面向持续适航工程数据的大数据采集和处理技术初探

合集下载

航空航天工程师在飞行试验中的数据采集和分析

航空航天工程师在飞行试验中的数据采集和分析航空航天工程师是负责设计、开发和测试飞行器以及相关技术的专业人员。

在飞行试验过程中，数据的采集和分析是航空航天工程师不可或缺的重要工作。

本文将介绍航空航天工程师在飞行试验中的数据采集和分析的过程、工具以及其在实践中的应用。

1. 数据采集数据采集是航空航天工程师在飞行试验中的首要任务之一。

在试飞过程中，工程师需要收集各种飞行参数、传感器数据以及系统性能数据，这些数据能够帮助工程师了解飞行器在不同飞行阶段的行为和性能表现。

为了进行数据采集，航空航天工程师通常会配备各种传感器和测量设备，例如气压计、陀螺仪、加速度计、温度计、压力计等。

这些设备能够实时监测和记录飞行器的各项数据。

在数据采集过程中，航空航天工程师需要确保设备的正确安装和准确校准。

此外，工程师还需要根据试飞计划，针对不同飞行任务设置相应的数据采集频率和采集点，以确保数据的全面性和准确性。

2. 数据分析数据采集完成后，航空航天工程师需要对采集到的数据进行处理和分析。

数据分析的目的是从大量的原始数据中提取有价值的信息，为后续的飞行试验改进和优化提供依据。

首先，航空航天工程师需要对数据进行预处理，包括数据清洗、噪声处理和异常数据检测等工作。

通过预处理，可以排除不必要的数据干扰和错误，并确保数据的可靠性。

其次，航空航天工程师需要利用统计方法和数据挖掘技术对数据进行分析。

例如，可以通过统计学方法计算平均数、标准差等指标，了解数据的分布和变化趋势。

同时，可以利用数据挖掘技术探索数据之间的关联性和规律性，发现潜在的问题和优化方向。

最后，航空航天工程师需要将数据分析的结果进行可视化展示，以便更直观地理解和传达。

常用的可视化手段包括绘制曲线图、散点图、热力图等，以及制作数据报告和演示文稿。

3. 应用案例航空航天工程师在飞行试验中的数据采集和分析应用广泛，并在改进飞行器设计和优化飞行性能等方面发挥重要作用。

首先，通过数据采集和分析，工程师能够深入了解飞行器在不同飞行状态下的性能表现。

航空航天工程师的航天器数据处理与分析方法

航空航天工程师的航天器数据处理与分析方法航空航天工程师是指在航空航天领域从事研究、设计和开发工作的专业人士。

他们的职责之一是处理航天器的数据，并对其进行分析，以便更好地理解和改进航天器的性能和运行。

本文将重点介绍航空航天工程师所使用的航天器数据处理与分析方法。

一、数据收集与处理航天器数据处理与分析的第一步是数据收集。

航天器会通过各种传感器和设备收集各类数据，包括温度、压力、速度、姿态等信息。

这些数据的采集需要先进的传感器技术和数据采集系统。

在确保数据准确性的前提下，航空航天工程师需要编写相应的程序，对这些数据进行初步处理，滤除噪声和异常数据，确保后续分析的准确性和可靠性。

二、数据分析方法1. 统计分析统计分析是航天器数据处理与分析中最常用的方法之一。

它包括描述统计、推断统计和多变量分析等技术。

航空航天工程师可以通过统计分析来研究航天器的运行状况和性能指标，并找出数据中存在的规律和趋势，为改进和优化航天器设计提供参考。

2. 信号处理信号处理是处理航天器传感器数据的重要方法。

在航天器的飞行过程中，传感器会产生各种信号，例如声音、电流和振动等。

航空航天工程师需要通过信号处理方法来提取和分析这些信号，以获得有关航天器状态和性能的信息。

常用的信号处理技术包括滤波、谱分析和相关性分析等。

3. 数据挖掘数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式发现数据中隐藏模式和规律的方法。

在航天器数据处理与分析中，数据挖掘可以应用于识别异常数据、预测航天器故障和优化运行参数等。

航空航天工程师可以利用数据挖掘技术对海量数据进行筛选和分析，发现以往难以觉察的信息，从而指导航天器的改进和优化。

4. 人工智能随着人工智能技术的快速发展，航天器数据处理与分析也可以借助人工智能算法来完成。

例如，机器学习和深度学习算法可以用于建立模型，对航天器数据进行预测和分类。

通过训练大量的数据样本，航空航天工程师可以利用人工智能方法来识别航天器运行过程中的异常情况，并及时采取措施进行修复或调整。

基于PXI的航空发动机数据采集与处理系统

ＰＸＩ总线是ＮＩ公司推出的总线形式，是一种优化的基于ＰＣ技术的系统平台。ＰＸＩ总线吸收了
２系统组成
航空发动机数据采集与处理系统主要由通用参数采集单元、振动信号处理单元、总线参数单元、参
（ＣｈｉｎｅｓｅＦｌｉｇｈｔＴｅｓｔＥｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ， ’ ａｒｔ７１００８９，Ｓｈａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｋｉｎｄｏｆｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒａｅｒｏ— — ｅｎｇｉｎｅｂａｓｅｄｏｎＰＸＩｉｓｉｎ。＿ｔａｄｒｕｃｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆｇｅｎｅｒａｌｄａｔａａｅｑｕｉｓｉｔｉｏｎｕｎｉｔ，ｖｉｂａｔｒｉｏｎｄａｔａａｅ。ｑｕｉｓｉｔｉｏｎｕｎｉｔａｎｄｂｕｓｐａｒａｍｅｔｅｒａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｕｎｉｔ．ＴｈｅｓｏｆｔｗａｒｅｉｆｄｅｓｉｇｎｅｄｂａｓｅｄｏｎＣ＋＋ａｎｄＬａｂｗｉｎｄｏｗｓ／ＣＶＩ，ｗｈｉｃｈｈａｓｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｕｓｅｒｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｃａｌｉｂａｔｒｉｏｎ，ｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，ｓｔｏｒ－ａｇｅａｎｄｄｉｓｐｌａｙ，ｅｔｃ．

面向适航标准的机载软件测试验证工具综述

2021，57（11）机载软件是安装在航空设备中作为核心控制作用的计算机软件，是一种典型的嵌入式软件。

随着嵌入式技术在航空航天领域的广泛应用，软件所实现的功能比例也越来越高，航电系统80%的功能都依赖于机载软件实现，机载软件已经成为机载设备系统的核心[1]，而因软件故障引起的事故时有发生。

2018年印尼狮航因为飞机搭载的自动防失速系统做出错误判断导致空难。

机载软件具有安全攸关（safety-critical ）的特性，因此所有机载设备软件以及飞机交联的软件系统进行安全认证才能投入使用[2]。

航空领域广泛采用的是美国航空无线电委员会（Radio Technical Commission for Aeronautics ，RTCA ）提出的航空适航认证标准DO-178C [3]及其增补标准。

基于适航认证标准的软件验证能最大程度上发现面向适航标准的机载软件测试验证工具综述刘友林1，2，郑巍1，2，谭莉娟1，2，樊鑫1，2，杨丰玉1，21.南昌航空大学软件学院，南昌3300632.南昌航空大学软件测评中心，南昌330063摘要：机载软件的测试与验证是保障机载软件正确性和可靠性的重要方法。

软件的测试与验证离不开工具的支持，使用工具能够提高效率、降低成本，对机载软件的测试验证工具研究是对其进行充分测试验证的保障。

对机载软件及适航标准进行了简介；按照系列适航标准，从DO-178C 、基于模型的开发与验证（DO-331）和形式化方法（DO-333）三个维度对工具的功能、特性及应用进行了详细介绍，并对其发展现状进行小结；总结机载嵌入式软件测试验证及其工具研发中存在的问题，并对其发展趋势进行了分析。

