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<title cf:type="text"><![CDATA[《民用飞机设计与研究》 -->大数据处理与分析]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于深度学习的航空器异常飞行状态识别]]></title>
<link><![CDATA[https://myfj.ijournals.cn/myfjsjyyj/article/abstract/20170313]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[飞行设备快速存取记录仪（Quick Access Recorder, 以下简称QAR）保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息，使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点，在如今大数据背景下，除了传统机理建模分析航空器飞行状态外，采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型，理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究，开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗，在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上，分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维，最后采用四折交叉验证方式，通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示，基于深度受限玻尔兹曼机〖CD*2〗高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。]]></description>
<pubDate>2017/9/26 16:54:58</pubDate>
<category><![CDATA[大数据处理与分析]]></category>
<author><![CDATA[吴奇,储银雪]]></author>
<guid><![CDATA[https://myfj.ijournals.cn/myfjsjyyj/article/abstract/20170313]]></guid><cfi:id>5</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[面向持续适航工程数据的大数据采集和处理技术初探]]></title>
<link><![CDATA[https://myfj.ijournals.cn/myfjsjyyj/article/abstract/20170314]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[国产某型飞机在持续适航阶段开展事件收集、风险评估、工程调查和措施制定等工作时，需要机型资料、机队信息、运营记录、事故事件、局方信息等工程数据提供输入、参考以及辅助分析。研究了持续适航工程数据与大数据之间的关系，初步规划了面向持续适航工程数据的大数据系统架构，并通过以下自动化方式实现了相关数据的采集与处理，形成了持续适航工程数据库：首先利用网络爬虫数据采集技术实时准确地获取一些国内外公开数据；其次应用VBA语言对已获得数据进行整理与自定义处理；最后基于大数据的映射分析方法对这些工程数据进行分析。该持续适航工程数据库已有效应用于某型国产飞机持续适航体系的日常运行工作。]]></description>
<pubDate>2017/9/26 16:54:58</pubDate>
<category><![CDATA[大数据处理与分析]]></category>
<author><![CDATA[郑海飞,徐有成,郝莲,陆军,杨波]]></author>
<guid><![CDATA[https://myfj.ijournals.cn/myfjsjyyj/article/abstract/20170314]]></guid><cfi:id>4</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[A Comparison of Techniques for Solving the Poisson Equation in CFD]]></title>
<link><![CDATA[https://myfj.ijournals.cn/myfjsjyyj/article/abstract/20170315]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[CFD is a ubiquitous technique central to much of computational simulation such as that required by aircraft design. Solving of the Poisson equation occurs frequently in CFD and there are a number of possible approaches one may leverage. The dynamical core of the MONC atmospheric model is one example of CFD which requires the solving of the Poisson equation to determine pressure terms. Traditionally this aspect of the model has been very time consuming and so it is important to consider how we might reduce the runtime cost. In this paper we survey the different approaches implemented in MONC to perform the pressure solve. Designed to take advantage of large scale, modern, HPC machines, we are concerned with the computation and communication behaviour of the available techniques and in this text we focus on direct FFT and indirect iterative methods. In addition to describing the implementation of these techniques we illustrate on up to 32768 processor cores of a Cray 
XC30 both the performance and scalability of our approaches. Raw runtime is not the only measure so we also make some comments around the stability and accuracy of solution. The result of this work are a number of techniques, optimised for large scale HPC systems, and an understanding of which is most appropriate in different situations.]]></description>
<pubDate>2017/9/26 16:54:58</pubDate>
<category><![CDATA[大数据处理与分析]]></category>
<author><![CDATA[Nick Brown]]></author>
<guid><![CDATA[https://myfj.ijournals.cn/myfjsjyyj/article/abstract/20170315]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于大数据的民用飞机未来运营模式探索]]></title>
<link><![CDATA[https://myfj.ijournals.cn/myfjsjyyj/article/abstract/20170316]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[大数据作为一种新兴的IT实现方式，在深刻影响IT业变革的同时，也为航空业带来了新的发展机遇。飞机运行过程中产生的海量运营数据最能体现民机的大数据基因，基于大数据的飞机运营支援将会是其在航空产业施展拳脚的主要战场之一。首先通过对航空大数据的梳理与分析，获得运营数据的种类、结构、数据流程以及相关特点。然后结合航空公司的具体业务需求，针对飞机典型复杂系统，分别以健康监控中的故障诊断、性能退化预测以及维修辅助决策几大关键技术作为大数据应用的切入点介绍技术研究路线，利用数据挖掘、机器学习等方法识别运营数据在系统不同健康状态下的特征表达，准确预测系统退化趋势，设置风险预警模型以提前预知潜在故障，最后从工程应用角度探讨这些关键技术的大数据实现平台以及基于大数据的运营业务流程。]]></description>
<pubDate>2017/9/26 16:54:58</pubDate>
<category><![CDATA[大数据处理与分析]]></category>
<author><![CDATA[肖刚,陈曦,李正强]]></author>
<guid><![CDATA[https://myfj.ijournals.cn/myfjsjyyj/article/abstract/20170316]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于市场航线数据的民用宽体飞机寿命研究]]></title>
<link><![CDATA[https://myfj.ijournals.cn/myfjsjyyj/article/abstract/20170317]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为了合理确定我国宽体客机的服役寿命，对不同市场区域内的航线开展了分析和研究。通过对双通道宽体客机运行航线的统计和梳理，列出了不同约束条件下宽体客机运行航线的不同特点和规律，以及对宽体飞机设计服役寿命的影响，其中重点指出了不能忽视“潜在客户”这一重要影响因素。“有所为，有所不为”是我国双通道宽体客机市场定位的原则，避免“大而全”。在宽体客机服役寿命确定的过程中，前提是要立足中国，并辐射亚太地区的基本市场，果断剔除目标市场内那些不具可行性但又对设计服役寿命影响巨大的运营航线，为我国双通道宽体客机的发展“减负”，充分发挥后发优势，增强宽体飞机的航线适应性和竞争力。]]></description>
<pubDate>2017/9/26 16:54:58</pubDate>
<category><![CDATA[大数据处理与分析]]></category>
<author><![CDATA[王跃]]></author>
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