(57)【要約】      （修正有）【課題】テール特有パラメータを決定するためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】テール特有パラメータ計算のためのデバイスは、メモリ、ネットワークインタフェース、及びプロセッサを含む。メモリは、航空機タイプのうちの第１の航空機のためのテール特有航空機性能モデルを記憶するように構成されている。テール特有航空機性能モデルは、第１の航空機の履歴飛行データ、及び航空機タイプのうちの第２の航空機に関連付けられた公称航空機性能モデルに基づく。ネットワークインタフェースは、第１の航空機のデータバスから飛行データを受信するように構成されている。プロセッサは、少なくとも部分的に飛行データ及びテール特有航空機性能モデルに基づいて、推奨コスト指数及び推奨巡航高度を生成するように構成されている。プロセッサは、推奨コスト指数及び推奨巡航高度をディスプレイデバイスに提供するようにさらに構成されている。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
デバイスであって、
航空機タイプ（１８７）のうちの第１の航空機（１０８）のためのテール特有航空機性能モデル（１８１）であって、前記第１の航空機（１０８）の履歴飛行データ（１０７）、及び前記航空機タイプ（１８７）のうちの第２の航空機に関連付けられた公称航空機性能モデル（１８５）に基づくテール特有航空機性能モデル（１８１）を記憶するように構成されたメモリ（１２２）、
前記第１の航空機（１０８）のデータバス（１４０）から飛行データ（１０５）を受信するように構成されたネットワークインタフェース（１３０）、並びに
少なくとも部分的に前記飛行データ（１０５）及び前記テール特有航空機性能モデル（１８１）に基づいて、推奨コスト指数（１９３）及び推奨巡航高度（１９５）を生成し、前記推奨コスト指数（１９３）及び前記推奨巡航高度（１９５）をディスプレイデバイス（１４４）に提供するように構成されたプロセッサ（１７０）
を備えているデバイス。
【請求項２】
ターゲットコスト指数に基づく前記第１の航空機の動作に対して、前記推奨コスト指数（１９３）及び前記推奨巡航高度（１９５）に基づく前記第１の航空機（１０８）の動作が、前記第１の航空機（１０８）の運転コストを減少させる、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記プロセッサ（１７０）が、飛行の暗示コスト指数（４５５）を決定するようにさらに構成され、前記推奨コスト指数（１９３）が、前記暗示コスト指数（４５５）に基づき、前記暗示コスト指数（４５５）が、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の報告された総重量（２０４、２６４、４５３）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出されたマッハ数（２０２）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出された対地速度（２２０）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出された対気速度（２３８）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出された気圧高度（２０６）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の外部で検出された気温（２０８、２３０）、又はこれらの組み合わせに基づく、請求項１又は２に記載のデバイス。
【請求項４】
前記プロセッサ（１７０）が、飛行中の前記第１の航空機（１０８）の推定された総重量（４５３）を決定するようにさらに構成され、前記推定された総重量（４５３）が、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の燃料重量（２２４）、基準燃料重量、前記飛行中の推定燃料流（４６１）、前記飛行のための高総重量インジケータ、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出された気圧高度（２０６）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の外部で検出された気温（２０８、２３０）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出されたマッハ数（２０２）、前記飛行の前記第１の航空機（１０８）の検出された迎え角（２２８）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出された安定板トリム設定（２２６）、又はこれらの組み合わせに基づき、前記推奨コスト指数（１９３）が、前記推定された総重量（４５３）に基づく、請求項１から３のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項５】
前記プロセッサ（１７０）が、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の推定された最小運用コスト（４１６）、前記推定された総重量（４５３）、前記検出された気圧高度（２０６）、又はこれらの組み合わせに基づいて、前記推奨コスト指数（１９３）を決定するように構成されている、請求項４に記載のデバイス。
【請求項６】
前記推奨巡航高度（１９５）が、前記第１の航空機（１０８）の予測最小運転コスト巡航高度（５７４）に対応し、前記推奨巡航高度（１９５）が、複数の巡航高度（５５４）に関連付けられた推定されたコスト指数群（５５８）に基づき、前記推定されたコスト指数群（５５８）のうちの推定されたコスト指数（５６８）が、前記予測最小運転コスト巡航高度（５７４）に関連付けられ、前記推定されたコスト指数（５６８）が、飛行中の前記第１の航空機（１０８）の推定された総重量（５４４）に基づく、請求項１から５のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項７】