关键词：机载软件测试验证工具；适航标准；DO-178C ；基于模型；形式化方法文献标志码：A中图分类号：V247.1；TP311.5doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.2101-0280Summary of Airborne Software Testing and Verification Tools for Airworthiness StandardsLIU Youlin 1，2,ZHENG Wei 1，2,TAN Lijuan 1，2,FAN Xin 1，2,YANG Fengyu 1，21.School of Software,Nanchang Hangkong University,Nanchang 330063,China2.Software Testing and Evaluation Center,Nanchang Hangkong University,Nanchang 330063,ChinaAbstract ：The testing and verification of airborne software is an important method to ensure the correctness and reliability of airborne software.Software testing and verification are inseparable from the support of tools.The use of tools can improve efficiency and reduce costs.Research on testing and verification tools for airborne software is a guarantee for adequate testing and verification.Firstly,it introduces the airborne software and airworthiness standards.Secondly,in accordance with the series of airworthiness standards,the functions,characteristics,and characteristics of the tools are analyzed from the perspectives of DO-178C,model-based development and verification （DO-331）,formal methods （DO-333）.The application is introduced in detail,and its development status is summarized.Finally,the problems in the testing and verification of airborne embedded software and the development of tools are summarized and the trends are analyzed.Key words ：airborne software testing and verification tools;airworthiness standards;DO-178C;model-based;formal methods⦾热点与综述⦾基金项目：国家自然科学基金（61867004）；江西省教育厅自然科学基金（GJJ180523）。

航空航天工程师的航空航天器数据分析与处理的工具与方法

航空航天工程师的航空航天器数据分析与处理的工具与方法导言：航空航天工程是一门充满挑战的科学，数据分析和处理对于航空航天器的设计、运行和维护至关重要。

在本文中，将介绍航空航天工程师常用的数据分析与处理工具与方法，以提高工作效率和数据分析的准确性。

一、数据采集与预处理在航空航天领域，数据采集是基础工作，常用的数据采集方法包括传感器、记录仪以及地面测试设备等。

数据采集的质量直接影响着后续的数据分析结果，因此，航空航天工程师需要对采集的数据进行预处理，以确保数据的准确性和完整性。

1. 数据校正与滤波航空航天器的传感器常受到噪声的影响，为了得到准确的数据，航空航天工程师需要对数据进行校正与滤波处理。

校正是指通过与已知准确数据进行对比，补偿传感器的误差；滤波则是通过滤波算法去除数据中的噪声，以得到平滑的数据曲线。

2. 数据清洗与缺失值处理数据中可能存在异常值或缺失值，航空航天工程师需要对此进行清洗和处理。

清洗是指通过检测异常值，根据数据分布规律进行处理；而对于缺失值，可以使用插值法或直接舍弃。

二、数据分析工具与方法数据分析是航空航天工程师进行研究和设计的核心环节，以下将介绍常用的数据分析工具与方法。

1. 统计分析统计分析是常用的数据分析方法之一，航空航天工程师可以通过统计分析方法对数据进行描述和推断。

常用的统计分析方法有描述性统计、假设检验、回归分析等，这些方法可以帮助工程师从数据中提取出有价值的信息。

2. 信号处理航空航天领域的数据往往是以信号的形式存在，因此信号处理方法在航空航天器数据分析中占据重要地位。

工程师可以利用数字滤波、频谱分析等信号处理方法对数据进行分析，以发现隐藏在信号中的规律和异常。

3. 机器学习机器学习是一种通过建立模型和算法分析数据的方法，近年来在航空航天领域得到了广泛应用。

航空航天工程师可以利用机器学习方法对大量数据进行训练和学习，以预测未来的趋势和提供决策支持。

三、数据可视化工具与应用数据可视化是将数据以可视化的方式呈现给用户，帮助用户直观地理解和分析数据。

航空数据采集与处理技术研究与应用

航空数据采集与处理技术研究与应用随着航空业的发展，航空数据的采集与处理技术也得到了广泛的应用。

航空数据采集与处理技术是指通过各种传感器和系统，对飞机及其周边环境的各种参数进行实时采集，并对采集到的数据进行分析和处理，以提供支撑空中交通管理、飞行安全监控以及航空公司的决策依据。

本文将重点探讨航空数据采集与处理技术的研究与应用。

航空数据采集技术是航空数据处理的前提，它主要通过各种传感器和数据采集设备，对飞机及其周边环境的各种参数进行实时采集。

传感器包括但不限于飞机姿态传感器、气象传感器、发动机传感器、地速传感器、轮胎压力传感器等。

这些传感器可以实时测量飞机的姿态、气象条件、发动机状态、地面速度、轮胎压力等重要参数，并通过数据采集设备将这些参数信息转化为数字信号进行进一步处理和存储。

航空数据处理技术是对采集到的航空数据进行整合、分析和处理的过程。

在航空数据处理过程中，主要应用了数据清洗、数据建模和数据挖掘等技术。

数据清洗是指对采集到的数据进行预处理，去除采集过程中产生的噪声和异常值，使数据更加准确和可靠。

数据建模是指根据航空数据采集到的各种参数，构建相应的数据模型，以便后续分析和应用。

数据挖掘是指利用各种统计学和机器学习算法对航空数据进行挖掘和分析，从中发现隐藏在数据中的知识和规律，为航空业提供决策支持。

航空数据采集与处理技术的研究与应用在航空业中有着广泛的应用价值。

首先，在空中交通管理方面，航空数据采集与处理技术可以实时监测飞机的位置、速度、高度等参数，为空中交通管制提供精确的飞行监控。

其次，在飞行安全监控方面，航空数据采集与处理技术可以对飞机的各种状态数据进行实时监测和分析，及时发现和解决潜在的飞行安全问题。

再次，在航空公司经营管理方面，航空数据采集与处理技术可以为航空公司提供客流统计、机务维修、航班调度等信息支持，提高航空公司的运营效率和服务质量。

在航空数据采集与处理技术的研究与应用中，还存在一些面临的挑战。

航空航天工程师的航天器数据处理

航空航天工程师的航天器数据处理航空航天工程师在航天器的设计、制造和运营过程中扮演着重要的角色。

其中一个关键的任务是处理航天器的数据。

航天器数据处理包括数据采集、传输、存储、分析和应用等多个环节。

本文将详细介绍航空航天工程师在航天器数据处理中的工作内容和方法。

一、数据采集1. 数据源航天器的数据来源多种多样，包括传感器、测量设备、图像摄像等。

航空航天工程师需要根据任务需求选择合适的数据源，并确保其准确、可靠。

2. 数据采集方法数据采集方法涵盖了数据的采样、传输和转换等过程。

航空航天工程师需要使用合适的传感器、测量设备等工具进行数据采集，并保证数据的高质量。

二、数据传输和存储1. 数据传输航天器在运行过程中会产生大量的数据，因此数据传输是必不可少的环节。

航空航天工程师需要选择适当的数据传输方式，例如无线传输、有线传输或者卫星传输，并确保数据的安全和完整性。

2. 数据存储航天器产生的数据需要进行存储，以备后续的分析和应用。

航空航天工程师需要选择合适的存储介质和存储系统，并确保数据的可靠性和可访问性。

三、数据分析和处理1. 数据处理方法航天器数据处理的方法包括数据预处理、数据清洗、数据转换和数据整合等。

航空航天工程师需要运用数学、统计学和计算机科学等知识，对数据进行处理和分析。

常用的数据处理工具包括MATLAB、Python、R等。

2. 数据分析和应用航天器的数据分析包括数据挖掘、模型建立和预测等。

航空航天工程师需要根据任务需求，运用合适的算法和模型对数据进行分析，并得出有用的结论。

此外，航天器的数据还可以应用于航天器的性能评估、故障诊断和优化等方面。

四、数据实时监测和反馈航天器的数据处理不仅仅是一次性的工作，还需要进行实时的监测和反馈。

航空航天工程师需要实时监控数据的变化和异常，并及时采取相应的措施。

例如，当数据超出预期范围时，可以触发报警系统，以保证航天器的正常运行和安全性。

结论航空航天工程师在航天器数据处理中扮演着重要的角色。

210722695_民航新工科大学计算机知识体系重构与教育

科技视界Science&Technology Vision0引言2017年以来，教育部积极推进工程教育改革，发布了《关于开展新工科研究与实践的通知》，强调“学生中心、能力导向”，工程教育需与产业发展紧密联系、相互支撑，能够激发学生志趣、满足产业需求、紧跟技术发展。

2021年6月，科技部与民航局共同签署《中国新一代智慧民航自主创新联合行动计划纲要》，围绕智慧民航产业，部署民航安全、适航审定、空事系统、智慧机场、智慧空管等方面重点任务，瞄准关键技术短板，强化新工科融合发展、信息技术赋能赋智。

2021年11月，工信部发布《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》，提出要坚持应用牵引、生态培育，壮大信息技术应用创新体系，强化数字经济发展基础，通过信息技术赋能，提升信息技术协同创新和供给能力。

