一种基于双向循环神经网络的航空发动机载荷谱飞行任务段自动划分方法

本发明公开了一种基于双向循环神经网络的航空发动机载荷谱飞行任务段自动划分方法，包括：采集航空发动机实测谱的飞行任务剖面数据集；基于飞行高度参数和马赫数参数，划分出飞行任务剖面的起飞段、着陆段和降落下滑段；去除起飞段、着陆段和降落下滑段后的飞行任务剖面数据；按基本飞行动作顺序及动作特征，对中间机动飞行段的组合飞行动作进行划分，并建立组合飞行动作序列表；构建包括双向长短期记忆网络Bi‑LSTM和双向门控循环单元Bi‑GRU的双向循环神经网络分类模型；将测试集输入加载到训练好的模型中。本发明通过减少人工干预，提高了飞行任务段划分的效率和准确性，具有显著的实用价值和广泛的工程应用前景。