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龙图腾网获悉深圳市瑞达飞行科技有限公司申请的专利融合QAR和AI的飞行品质评价方法、装置及存储介质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：CN120449320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510916333.7，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权融合QAR和AI的飞行品质评价方法、装置及存储介质是由王祺;李凤设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合QAR和AI的飞行品质评价方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了融合QAR和AI的飞行品质评价方法、装置及存储介质，该方法包括：获取历史QAR着陆轨迹数据，建立标准拟合曲线；利用历史QAR着陆轨迹数据对AI模型进行训练，并由AI模型学习输出预测值，构建得到飞行评价模型；利用飞行评价模型对指定的目标QAR着陆轨迹数据进行预测，得到接地距离目标预测值，将接地距离目标预测值与接地距离目标真实值进行比较，得到第一比较结果；基于目标QAR着陆轨迹数据建立目标轨迹曲线，将目标轨迹曲线与标准拟合曲线进行比较，得到第二比较结果；结合第一比较结果和第二比较结果生成目标QAR着陆轨迹数据的飞行品质评价结果。本发明可提高飞行品质评价效果，进而为提高飞行品质提供参考。

本发明授权融合QAR和AI的飞行品质评价方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合QAR和AI的飞行品质评价方法，其特征在于，包括： 获取不同航班的历史QAR着陆轨迹数据，并利用所述历史QAR着陆轨迹数据建立标准拟合曲线；其中，所述历史QAR着陆轨迹数据包括在预设位置的接地距离、航班拉平开始高度、收油门高度和接地时刻垂直过载； 利用所述历史QAR着陆轨迹数据中的航班拉平开始高度、收油门高度和接地时刻垂直过载对AI模型进行训练，并由所述AI模型学习输出对应的接地距离预测值，以构建得到飞行评价模型； 利用所述飞行评价模型对指定的目标QAR着陆轨迹数据进行预测，得到对应的接地距离目标预测值，并将所述接地距离目标预测值与所述目标QAR着陆轨迹数据中的接地距离目标真实值进行比较，得到第一比较结果； 基于所述目标QAR着陆轨迹数据建立目标轨迹曲线，并将所述目标轨迹曲线与所述标准拟合曲线进行比较，得到第二比较结果； 结合所述第一比较结果和第二比较结果生成关于目标QAR着陆轨迹数据的飞行品质评价结果； 所述利用所述历史QAR着陆轨迹数据中的航班拉平开始高度、收油门高度和接地时刻垂直过载对AI模型进行训练，并由所述AI模型学习输出对应的接地距离预测值，以构建得到飞行评价模型，包括： 提取所述航班拉平开始高度、收油门高度和接地时刻垂直过载对应的特征值； 对所述特征值进行标准化处理，得到特征矩阵； 将所述特征矩阵输入至XGBoost回归模型中进行训练，并由所述XGBoost回归模型学习输出对应的接地距离预测值； 按照下式，采用均方误差计算损失函数，并根据所述损失函数对所述飞行评价模型进行参数更新： 其中，MSE表示均方误差，yi表示接地距离真实值，yi表示接地距离预测值； 按照下式，利用R方决定系数对所述飞行评价模型进行评价，得到模型评价结果，并根据所述模型评价结果对所述飞行评价模型进行参数更新： 其中R2表示R方决定系数，yi表示接地距离真实值，yi表示接地距离预测值，yi表示所有接地距离真实值的平均值。

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