| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 QAR概述 | 第9-11页 |
| 1.2 飞行性能监控 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外基于QAR的飞机性能监控的应用现状 | 第13-14页 |
| 1.4 波音飞机健康管理系统（AHM） | 第14-16页 |
| 1.5 本文研究主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 飞机性能监控的数据处理相关算法研究 | 第18-28页 |
| 2.1 多传感器数据融合算法 | 第18-24页 |
| 2.1.1 自适应加权法 | 第18-21页 |
| 2.1.2 扩展卡尔曼滤波数据融合算法 | 第21-23页 |
| 2.1.3 其他方法 | 第23-24页 |
| 2.2 数据监控与预测相关算法 | 第24-27页 |
| 2.2.1 多元线性回归算法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 BP神经网络 | 第25-27页 |
| 2.3 飞机性能监控处理算法的选择 | 第27-28页 |
| 第三章 飞机性能监控系统设计思路 | 第28-55页 |
| 3.1 飞机性能系统框架设计思路 | 第28-29页 |
| 3.2 QAR数据预处理模块设计思路 | 第29-38页 |
| 3.2.1 原始数据处理 | 第29-31页 |
| 3.2.2 自适应加权数据融合方案下的QAR数据 | 第31-33页 |
| 3.2.3 扩展卡尔曼滤波数据融合方案 | 第33-35页 |
| 3.2.4 QAR入数据库方案 | 第35-38页 |
| 3.2.5 模块设计小结 | 第38页 |
| 3.3 飞机性能分析模块设计思路 | 第38-46页 |
| 3.3.1 高速性能软件介绍 | 第39-40页 |
| 3.3.2 飞机性能衰减分析 | 第40-42页 |
| 3.3.3 飞机性能监控相关参数分析 | 第42-46页 |
| 3.3.5 模块设计小结 | 第46页 |
| 3.4 QAR数据监控模块设计思路 | 第46-55页 |
| 3.4.1 基于多元线性回归法的性能监控 | 第46-50页 |
| 3.4.2 基于神经网络的性能监控 | 第50-54页 |
| 3.4.3 模块设计小结 | 第54-55页 |
| 第四章 飞机性能监控系统的开发与测试 | 第55-67页 |
| 4.1 开发工具与相关控件概述 | 第55-58页 |
| 4.1.1 Visual Studio 2013C | 第55-56页 |
| 4.1.2 SQL 2012数据库介绍 | 第56-58页 |
| 4.2 飞机性能监控系统功能介绍 | 第58-67页 |
| 4.2.1 QAR数据管理模块 | 第59-62页 |
| 4.2.2 QAR数据处理模块 | 第62-64页 |
| 4.2.3 QAR数据分析模块 | 第64-65页 |
| 4.2.4 APM系统管理模块 | 第65-67页 |
| 结论与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |