 (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021212278A1 (zh) * | 2020-04-20 | 2021-10-28 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 数据处理方法、装置、可移动平台及可穿戴式设备 |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113375832B (zh) * | 2021-08-12 | 2021-11-05 | 天津飞旋科技股份有限公司 | 温度监测***、方法、装置、电机设备及计算机存储介质 |
CN113901590B (zh) * | 2021-11-17 | 2022-03-01 | 中国飞机强度研究所 | 大型飞机气候环境实验室升降温暂态负荷分析方法 |
CN114056601B (zh) * | 2022-01-04 | 2022-04-12 | 中国飞机强度研究所 | 一种飞机试验综合气候环境模拟***及模拟方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101963937A (zh) * | 2010-09-29 | 2011-02-02 | 南京航空航天大学 | 飞控计算机***剩余寿命预测方法 |
US20120179326A1 (en) * | 2011-01-06 | 2012-07-12 | Eurocopter | Predicting time to maintenance by fusion between modeling and simulation for electronic equipment on board an aircraft |
DE102011003314A1 (de) * | 2011-01-28 | 2012-08-02 | Airbus Operations Gmbh | Verfahren zur Herstellung eines Bauteils |
CN102799567A (zh) * | 2011-05-24 | 2012-11-28 | 索尼公司 | 信息处理装置、信息处理方法和程序 |
CN102928232A (zh) * | 2012-11-21 | 2013-02-13 | 中国民用航空飞行学院 | 一种航空发动机整机性能衰退趋势预测方法 |
CN103942371A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-07-23 | 西北工业大学 | 防冰引气***温度故障下获得可靠性灵敏度方法 |
-
2015
- 2015-10-12 FR FR1559691A patent/FR3042294B1/fr active Active
-
2016
- 2016-10-05 US US15/285,666 patent/US10031094B2/en active Active
- 2016-10-12 CN CN201610891853.8A patent/CN107016144B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101963937A (zh) * | 2010-09-29 | 2011-02-02 | 南京航空航天大学 | 飞控计算机***剩余寿命预测方法 |
US20120179326A1 (en) * | 2011-01-06 | 2012-07-12 | Eurocopter | Predicting time to maintenance by fusion between modeling and simulation for electronic equipment on board an aircraft |
DE102011003314A1 (de) * | 2011-01-28 | 2012-08-02 | Airbus Operations Gmbh | Verfahren zur Herstellung eines Bauteils |
CN102799567A (zh) * | 2011-05-24 | 2012-11-28 | 索尼公司 | 信息处理装置、信息处理方法和程序 |
CN102928232A (zh) * | 2012-11-21 | 2013-02-13 | 中国民用航空飞行学院 | 一种航空发动机整机性能衰退趋势预测方法 |
CN103942371A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-07-23 | 西北工业大学 | 防冰引气***温度故障下获得可靠性灵敏度方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李善宝: "常规储箱温度的预测研究", 《石油化工自动化》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021212278A1 (zh) * | 2020-04-20 | 2021-10-28 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 数据处理方法、装置、可移动平台及可穿戴式设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20170101195A1 (en) | 2017-04-13 |
FR3042294B1 (fr) | 2018-06-01 |
CN107016144B (zh) | 2022-05-03 |
FR3042294A1 (fr) | 2017-04-14 |
US10031094B2 (en) | 2018-07-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Quadros et al. | Global civil aviation emissions estimates for 2017–2020 using ADS-B data | |
Bertsch et al. | The parametric aircraft noise analysis module-status overview and recent applications | |
CN107016144A (zh) | 用于预测飞机的部件、设备或结构容许的温度的方法 | |
Perry et al. | NASA wake vortex research for aircraft spacing | |
WO2015196259A1 (en) | Fuel estimation for an aircraft | |
Alligier et al. | Energy rate prediction using an equivalent thrust setting profile | |
Isermann et al. | Aircraft noise immission modeling | |
Trainelli et al. | Innovative helicopter in-flight noise monitoring systems enabled by rotor-state measurements | |
Salgueiro et al. | Operational Noise Abatement through Control of Climb Profile on Departure | |
Chen et al. | Atmospheric risk assessment for the Mars Science Laboratory entry, descent, and landing system | |
Dalmau et al. | Estimating fuel consumption from radar tracks: a validation exercise using FDR and radar tracks from descent trajectories | |
Turgut et al. | An analysis of vertical profiles of wind and humidity based on long-term radiosonde data in Turkey | |
Serafino | Multi-objective aircraft trajectory optimization for weather avoidance and emissions reduction | |
Hon et al. | A decade (2011–2020) of tropical cyclone reconnaissance flights over the South China Sea | |
US10486826B2 (en) | Flight management system having customized performance database | |
Baumann et al. | Evaluation of the aircraft fuel economy using advanced statistics and machine learning | |
Ren et al. | Impacts of climate warming on aviation fuel consumption | |
Ghazi et al. | Aircraft mathematical model identification for flight trajectories and performance analysis in cruise | |
Hu et al. | Objective Verification of Clear-Air Turbulence (CAT) Diagnostic Performance in China Using In Situ Aircraft Observation | |
Kim et al. | Multi-objective optimization of departure procedures at Gimpo International Airport | |
Bottyan et al. | Forecasting of hazardous weather phenomena in a complex meteorological support system for UAVs | |
Struempfel et al. | Challenges and potentials of aircraft noise modeling using enhanced aircraft performance parameters and flight deck procedures | |
Liu et al. | Concept of a new system synthesizing meteorological and orographic influences on the airplane safe energy envelope | |
CN113574418A (zh) | 气象预测数据创建程序、气象预测数据创建方法及移动体 | |
Staningford et al. | Validating airspace CFD models for Drone Operation with flight test data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |