摘要
本发明公开了一种基于动态数据库的飞机氧气负载分配方法,涉及航空系统工程与控制工程领域,包括,使用仿真软件建立数字孪生模型,得到飞机氧气的当前状态,并预设了不同飞行阶段下的氧气需求,通过优化算法对数字孪生模型进行多物理场耦合优化,并将优化后的结果反馈到动态数据库中,得到氧气分配方案,利用联邦学习技术训练氧气需求模型,预测未来飞行阶段中的氧气需求,根据预测结果设计并部署自修复机制;本发明通过动态重构算法实时监控氧气消耗情况,在检测到氧气分配方案与氧气消耗情况不匹配时介入,优化氧气分配方案,从而满足突发情况的需求,极大地增加了容错率和可靠性。
技术关键词
动态数据库
负载分配方法
数字孪生模型
实时数据
飞机
联邦学习技术
修复机制
阶段
氧气罐
仿真软件
Dijkstra算法
引入粒子群优化
重构算法
机舱
机器学习框架
加权有向图
更新模型参数
加权平均法