通航信息_通航_通用航空_General Aviation

上述方法计算方式相对简便，依照飞行手册中的数据即可快速计算出油耗的估计值，但简便的前提是忽略了飞行过程中复杂的状态变化，精细准确的燃油消耗评估方法必然是未来发展的方向。关于精细化的燃油消耗评估方法已有一些研究进展。一类方法结合能量守恒原理分析飞行器在计划中的机械能变化，进而推算燃油消耗，但这一类方法多从垂直剖面进行分析，忽略了水平方向的飞行状态变化。另一类方法则将已有的飞行数据和人工神经网络相结合，其主要思路是将数据中的飞机质量、飞行速度等参数作为人工神经网络的输入，将燃油消耗作为输出参数，经过人工神经网络的训练得到输入和输出间的非线性关系，进而估计计划油耗。通过人工神经网络训练数据得到的模型更加精确，但该方法更适用于拥有固定航线的运输航空，对通航而言具有一定借鉴意义。飞行成本中的时间成本主要包括小时费和维修费等难以用数学模型来表示的成本指标，可以根据历史数据的统计分析以“花费/单位时间”的形式表示。在计算机性能大幅提升的背景下，对飞行成本的评估将更多地利用飞行动力学原理构建飞行状态模型，模拟飞行器在各阶段的状态变化，并利用飞行数据对模型中的各项系数进行修正，使得飞行计划的成本评估与实际的成本花费更加接近。

3 针对特定应用的飞行计划评估方法

3．1 通用航空任务分类

通航任务种类繁多，特定任务往往有其特殊的评估指标，如图3 所示，通用航空的任务内容包含作业类、消费类和飞行训练三大类。

3．2 作业类飞行计划评估方法

在完成飞行计划的一般性评估后，作业类飞行计划还需要根据飞行速度、巡航高度和飞行路径等计划要素计算出特殊任务的专项指标评估结果，对应结果必须满足精细的数值要求。

3．2．1 航空摄影飞行计划评估方法

航空摄影利用传感器探测目标反射或辐射的合成能量，得到目标的图像信号，但由于飞行姿态不平稳以及大气环境等因素，导致得到的图像信号存在失真，因此利用评估模型分析摄影图像误差，对图像信号进行校正，可以提升图像质量。太阳光照射到地物表面后，经地物反射或辐射穿过大气层到达航摄仪，这一过程可以利用辐射传输方程进行建模，如式( 1) 所示，B 为航摄仪中的景物亮度，B空为目标景物在空中的亮度，K 为航摄仪物镜透光率，δ 为杂光。结合航摄仪的物镜透光率等参数，可以分析目标图像到达航摄仪的亮度变化。B=B空K+ δ ( 1)除辐射传输过程引发的图像变化外，由于飞行姿态以及目标所处地形的变化等因素会导致图像的几何形变，必须选择与客观条件相适应的数学模型对图像进行几何校正。如果几何形变并非由单一因素引发，同时没有准确的数学模型表示这一变化，可以基于最小二乘法构建原始图像中目标的几何特征与实际特征间的多项式模型。多项式模型构建相对简单，且该方法已相对成熟。如若航摄像片在空间的位置和状态参数未知，可以利用三维直接线性变换方程构建几何校正模型，该方法无需利用航摄像片在空间的位置和状态参数，但由于需要大量测量控制点数据，不适用于大范围的航摄任务。利用表示目标点、像点和投影中心三点位于同一直线的共线方程进行几何校正在理论上更严密，校正精度更高，但该方法需要用到目标的高程数据，计算量较大。