前記メモリ（１２２）、前記ネットワークインタフェース（１３０）、及び前記プロセッサ（１７０）が、前記第１の航空機（１０８）に組み込まれる、請求項１から６のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項８】
前記メモリ（１２２）、前記ネットワークインタフェース（１３０）、及び前記プロセッサ（１７０）が、ポータブル電子フライトバッグ（ＥＦＢ）に組み込まれる、請求項１から７のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項９】
前記プロセッサ（１７０）が、前記第１の航空機（１０８）の前記履歴飛行データ（１０７）に基づいて前記公称航空機性能モデル（１８５）を修正することによって、前記テール特有航空機性能モデル（１８１）を生成するようにさらに構成されている、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１０】
前記公称航空機性能モデル（１８５）が、前記第２の航空機の第２の飛行データに基づき、前記プロセッサ（１７０）は、前記履歴飛行データ（１０７）が、フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定したことに応答して、前記第１の航空機（１０８）の前記履歴飛行データ（１０７）に基づいて、前記公称航空機性能モデル（１８５）を修正するように構成されている、請求項１から８のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項１１】
前記プロセッサ（１７０）は、前記履歴飛行データ（１０７）が前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすかどうかを決定することに先立ち、前記第１の航空機（１０８）の気圧高度（２０６）とターゲット気圧高度（３１５）との間の違いに基づいて、前記履歴飛行データ（１０７）を分類するようにさらに構成され、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記第１の航空機（１０８）の前記気圧高度（２０６）を示す、請求項１０に記載のデバイス。
【請求項１２】
前記プロセッサ（１７０）は、前記第１の航空機（１０８）の気圧高度（２０６）が、高度閾値（３５３）を満たすと決定したことに応答して、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定するようにさらに構成され、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記第１の航空機（１０８）の前記気圧高度（２０６）を示す、請求項１０又は１１に記載のデバイス。
【請求項１３】
前記プロセッサ（１７０）は、前記第１の航空機（１０８）の報告された総重量（２０４、２６４）が、総重量閾値（３５５）を満たすと決定したことに応答して、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定するようにさらに構成され、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記第１の航空機（１０８）の前記報告された総重量（２０４、２６４）を示す、請求項１０から１２のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項１４】
前記プロセッサ（１７０）は、前記第１の航空機（１０８）の第１の気圧高度（２０６）と前記第１の航空機（１０８）の第２の気圧高度（２０６）との間の違いが、高度変更閾値（３５７）を満たすと決定したことに応答して、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定するようにさらに構成され、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記第１の気圧高度（２０６）及び前記第２の気圧高度（２０６）を示し、前記第１の気圧高度（２０６）が、第１のデータ収集時間に関連付けられ、前記第２の気圧高度（２０６）が、第２のデータ収集時間に関連付けられる、請求項１０から１３のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項１５】
前記プロセッサ（１７０）は、前記第１の航空機（１０８）の第１の燃料流（２２２）と前記第１の航空機（１０８）の第２の燃料流（２２２）との間の違いが、燃料流変更閾値（３５９）を満たすと決定したことに応答して、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定するようにさらに構成され、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記第１の燃料流（２２２）及び前記第２の燃料流（２２２）を示し、前記第１の燃料流（２２２）が、第１のデータ収集時間に関連付けられ、前記第２の燃料流（２２２）が、第２のデータ収集時間に関連付けられる、請求項１０から１４のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項１６】
前記プロセッサ（１７０）は、前記第１の航空機（１０８）に関連付けられた第１の迎え角（２２８）と前記第１の航空機（１０８）に関連付けられた第２の迎え角（２２８）との間の違いが、迎え角変更閾値（３６１）を満たすと決定したことに応答して、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定するようにさらに構成され、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記第１の迎え角（２２８）及び前記第２の迎え角（２２８）を示し、前記第１の迎え角（２２８）が、第１のデータ収集時間に関連付けられ、前記第２の迎え角（２２８）が、第２のデータ収集時間に関連付けられる、請求項１０から１５のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項１７】
前記プロセッサ（１７０）は、
前記履歴飛行データ（１０７）に基づいて、平均燃費（３６９）を決定し、
前記履歴飛行データ（１０７）によって示された燃費（２８２）が、燃費閾値（３７５）を満たすと決定したことに応答して、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定するようにさらに構成され、前記燃費閾値（３７５）が、前記平均燃費（３６９）に基づく、請求項１０から１６のいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項１８】
方法であって、
デバイスにおいて、航空機タイプ（１８７）のうちの第１の航空機（１０８）のデータバス（１４０）から飛行データ（１０５）を受信することと、
前記飛行データ（１０５）及びテール特有航空機性能モデル（１８１）に少なくとも部分的に基づき、推奨コスト指数（１９３）及び推奨巡航高度（１９５）を生成することであって、前記テール特有航空機性能モデル（１８１）が、前記第１の航空機（１０８）の履歴飛行データ（１０７）、及び前記航空機タイプ（１８７）うちの第２の航空機に関連付けられた公称航空機性能モデル（１８５）に基づく、推奨コスト指数（１９３）及び推奨巡航高度（１９５）を生成することと、
前記デバイスから前記第１の航空機（１０８）のディスプレイデバイス（１４４）へと前記推奨コスト指数（１９３）及び前記推奨巡航高度（１９５）を提供することと
を含む方法。
【請求項１９】
前記飛行データ（１０５）に基づいて、前記テール特有航空機性能モデル（１８１）を更新することをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
指令を記憶するコンピュータ可読記憶デバイスであって、前記指令は、プロセッサ（１７０）によって実行されると、前記プロセッサ（１７０）に、
航空機タイプ（１８７）のうちの第１の航空機（１０８）のデータバス（１４０）から飛行データ（１０５）を受信することと、
前記飛行データ（１０５）及びテール特有航空機性能モデル（１８１）に少なくとも部分的に基づき、推奨コスト指数（１９３）及び推奨巡航高度（１９５）を生成することであって、前記テール特有航空機性能モデル（１８１）が、前記第１の航空機（１０８）の履歴飛行データ（１０７）、及び前記航空機タイプ（１８７）の第２の航空機に関連付けられた公称航空機性能モデル（１８５）に基づく、推奨コスト指数（１９３）及び推奨巡航高度（１９５）を生成することと、
前記推奨コスト指数（１９３）及び前記推奨巡航高度（１９５）を前記第１の航空機（１０８）のディスプレイデバイス（１４４）に提供することと
を含む動作を実行させる、コンピュータ可読記憶デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、テール特有パラメータを決定するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
航空機のパイロットは、典型的に、航空機オペレータによって決められたコスト指数へのアクセスを有する。コスト指数は、飛行に関連した航空機オペレータの時間及び燃料関連コストを反映することが意図されている。例えば、より低いコスト指数は、典型的に、燃料消費低減に対応するが、より高いコスト指数は、飛行の高速化及び燃料消費増加に対応する。パイロットは、コスト指数（例えば、ターゲットコスト指数）を航空機の飛行マネジメントシステムに提供する。飛行マネジメントシステムは、公称航空機性能モデルに基づいて、ターゲットコスト指数に対応する速度を推奨する。個々の航空機の性能は、様々な理由（例えば、製造差異や経時変化等）により、公称航空機性能モデルとは異なる場合があり、これにより、航空機の有効コスト指数（推奨速度に対応する）が、ターゲットコスト指数と異なるようになる。結果的に、航空機オペレータは、時間関連コストと燃料関連コストとの間で所望のバランスを達成することができない。
【発明の概要】
【０００３】
特定の実装形態では、テール特有パラメータ計算のためのデバイスは、メモリ、ネットワークインタフェース、及びプロセッサを含む。メモリは、航空機タイプのうちの第１の航空機のためのテール特有航空機性能モデルを記憶するように構成されている。テール特有航空機性能モデルは、第１の航空機の履歴飛行データ、及び航空機タイプのうちの第２の航空機に関連付けられた公称航空機性能モデルに基づく。ネットワークインタフェースは、第１の航空機のデータバスから飛行データを受信するように構成されている。プロセッサは、少なくとも部分的に飛行データ及びテール特有航空機性能モデルに基づいて、推奨コスト指数及び推奨巡航高度を生成するように構成されている。プロセッサは、推奨コスト指数及び推奨巡航高度をディスプレイデバイスに提供するようにさらに構成されている。
【０００４】
別の特定の実装形態では、テール特有パラメータ計算のための方法は、デバイスにおいて、航空機タイプのうちの第１の航空機のデータバスから飛行データを受信することを含む。当該方法は、少なくとも部分的に飛行データ及びテール特有航空機性能モデルに基づいて、推奨コスト指数及び推奨巡航高度を生成することをさらに含む。テール特有航空機性能モデルは、第１の航空機の履歴飛行データ、及び航空機タイプのうちの第２の航空機に関連付けられた公称航空機性能モデルに基づく。当該方法は、デバイスから第１の航空機のディスプレイデバイスへと推奨コスト指数及び推奨巡航高度を提供することをさらに含む。
