[發明專利]一種航空發動機吸鳥環境下的鳥類風險預測與評估方法

在審

• 申請號: 202010799727.6
• 申請日: 2020-08-11
• 公開（公告）號: CN112100903A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 孫有朝;蔡文超;周亞東
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/30
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 劉莎

1.一種航空發動機吸鳥環境下的鳥類風險預測與評估方法，其特征在于，包含以下步驟：

步驟1)，對已有的航空發動機吸鳥事件數據進行收集與統計，建立樣本數據庫；

所述航空發動機吸鳥事件數據包含飛機質量、發動機裝機數量、發動機類型、月份、天氣、鳥的種類、鳥的數量和鳥的大小、維修費用、飛行員收入損失、因航班取消而產生的酒店費和燃油費；

步驟2)，根據航空發動機吸入不同種鳥類的次數，將相關鳥類歸為非常高、高、中等、低、非常低這五種發生概率中的一種；

步驟3)，根據維修費用、飛行員收入損失、因航班取消而產生的酒店費和燃油費合計產生的經濟損失，將吸鳥事件劃分為非常高、高、中等、低、非常低五種嚴重程度；

步驟4)，根據步驟2)和3)，將吸鳥事件劃分為1級、2級和3級風險三個風險等級；

步驟5)，以吸鳥事件發生時的飛機質量、發動機裝機數量、發動機類型、月份、天氣、鳥的種類、鳥的數量和鳥的大小作為BP神經網絡的輸入，航空發動機吸鳥事件發生概率、嚴重程度和風險評估等級作為BP神經網絡的輸出，對BP神經網絡進行訓練，建立鳥類風險預測模型；

步驟6)，基于步驟5)中的鳥類風險預測模型對鳥類風險進行預測。

2.根據權利要求1所述的一種航空發動機吸鳥環境下的鳥類風險預測與評估方法，其特征在于，步驟3)中的經濟損失分為少于1000美元、1000-5000美元、5000-10000美元、10000-100000美元和超過100000美元五個區間，分別對應非常低、低、中等、高、非常高五種嚴重程度。

3.根據權利要求1所述的一種航空發動機吸鳥環境下的鳥類風險預測與評估方法，其特征在于，步驟4中：1級風險包括嚴重程度為非常低、嚴重程度為低且發生概率中等/低/非常低、嚴重程度為中等且發生概率低/非常低，2級風險包括嚴重程度為低且發生概率高/非常高、嚴重程度為中等且發生概率中等、嚴重程度為高且發生概率低/非常低、嚴重程度為非常高且發生概率低/非常低，3級風險包括嚴重程度為中等且發生概率為非常高/高、嚴重程度為高且發生概率為非常高/高/中等、嚴重程度為非常高且發生概率為非常高/高/中等。