Electric Take-Off and Landing (eVTOL) aircraft is considered as the major aircraft type in the emerging urban air mobility. Accurate power consumption estimation is crucial to eVTOL, supporting advanced power management strategies and improving the efficiency and safety performance of flight operations. In this study, a framework for power consumption modeling of eVTOL aircraft was established. We employed an ensemble learning method, namely stacking, to develop a data-driven model using flight records of three different types of quadrotors. Random forest and extreme gradient boosting, showing advantages in prediction, were chosen as base-models, and a linear regression model was used as the meta-model. The established stacking model can accurately estimate the power of a quadrotor. Error analysis shows that about 80% prediction errors fall within one standard deviation interval and less than 0.5% error in the prediction for an entire flight can be expected with a confidence of more than 80%. Our model outperforms the existing models in two aspects: firstly, our model has a better prediction performance, and secondly, our model is more data-efficient, requiring a much smaller dataset. Our model provides a powerful tool for operators of eVTOL aircraft in mission management and contributes to promoting safe and energy-efficient urban air traffic.


翻译:电离机和着陆机(eVTOL)被认为是新兴城市空中移动中的主要飞机类型。准确的电耗估计对eVTOL至关重要,支持先进的电力管理战略,提高飞行操作的效率和安全性能。在这项研究中,建立了eVTOL飞机电耗模型框架。我们采用了一套混合学习方法,即堆放,利用三种不同类型的四重钻机的飞行记录来开发数据驱动模型。随机森林和极端梯度增强,显示预测的优势,被选为基模,并使用线性回归模型作为元模。既定的堆叠模型可以准确估计二次钻机的功率。错误分析显示,大约80%的预测误差位于一个标准偏差间隔之内,整个飞行预测中不到0.5%的误差,而且有超过80%的把握。我们的模型在两个方面超越了现有模型:第一,我们的模型有更好的预测性能,第二,我们的模型具有更高的数据效率,需要更强的航空运输效率,需要更小的航空运营商提供更强大的航空管理工具。我们提供了一个更强大的模型。

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