本文针对民航院校新工科背景下的智慧民航发展需求，为扩大民航产业数字化人才供给能力，完善数字化人才培养体系，以中国民用航空飞行学院大学计算机教育改革为例，通过开发完善新需求和新知识，重构大学计算机知识体系，并在教学过程中开展多途径的专业知识渗透，知识点内容持续优化且难度适中，能够有效激发学生注意力与主动思考意识，正向提升学生自我学习效能，使民航类院校大学生在掌握信息技术基础知识前提下，培养学生的信息技术应用创新能力、信息文化素养和计算思维能力，助力高等教育强国[1-4]。

1基于新工科背景,开展知识体系重构升级民航类院校发展新工科，需通过理念引领、模式创新，不断深化工程教育改革，形成具有民航特色的工程教育体系，多主体、多学科协同培养复合型高素质工程技术人才，促进工程教育个性化发展，办出民航特色，深入推进民航强国战略。

民航信息技术人才培养体系、课程体系和知识体系改革需要找准教育切入点和侧重点，围绕持续提升民航产业竞争力，结合云计算、大数据、物联网、人工智能等新技术，从开拓微专业、微课、重构课程知识体系、优化教学内容等方面，主动布局和实施，加快内涵式发展，打造民航业工程创新人才高地。

石油工程大数据算法按应用领域分类提高研究与应用效率

石油工程大数据算法按应用领域分类提高研究与应用效率目录一、内容简述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目的与目标 (3)1.3 研究内容与方法 (4)二、石油工程大数据概述 (5)2.1 大数据定义与特点 (6)2.2 石油工程大数据来源与类型 (8)2.3 石油工程大数据的重要性 (9)三、大数据算法在石油工程中的应用 (10)3.1 数据采集与预处理 (11)3.2 数据分析与挖掘 (12)3.3 数据可视化与决策支持 (13)四、按应用领域分类的大数据算法研究 (15)4.1 油藏评价与开发 (16)4.2 油气勘探与开发 (17)4.3 石油工程管理与决策 (18)4.4 环境保护与可持续发展 (19)五、提高研究与应用效率的策略与方法 (21)5.1 加强跨学科合作与交流 (22)5.2 提高算法精度与效率 (24)5.3 利用云计算与分布式计算技术 (25)5.4 建立完善的数据共享与协同机制 (26)六、案例分析 (28)6.1 案例一 (29)6.2 案例二 (30)6.3 案例三 (31)6.4 案例四 (32)七、结论与展望 (33)7.1 结论总结 (35)7.2 研究不足与局限性 (35)7.3 未来发展趋势与展望 (36)一、内容简述引言：介绍石油工程领域面临的挑战和大数据算法的重要性，阐述本文的研究背景和意义。

石油工程大数据概述：分析石油工程领域的数据特点，包括数据规模庞大、数据类型多样、数据处理复杂等。

大数据算法在石油工程中的应用：详细介绍大数据算法在石油工程各个领域的应用，如油气勘探、钻井工程、生产优化等。

石油工程大数据算法的应用领域分类：根据实际应用情况，将石油工程大数据算法分为若干类别，如数据分析与处理算法、预测与决策支持算法、优化与控制算法等。

提高研究与应用效率的措施：探讨如何通过分类应用大数据算法，提高石油工程研究与应用效率，包括算法优化、数据整合与共享、跨学科合作等方面。

民机适航符合性数据体系研究及软件开发

50科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION工程与工业技术DOI：10.16661/ki.1672-3791.2103-5042-1400民机适航符合性数据体系研究及软件开发①房峰李小光张松(南京航空航天大学航空学院江苏南京 210016)摘要：该文以构型索引文档为核心建立了适航符合性数据体系，以“设计分配证据链”“需求确认证据链”和“实施验证证据链”形成了一个闭合的数据关系回路，记录和表达适航符合性数据的内在逻辑关系。

该数据体系从民机产品研制的正向过程梳理适航符合性数据，提供了从“结果管控”到“过程保证”转变的理论依据和方法建议，避免适航符合性数据遗漏、逻辑缺失和跨层级错误，有助于推进民机及系统的适航审定工作。

