| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的研究内容及结构安排 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 航线飞行油耗的影响因素分析及各飞行阶段参数获得 | 第15-24页 |
| 2.1 QAR数据的飞行阶段划分 | 第15-17页 |
| 2.2 航线油耗影响因素分析 | 第17-20页 |
| 2.2.1 飞机重量 | 第17页 |
| 2.2.2 飞行距离和飞行时间 | 第17-18页 |
| 2.2.3 飞机性能 | 第18-19页 |
| 2.2.4 飞机姿态 | 第19页 |
| 2.2.5 气象因素 | 第19-20页 |
| 2.3 各飞行阶段影响因素确定 | 第20页 |
| 2.4 基于QAR数据的各飞行阶段参数获得 | 第20-23页 |
| 2.4.1 QAR数据初步处理 | 第20页 |
| 2.4.2 参数获得 | 第20-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于BP神经网络的油耗模型 | 第24-33页 |
| 3.1 建模过程 | 第24-28页 |
| 3.1.1 BP网络构建 | 第24-25页 |
| 3.1.2 BP网络训练 | 第25-28页 |
| 3.1.3 BP网络预测 | 第28页 |
| 3.2 爬升段油耗模型 | 第28-30页 |
| 3.3 巡航段油耗模型 | 第30-31页 |
| 3.4 下降段油耗模型 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于BP网络的非线性组合油耗模型 | 第33-48页 |
| 4.1 非线性组合建模的原理和方法 | 第33-34页 |
| 4.2 各阶段单因素油耗模型 | 第34-42页 |
| 4.2.1 爬升段单因素油耗模型 | 第34-36页 |
| 4.2.2 巡航段单因素油耗模型 | 第36-39页 |
| 4.2.3 下降段单因素油耗模型 | 第39-42页 |
| 4.3 各阶段基于BP网络的非线性组合油耗模型 | 第42-47页 |
| 4.3.1 爬升段非线性组合油耗模型 | 第43-44页 |
| 4.3.2 巡航段非线性组合油耗模型 | 第44-45页 |
| 4.3.3 下降段非线性组合油耗模型 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 各阶段影响因素结构分析 | 第48-63页 |
| 5.1 基于MIV算法的各阶段影响因素结构分析 | 第48-51页 |
| 5.1.1 MIV算法 | 第48-49页 |
| 5.1.2 爬升段影响因素结构分析 | 第49页 |
| 5.1.3 巡航段影响因素结构分析 | 第49-50页 |
| 5.1.4 下降段影响因素结构分析 | 第50-51页 |
| 5.2 影响因素对各阶段油耗量影响的分析 | 第51-62页 |
| 5.2.1 爬升段各影响因素对爬升段油耗量影响的分析 | 第51-54页 |
| 5.2.2 巡航段各影响因素对巡航段油耗量影响的分析 | 第54-58页 |
| 5.2.3 下降段各影响因素对下降段油耗量影响的分析 | 第58-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
