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龙图腾网恭喜中国民用航空飞行学院申请的专利飞机巡航阶段燃油消耗优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119312698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411822825.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权飞机巡航阶段燃油消耗优化方法是由钱宇;聂浩南;杜意;王梓涵;王可;杨军利;李秀易;易小军设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本飞机巡航阶段燃油消耗优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及提供飞机巡航阶段燃油消耗优化方法，通过机载传感器实时采集飞机的飞行参数和气象数据，飞行参数和气象数据包括飞行高度、飞行速度、外界温度、风速、风向和飞机重量；通过空地数据传输系统将所采集的飞行数据间隔传输至地面服务器；地面服务器对飞行数据进行数据清洗、数据归一化和特征选择；基于历史飞行数据训练深度学习神经网络模型预测当前飞行条件下的燃油流量和地速；通过数学模型计算单位距离燃油成本；使用优化算法找出燃油消耗最小的最优巡航速度；将最优巡航速度通过空地数据传输系统反馈至飞机，以调整飞行状态。本发明能够根据实时飞行数据动态调整巡航速度，显著提高燃油经济性，适应性强且操作简便。

本发明授权飞机巡航阶段燃油消耗优化方法在权利要求书中公布了：1.飞机巡航阶段燃油消耗优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过机载传感器实时采集飞机的飞行参数和气象数据，所述飞行参数和气象数据包括飞行高度、飞行速度、外界温度、风速、风向和飞机重量；S2、通过空地数据传输系统将所采集的飞行数据间隔传输至地面服务器；S3、地面服务器对所述飞行数据进行数据清洗、数据归一化和特征选择，以确保数据的质量；S4、基于历史飞行数据训练深度学习神经网络模型，所述模型用于预测当前飞行条件下的燃油流量和地速；步骤S4中基于历史飞行数据训练深度学习神经网络模型包括：输入层包含6个神经元，输入数据包括飞行高度、飞行速度、外界温度、风速、风向、飞机重量飞行参数；隐藏层1：包含128个神经元，激活函数为整流线性单元ReLU，用于捕捉输入特征之间的复杂非线性关系；隐藏层2：包含64个神经元，激活函数为ReLU，进一步提取特征，以提高模型的预测精度；输出层包含2个神经元，分别用于预测燃油流量和地速，激活函数为线性激活函数，以确保输出为连续的实数值，适合回归任务；S5、通过数学模型计算单位距离燃油成本；步骤S5所述数学模型为：， 指示空速，为单位距离燃油成本，为单位燃油成本，为燃油流量，为地速；S6、使用优化算法找出燃油消耗最小的最优巡航速度；步骤S6包括以下子步骤：S61、首先设定一个指示空速的初始速度区间，初始区间为，其中和分别为最小和最大巡航速度，并设置一个；S62、将当前速度区间按照黄金分割比进行划分，得到两个新的测试点： ，黄金分割比用于将搜索范围分割为两个子区间，其中一个子区间为当前区间的61.8%；S63、使用先前训练好的神经网络模型，输入速度和，以及样本内的其他飞行参数，注意和是分别在两个样本中，不改变除以外的其他特征，每次只通过和分别修改的值，神经网络模型输出对于给定速度下的燃油流量，和地速；S64、基于预测的燃油流量和地速，计算单位距离的燃油成本； ，S65、比较成本并缩小搜索区间，如果，则最优值位于，此时更新右边界：；反之则更新左边界：；S66、重复步骤S62到步骤S65：在更新后的速度区间内再次应用黄金分割法计算新的分割点，预测燃油流量和地速，比较单位燃油成本，当区间的长度小于时，停止搜索过程，此时认为区间的终点为最优指示空速；S7、将所述最优巡航速度通过空地数据传输系统反馈至飞机，以调整飞行状态。

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