关键词：民用飞机适航符合性数据构型管理证据链中图分类号：F273.2 文献标识码：A文章编号：1672-3791(2021)03(b)-0050-03Research on Airworthiness Compliance Data Structure ofCivil Aircraft and Its Software DevelopmentFANG Feng LI Xiaoguang ZHANG Song(College of Astronautics, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, Jiangsu Province,210016 China)Abstract : The airworthiness compliance data system is established with the configuration index document as the core, a closed evidence relation loop is formed by "Design Allocation Link", "Requirement Confirmation Link" and "Implementation Verif ication Link" to record and express the inherent logic relationship of airworthiness compliance data. This data system sorts out airworthiness compliance data from the forward process of the development of civil aircraft products, provides theoretical basis and method suggestions for the transformation from "result control" to "process guarantee", avoids the omission, logic absence and cross-level errors of airworthiness compliance data, and helps promote the airworthiness certification of civil aircraft and systems.Key Words : Civil aircraft; Airworthiness compliance data; Configuration management; Evidence link①作者简介：房峰（1987—），男，硕士，工程师，研究方向为适航管理。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

民用飞机设计与研ｉｇｎ＆Ｒｅｓｅａｒｃｈ
创刊３０周年特辑
ＤＯＩ：１０．１９４１６／ｊ．ｃｎｋｉ．１６７４— ９８０４．２０１７．０３．０１４
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
（上海飞机设计研究院，上海２０１２１０）
（ＳｈａｎｇｈａｉＡｉｒｃｒａｆｔＤｅｓｉｇｎａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｉｔｕｔｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１２１０，Ｃｈｉｎａ）
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。
关键词：持续适航；工程数据；大数据；风险评估；数据抓取；数据处理；映射分析中图分类号：Ｖ２２１．９１文献标识码：Ａ
［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｗｈｅｎａｎａｉｒｃｒａｆｔｉｎｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓａｉｒｗｏｒｔｈｉｎｅｓｓｐｈａｓｅ，ｔｈｅａｉｒｐｌａｎｅｍａｋｅｒｎｅｅｄｓｔｏｄｏｔｈｅｗｏｒｋｏｆｅｖｅｎｔ
ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ，ｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，ｅｎｇｉｎｅｅｉｎｒｇｓｕｒｖｅｙａｎｄｍｅａｓｕｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ，ａｎｄｔｈｅｎｎｅｅｄｓｐｌｅｎｔｙｏｆｅｎｇｉｎｅｅｉｎｒｇｄａｔａ
ＡｉｒｗｏｒｔｈｉｎｅｓｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤａｔａ
郑海飞徐有成郝莲陆军杨波／ＺＨＥＮＧＨａｉｆｅｉＸＵＹｏｕｃｈｅｎｇＨＡＯＬｉａｎＬＵＪｕｎＹＡＮＧＢｏ
面向持续适航工程数据的大数据采集和处理技术初探
ＡＰｒｅｌｉｍｉｎａｒｙＳｔｕｄｙｏｎＢｉｇ－－ｄａｔａＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓ
摘
要：
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
ｐｒｏｖｉｄｅｄａｓｉｎｐｕｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ，ａｌｓｏｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅａｕｘｉｌｉａｒｙｎａａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｓｅｅｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇｄａｔａｓｕｃｈａｓｍｏｄ－ｅｌｄａｔａ，ｆｌｅｅｔｉｆｏｎｒｍａｔｉｏｎ，ｏｐｅｒａｔｉｏｎｒｅｃｏｒｄｓ，ａｃｃｉｄｅｎｔａｎｄｅｖｅｎｔｓ，ａｎｄＡｉｒｗｏｒｔｈｉｎｅｓｓＤｉｒｅｃｔｉｖｅ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｅｄａｉｗｏｒｒｔｈｉｎｅｓｓｅｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇｄａｔａａｎｄＢｉｇＤａｔａ，ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｐｌａｎｎｉｎｇｆｏｒｔｈｅｃｏｎ — ｔｉｎｕｅｄａｉｗｏｒｒｔｈｉｎｅｓｓｅｎｇｉｎｅｅｉｎｒｇｄａｔａｓｙｓｔｅｍｓｔｒｕｃｔｕｒｅｂａｓｅｄｏｎＢｉｇＤａｔａｃｏｎｃｅｐｔ，ａｎｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｕｔｏｍａ－