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摘要
飞机尾流是飞机飞行时在其后方产生的一对反向旋转的强烈湍流,对后续飞机飞行以及机场安全起降影响极大,其演化趋势的预测已成为空中交通安全管制的瓶颈,亟需发展基于实时探测数据的飞机尾流行为预测技术。在雷达探测反演得到的尾流涡心位置和速度环量等特征参数基础上,开展飞机尾流行为预测分析,能够预知飞机尾流危害区域,为机场安全起降动态间隔标准制定提供技术支撑。该文结合风场线性切变和最小二乘拟合方法构建了参数化尾流行为预测模型,解决了经典尾流预测模型气象环境参数未随时间演化实时调整的问题。该文根据复杂风场非线性演化特点,设计了基于无迹卡尔曼滤波的数据同化模型,利用雷达探测数据对尾流行为预测进行实时修正。数值仿真验证和实测数据验证结果表明,基于数据同化的飞机尾流行为预测方法能够根据实时探测数据对尾流行为预测轨迹进行修正,得到更加贴近实测的飞机尾流行为预测轨迹。
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