【０００５】
別の特定の実装形態では、コンピュータ可読記憶デバイスは、指令を記憶しており、この指令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、航空機タイプのうちの第１の航空機のデータバスから飛行データを受信することを含む動作を実行させる。当該動作は、少なくとも部分的に飛行データ及びテール特有航空機性能モデルに基づいて、推奨コスト指数及び推奨巡航高度を生成することをさらに含む。テール特有航空機性能モデルは、第１の航空機の履歴飛行データ、及び航空機タイプのうちの第２の航空機に関連付けられた公称航空機性能モデルに基づく。当該方法は、推奨コスト指数及び推奨巡航高度を第１の航空機のディスプレイデバイスに提供することをさらに含む。
【０００６】
本明細書に記載された特徴、機能、及び利点は、様々な実装形態において単独で実現することが可能であり、また別の実装形態において組み合わせることも可能である。これらのさらなる詳細は、以下の記載及び添付図面を参照して理解され得る。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】テール特有パラメータ計算のためのシステムを示すブロック図である。
【図２】図１のシステムの飛行データパーサ及びメモリの態様を示す図である。
【図３】図１のシステムの飛行データパーサ及びメモリの追加の態様を示す図である。
【図４】図１のシステムのテール特有パラメータ生成器及びメモリの態様を示す図である。
【図５】図１のシステムの推奨値ジェネレータ及びメモリの態様を示す図である。
【図６】図１のシステムによって生成されたグラフィカルユーザインタフェースの態様を示す図である。
【図７】テール特有パラメータ計算の方法の一例のフロー図である。
【図８】本開示に係る、コンピュータによって実施される方法及びコンピュータで実行可能なプログラム指令（又はコード）の諸態様を支持するよう構成された航空機のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本明細書に記載された実装形態は、テール特有パラメータ計算のためのシステム及び方法を対象とする。特定の航空機は、公称航空機性能モデルにアクセスを有する搭載型計算デバイスを含む。公称航空機性能モデルは、特定の航空機の航空機タイプに関連付けられる。例えば、公称航空機性能モデルは、その航空機タイプの航空機の予測平均性能を表す。幾つかの実施例では、公称航空機性能モデルは、航空機タイプのうちの代表的な航空機（例えば、新しく製造された航空機）の航空機性能を表す。説明すると、代表的な航空機は、航空機タイプのうちのすべての航空機の性能を表すと推定されている。実際には、個々の航空機の性能は、航空機によって著しく変わり得る。
【０００９】
飛行データパーサは、特定の航空機の履歴飛行データに対してアクセスを有する。幾つかの実施例では、飛行データパーサは、特定の航空機に組み込まれる。代替的な実施例では、非搭載型デバイス（例えば、地上設置型デバイス）は、飛行データパーサを含む。飛行データパーサは、外れ値に対応するエントリーの除去、履歴飛行データのエントリーの分類、又はこれらの組み合わせにより、履歴飛行データを更新する。
【００１０】
テール特有パラメータジェネレータは、特定の航空機の履歴飛行データに基づいて、テール特有パラメータを生成する。本明細書で使用される「テール特有（ｔａｉｌ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ）」とは、特定の航空機に特有であることを言う。説明すると、テール特有パラメータは、特定の航空機に特有である（又は特有の航空機に関連する）。幾つかの実施例では、テール特有パラメータジェネレータは、特定の航空機に組み込まれる。代替的な実施例では、非搭載型デバイス（例えば、地上設置型デバイス）は、テール特有パラメータジェネレータを含む。テール特有パラメータジェネレータは、特定の航空機の履歴飛行データに基づく。テール特有パラメータは、特定の航空機に特有の航空機性能を表す。テール特有パラメータジェネレータは、テール特有パラメータに基づいて公称航空機性能モデルを更新することによって、テール特有航空機性能モデルを生成する。
【００１１】
搭載型計算デバイスは、推奨値ジェネレータを含む。推奨値ジェネレータは、特定の航空機のデータバスから飛行データを受信し、飛行データ及びテール特有航空機性能モデルに基づいて、（例えば、リアルタイムで）推奨コスト指数を生成する。幾つかの実施例では、推奨コスト指数は、ターゲットコスト指数と同一である特定の航空機の有効コスト指数に対応する。幾つかの実施例では、搭載型計算デバイスは、推奨巡航高度、推奨速度、又はその両方をさらに決定する。例えば、搭載型計算デバイスは、推奨コスト指数に対応する、推奨巡航高度、推奨速度、又はその両方を（公称航空機性能モデルに基づいて）決定する。幾つかの実施例では、推奨コスト指数、推奨速度、推奨巡航高度、又はこれらの組み合わせは、特定の航空機の運転コストを減少（例えば、最小化）させる。例えば、推奨コスト指数は、航空機の有効コスト指数に対応する。有効コスト指数は、時間に関連するコストと燃料に関連するコストを平衡化させ、それにより、全体的な運転コストが減少（例えば、最小化）する。
【００１２】
本明細書で使用される様々な専門用語は、特定の実装形態の説明のために使用されており、限定は意図されていない。例えば、単数形「１つの（ａ、ａｎ）」及び「その（ｔｈｅ）」は、文脈が明らかにそうでないことを示さない限りは、複数形も含むことが意図されている。さらに、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ、ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ、ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ、ｉｎｃｌｕｄｅｓ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」と交換可能に使用される。さらに、「ここで（ｗｈｅｒｅｉｎ）」という用語は、「その場合に（ｗｈｅｒｅ）」という用語と交換可能に使用される。本明細書で使用される「例示的な（ｅｘｅｍｐｌａｒｙ）」は、実施例、実装形態、及び／又は態様を示し、好み又は好ましい実装形態を限定又は指示すると解釈するべきではない。本明細書で使用されているように、構造体、構成要素、動作などの要素を修飾する序数用語（例えば、「第１の」、「第２の」、「第３の」など）は、これ自体がある要素の別の要素に対する任意の優先度又は順序を示すものではなく、同じ名前を有する要素同士（（序数用語の使用は別にして）を区別しているにすぎない。本明細書で使用される「組（ｓｅｔ）」という用語は、１つ以上の要素のグループ化のことを指し、「複数の（ｐｌｕｒａｌｉｔｙ）」という用語は、複数の要素のことを指す。
【００１３】
図１を参照すると、テール特有パラメータ計算のためのシステム１００が示される。システム１００は、航空機１０８を含む。航空機１０８は、搭載型計算デバイス１０２、データパス１４０、１つ以上のセンサ１４２、ディスプレイデバイス１４４、又はこれらの組み合わせを含む。搭載型計算デバイス１０２は、プロセッサ１７０、メモリ１２２、ネットワークインタフェース１３０（例えば、第１のネットワークインタフェース）、ネットワークインタフェース１３２（例えば、第２のネットワークインタフェース）、又はこれらの組み合わせを含む。特定の態様では、搭載型計算デバイス１０２は、航空機統合デバイス（ＡＩＤ）、飛行マネジメントシステム、又はその両方を含むか、又はそれに対応する。特定の態様では、メモリ１２２、ネットワークインタフェース１３０、プロセッサ１７０、推奨値ジェネレータ１７６、搭載型計算デバイス１０２、又はこれらの組み合わせは、ポータブル電子フライトバッグ（ＥＦＢ）コンピュータに組み込まれる。特定の態様では、ＥＦＢコンピュータは、タブレット、モバイルデバイス、通信デバイス、計算デバイス、又はこれらの組み合わせを含む。
【００１４】
以下の記載では、図１のシステム１００により実行される様々な機能は、特定の構成要素又はモジュールによって実行されるものとして説明されることに注意されたい。しかしながら、構成要素及びモジュールのこの分別は、例示のみのためのものである。代替的な態様では、特定の構成要素又はモジュールにより実行されるとして本明細書に記載された機能は、複数の構成要素又はモジュールの間で分けられる。さらに、代替的な態様では、図１の２つ以上の構成要素又はモジュールが、単一の構成要素又はモジュールに統合されうる。特定の態様では、搭載型計算デバイス１０２によって実行される、本明細に記載された１つ以上の機能は、複数のデバイス（例えば、搭載型計算デバイス１０２、ＡＩＤ、飛行マネジメントシステム、中央サーバー、分散システム、又はこれらに任意の組み合わせ）の間に分けられる。図１に図示される各構成要素又はモジュールは、ハードウェア（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）デバイス、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、コントローラ等）、ソフトウェア（例えば、プロセッサにより実行可能な指令）、又はこれらの任意の組み合わせを用いて実施され得る。
【００１５】
システム１２２は、揮発性メモリデバイス（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）デバイス）、不揮発性メモリデバイス（例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）デバイス、プログラマブル読み出し専用メモリ、及びフラッシュメモリ）、又はその両方を含む。特定の態様では、メモリ１２２は、プロセッサ１７０によって実行可能な１つ以上のアプリケーション（例えば、指令）を含み、それにより、本明細書に記載された１つ以上の動作を開始、制御、又は実行する。例示的な実施例では、コンピュータ可読記憶デバイス（例えば、メモリ１２２）は、プロセッサ１７０によって実行されると、プロセッサ１７０に、本明細書に記載された動作を開始、実施、制御させる指令を含む。特定の態様では、メモリ１２２は、本明細書に記載された１つ以上の動作を実行するためにプロセッサ１７０によって実行可能な指令１７９を記憶するように構成されている。
【００１６】
特定の態様では、メモリ１２２は、公称航空機性能モデル１８５を記憶するように構成されている。公称航空機性能モデル１８５は、航空機１０８の航空機タイプ１８７に関連付けられる。例えば、公称航空機性能モデル１８５は、航空機タイプ１８７の航空機の予測平均性能を表す。特定の態様では、公称航空機性能モデル１８５は、航空機１０８の製造業者によって生成される。非搭載型デバイス１６２（又は別のデバイス）は、航空機タイプ１８７の代表的な航空機（例えば、新しく製造した航空機）の航空機性能に基づいて、公称航空機性能モデル１８５を生成する。特定の態様では、公称航空機性能モデル１８５は、代表的な航空機の推定された総重量（例えば、想定された総重量）に基づく。
【００１７】
センサ１４２は、飛行データ１０５をデータバス１４０に提供するように構成されている。図５を参照してさらに説明されるように、飛行データ１０５は、センサ１４２によって実行される測定を示す。搭載型計算デバイス１０２は、データパス１４０から、ネットワークインタフェース１３０を介して、飛行データ１０５を受信するように構成されている。特定の態様では、センサ１４２のうちの１つ以上が、データパス１４０を介して、飛行データ１０５をデジタル飛行データレコーダに提供する際に、搭載型計算デバイス１０２（例えば、航空機統合デバイス）は、飛行データ１０５を取得する。例えば、搭載型計算デバイス１０２は、最初に、センサ１４２の第１のセンサから飛行データ１０５の第１の部分を取得する。搭載型計算デバイス１０２は、２番目に、センサ１４２の第２のセンサから飛行データ１０５の第２の部分を取得する。説明すると、第１のセンサは、第１の事象の検出に応答して、第１の時間間隔で飛行データ１０５の第１の部分、又は両方を提供する。第２のセンサは、第２の事象の検出に応答して、第２の時間間隔で飛行データ１０５の第２の部分、又は両方を提供する。
【００１８】
ネットワークインタフェース１３２は、非搭載型ネットワーク１６０を介して、非搭載型デバイス１６２（例えば、地上設置型デバイス）と通信するように構成されている。非搭載型ネットワーク１６０は、有線ネットワーク、無線ネットワーク、又はその両方を含む。非搭載型ネットワーク１６０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、セルラネットワーク、及び衛星ネットワークのうちの１つ以上を含む。
【００１９】
プロセッサ１７０は、飛行データパーサ１７２、テール特有パラメータジェネレータ１７４、推奨値ジェネレータ１７６、又はこれらの組み合わせを含む。図３を参照してさらに説明されているように、飛行データパーサ１７２は、航空機１０８の履歴飛行データ１０７を、テール特有パラメータジェネレータ１７４によって可読可能なフォーマットに移し、履歴飛行データ１０７から外れ値を除去し、又はこの両方を行うように構成されている。テール特有パラメータジェネレータ１７４は、図４を参照してさらに説明されているように、履歴飛行データ１０７に基づいて、テール特有パラメータ１４１を生成するように構成されている。例えば、テール特有パラメータ１４１は、航空機１０８の航空機性能を表す。特定の態様では、図４を参照して説明されるように、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、テール特有パラメータ１４１に基づいて、テール特有航空機性能モデル１８１を生成する。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、テール特有パラメータ１４１に基づく公称航空機性能モデル１８５を更新することによって、テール特有航空機性能モデル１８１を生成する。
【００２０】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２、テール特有パラメータジェネレータ１７４、又はこの両方が、非搭載型デバイス１６２に組み込まれる。この態様では、非搭載型デバイス１６２は、飛行データパーサ１７２、テール特有パラメータジェネレータ１７４、又はその両方によって使用される（又は生成される）データを記憶するように構成されたメモリを含む。搭載型計算デバイス１０２は、非搭載型デバイス１６２から、非搭載型ネットワーク１６０を介して、テール特有パラメータ１４１、テール特有航空機性能モデル１８１、又はその両方を受信する。搭載型計算デバイス１０２は、テール特有パラメータ１４１、テール特有航空機性能モデル１８１、又はその両方をメモリ１２２内に記憶する。
【００２１】
推奨値ジェネレータ１７６は、図５を参照してさらに説明されているように、ターゲットコスト指数１８９、飛行データ１０５、及びテール特有航空機性能モデル１８１に基づいて、推奨値１９１を生成するように構成されている。例えば、推奨値１９１は、推奨コスト指数１９３を含む。特定の態様では、さらに図５を参照して説明されるように、推奨値ジェネレータ１７６は、推奨巡航高度１９５、推奨速度１９７、又はこれらの組み合わせを生成するように構成されている。特定の態様では、推奨値ジェネレータ１７６は、飛行データパーサ１７２に関連して説明される１つ以上の動作を実行する。例えば、推奨値ジェネレータ１７６は、飛行データ１０５が外れ値に対応するか否かを決定し、飛行データ１０５が外れ値に対応すると決定したことに応答して、推奨値１９１を生成する。
【００２２】
動作の第１の段階の間、飛行データパーサ１７２は、航空機１０８の履歴飛行データ１０７にアクセスする。例えば、動作の第１の段階は、飛行前の準備、飛行後の更新、又はその両方に対応する。他の実施例では、動作の第１の段階は、航空機１０８の飛行の間に起きる。特定の態様では、ユーザ（例えば、情報技術（ＩＴ）アドミニストレータ）は、（航空機１０８の第１の飛行の後、航空機１０８の第２の飛行の前、又はその両方のタイミングで）航空機１０８の航空機識別子（ＩＤ）を示すユーザ入力を飛行データパーサ１７２に提供する。飛行データパーサ１７２は、航空機ＩＤを示すユーザ入力の受信に応答して、航空機１０８の履歴飛行データ１０７にアクセスする。特定の態様では、履歴飛行データ１０７が航空機ＩＤを示さない場合、ユーザは、航空機１０８の航空機ＩＤを示すユーザ入力を飛行データパーサ１７２に提供する。図２及び図３を参照してさらに説明されるように、飛行データパーサ１７２は、履歴飛行データ１０７を更新する。例えば、飛行データパーサ１７２は、図２に関連してさらに説明されているように、履歴飛行データ１０７によって示された総重量値に対して重力変動調節を適用する。別の実施例では、飛行データパーサ１７２は、外れ値に対応する履歴飛行データ１０７のエントリーを認識し、図３を参照してさらに説明されるように、認識されたエントリーを除去することにより、履歴飛行データ１０７を更新する。
【００２３】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、図４を参照してさらに説明されているように、履歴飛行データ１０７に基づいて、テール特有パラメータ１４１を決定する。特定の態様では、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、ユーザ（例えば、ＩＴアドミニストレータ）からユーザ入力の受信したこと、飛行データパーサ１７２から履歴飛行データ１０７を受信したこと、飛行データパーサ１７２から履歴飛行データ１０７への更新を受信したこと、履歴飛行データ１０７が更新されたとの通知を示す飛行データパーサ１７２を受信したこと、又はこれらの組み合わせに応答して、テール特有パラメータ１４１を決定する。
【００２４】
特定の態様では、図４を参照して説明されるように、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、テール特有パラメータ１４１に基づいて、テール特有航空機性能モデル１８１を生成（又は更新）する。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、航空機１０８の航空機タイプ１８７に関連付けられた公称航空機性能モデル１８５へのアクセスを有する。テール特有パラメータジェネレータ１７４は、テール特有パラメータ１４１に基づいて公称航空機性能モデル１８５を更新することによって、テール特有航空機性能モデル１８１を生成する。公称航空機性能モデル１８５は、航空機タイプ１８７の代表的な航空機に対応する航空機性能を表す。テール特有航空機性能モデル１８１は、航空機１０８の航空機性能を表す。
【００２５】
特定の態様では、非搭載型デバイス１６２は、飛行データパーサ１７２、テール特有パラメータジェネレータ１７４、又はその両方を含む。搭載型計算デバイス１０２は、非搭載型デバイス１６２から、テール特有パラメータ１４１、テール特有航空機性能モデル１８１、又はその両方を受信する。例えば、ユーザ（例えば、パイロット）は、飛行の前に、ユーザ入力を搭載型計算デバイス１０２に与え、飛行計画を非搭載型デバイス１６２からリクエストする。非搭載型デバイス１６２は、搭載型計算デバイス１０２から飛行計画のリクエストを受信し、リクエストが航空機１０８の航空機ＩＤを示すと決定したことに応答して、飛行計画、テール特有パラメータ１４１、テール特有航空機性能モデル１８１、又はこれらの組み合わせを搭載型計算デバイス１０２に送信する。
【００２６】
搭載型計算デバイス１０２は、例示的な実施例として提供されることを理解するべきである。幾つかの実施例では、搭載型計算デバイス１０２は、モバイルデバイス（例えば、タブレット、通信デバイス、計算デバイス、又はこれらの組み合わせ）に対応し、様々な時に航空機１０８に搭載され、他の時には航空機１０８に搭載されない場合がある。特定の態様では、パイロットは、モバイルデバイスを使用して、航空機１０８に搭乗する前に飛行計画のためのリクエストを送信する。
【００２７】
搭載型計算デバイス１０２は、ターゲットコスト指数１８９を受信する。ターゲットコスト指数１８９は、構成設定、ユーザ入力、デフォルトデータ、又はこれらの組み合わせに対応する。特定の態様では、搭載型計算デバイス１０２は、非搭載型デバイス１６２から、ユーザ（例えば、ＩＴアドミニストレータ又はパイロット）から、又はこれらの組み合わせからターゲットコスト指数１８９を受信する。例えば、パイロットは、飛行の前に、ターゲットコスト指数１８９を搭載型計算デバイス１０２に提供する。特定の態様では、搭載型計算デバイス１０２は、公称航空機性能モデル１８５に基づいて、ターゲットコスト指数１８９に対応する、計画高度１５５（例えば、計画最適高度又は飛行レベル）、計画速度１５７、計画燃費１５９、又はこれらの組み合わせを決定する。
【００２８】
動作の第２の段階の間、センサ１４２は、飛行データ１０５をデータバス１４０に提供する。例えば、動作の第２の段階は、航空機１０８の飛行の間に起きる。幾つかの実施例では、動作の第２の段階は、航空機１０８の第１の飛行の後に、航空機１０８の第２の飛行の前に、又はその両方の時点で起きる。センサ１４２は、事象を検出したことに応答して、航空機１０８の構成要素からのリクエストを受信したことに応答して、又はこれらの組み合わせに応答して、特定の時間間隔で飛行データ１０５をデータパス１４０に提供する。特定の態様では、飛行データ１０５は、飛行中にセンサ１４２によって行われた測定を示す。
【００２９】
推奨値ジェネレータ１７６は、図５を参照してさらに説明されるように、飛行データ１０５、テール特有パラメータ１４１、テール特有航空機性能モデル１８１、ターゲットコスト指数１８９、又はこれらの組み合わせに基づいて、推奨値１９１を生成する。特定の態様では、推奨値ジェネレータ１７６は、ユーザ（例えば、パイロット）からユーザ入力を受信したことに応答して、航空機１０８の特定の高度で巡航飛行を検出したことに応答して、飛行データ１０５を受信したことに応答して、飛行データ１０５の変化を検出したことに応答して、又はこれらの組み合わせに応答して、推奨値１９１を生成する。推奨値１９１は、推奨コスト指数１９３を含む。幾つかの態様では、図５を参照してさらに説明されるように、推奨値ジェネレータ１７６は、推奨コスト指数１９３に対応する、推奨巡航高度１９５、推奨速度１９７、又はこれらの組み合わせを生成するように構成されている。
【００３０】
推奨値ジェネレータ１７６は、推奨値１９１を示すＧＵＩ１６３を生成する。例えば、ＧＵＩ１６３は、推奨コスト指数１９３、推奨巡航高度１９５、推奨速度１９７、又はこれらの組み合わせを示す。推奨値ジェネレータ１７６は、ＧＵＩ１６３をディスプレイデバイス１４４に提供する。幾つかの態様では、ＧＵＩ１６３は、ターゲットコスト指数１８９、計画高度１５５、計画速度１５７、計画燃費１５９、又はこれらの組み合わせを示す。飛行データ１０５は、航空機１０８の検出された速度、検出された高度、検出された燃費、又はこれらの組み合わせを示す。幾つかの態様では、ＧＵＩ１６３は、検出された速度、検出された高度、検出された燃費、又はこれらの組み合わせを示す。
【００３１】
特定の態様では、搭載型計算デバイス１０２は、選択されたコスト指数１５３、選択された速度１６５、選択された高度１６７、又はこれらの組み合わせを示すユーザ入力受信する。例えば、パイロットは、選択されたコスト指数１５３、選択された高度１６７、選択された速度１６５、又はこれらの組み合わせを選択する。特定の態様では、選択されたコスト指数１５３は、ターゲットコスト指数１８９、推奨コスト指数１９３、又はこの両方と区別される。幾つかの実施例では、搭載型計算デバイス１０２は、自動的に（例えば、ユーザ入力とは別に）選択されたコスト指数１５３を推奨コスト指数１９３に、選択された速度１６５を推奨速度１９７に、選択された高度１６７を推奨巡航高度１９５に設定し、又はこれらの組み合わせを行う。
【００３２】
特定の態様では、搭載型計算デバイス１０２は、選択されたコスト指数１５３に対応する選択された速度１６５を決定する。例えば、搭載型計算デバイス１０２は、速度計算器（例えば、エコノミー（Ｅｃｏｎ）巡航速度テーブル）へのアクセスを有する。速度計算器は、選択されたコスト指数１５３及び風成分を、総重量、圧力比、温度比、又はこれらの組み合わせに由来するトラックに沿って、選択された速度１６５に対してマッピングする。飛行データ１０５は、図５を参照してさらに示されるように、対地速度、真対気速度、総重量、圧力比、温度比、又はこれらの組み合わせを示す。
【００３３】
特定の態様では、ＧＵＩ１６３は、選択された速度１６５、選択された高度１６７、選択されたコスト指数１５３、又はこれらの組み合わせを示す。搭載型計算デバイス１０２（又は航空機１０８の別の構成要素）は、１つ以上の制御指令を生成し、航空機１０８の高度を選択された高度１６７に、航空機１０８の速度を選択された速度１６５に更新し、又はこの両方を行う。
【００３４】
動作の第３の段階の間、飛行データパーサ１７２は、飛行データ１０５がフィルタ基準を満たすと決定したことに応答して、飛行データ１０５を履歴飛行データ１０７に追加する。例えば、動作の第３の段階は、飛行後のメンテナンスに対応する。幾つかの実施例では、動作の第３の段階は、航空機１０８の飛行の間に起きる。動作の３つの段階は、例示的な実施例として提供されることを理解するべきである。幾つかの態様では、本明細書に記載された動作は、３つより少ない段階で、又は３つより多くの段階で行われる。特定の実装形態では、推奨値ジェネレータ１７６は、飛行データ１０５を非搭載型デバイス１６２に提供する。例えば、推奨値ジェネレータ１７６は、搭載型計算デバイス１０２が非搭載型デバイス１６２の通信範囲内にあると決定したこと、航空機１０８が特定の状態（例えば、着陸）にあると決定したこと、飛行データ１０５を非搭載型デバイス１６２に提供すべきことを示すユーザ入力を受信したこと、非搭載型デバイス１６２からリクエストを受信したこと、又はこれらの組み合わせに応答して、飛行データ１０５を非搭載型デバイス１６２に提供する。本実施例では、飛行データ１０５がフィルタ基準を満たすと決定したことに応答して、非搭載型デバイス１６２の飛行データパーサ１７２は、飛行データ１０５を履歴飛行データ１０７に追加する。テール特有パラメータジェネレータ１７４は、更新された履歴飛行データ１０７を用いて、航空機１０８の後続飛行において使用するテール特有航空機性能モデル１８１を生成（又は更新）する。
【００３５】
したがって、システム１００は、航空機１０８の履歴飛行データ１０７に基づくテール特有パラメータ１４１の算出を可能にする。テール特有パラメータ１４１は、推奨コスト指数１９３を決定するために使用される。幾つかの実施例では、推奨コスト指数１９３は、ターゲットコスト指数１８９によって画定されたターゲット時間／燃料コストを達成する航空機１０８の有効コスト指数に対応する。幾つかの態様では、推奨コスト指数１９３、推奨巡航高度１９５、推奨速度１９７、又はこれらの組み合わせは、飛行中の航空機１０８の運転コストを減少（例えば、最小化）させる。
【００３６】
図２及び図３は、飛行データパーサ１７２及びメモリ１２２の態様を示す。図２は、重力変動調節に基づく総重量の更新、及び履歴データに基づくパラメータ値の決定を示す。図３は、フィルタ基準に基づく履歴データの濾過を示す。
【００３７】
図２を参照すると、図２００は、飛行データパーサ１７２及びメモリ１２２の態様を示す。飛行データパーサ１７２は、図１の航空機１０８の履歴飛行データ１０７へのアクセスを有する。
【００３８】
履歴飛行データ１０７は、複数のエントリー２９０を含む。各エントリー２９０は、図１の飛行データ１０５の特定の事象に対応する。例えば、エントリー２９０は、エントリー２４２を含む。エントリー２４２は、データパス１４０から第１の時間において搭載型計算デバイス１０２によって、特定の飛行の間、受信した飛行データ１０５、第１の時間間隔の間にセンサ１４２によって生成された飛行データ１０５、又はその両方に対応する。特定の態様では、エントリー２９０は、第２のエントリーを含む。第２のエントリーは、データパス１４０から第２の時間において搭載型計算デバイス１０２によって受信した飛行データ１０５、第２の時間間隔の間にセンサ１４２によって生成された飛行データ１０５、又はその両方に対応する。
【００３９】
エントリー２４２は、速度情報（例えば、マッハ数２０２、対地速度２２０、又はその両方）、位置情報（例えば、気圧高度２０６、緯度２１６、又はその両方）、姿勢情報（例えば、左側迎え角（ＡＯＡ）２１０、右側ＡＯＡ２１２、ピッチ姿勢（例えば、左ピッチ２１４）、機首方位２１８、又はこれらの組み合わせ）、周囲環境条件（例えば、全大気温度２０８）、重量情報（例えば、総重量２０４）、燃料情報（例えば、燃料流２２２、燃料重量２２４、その両方）、設定（例えば、安定板トリム設定２２６）、又はこれらの組み合わせを示す。特定の態様では、履歴飛行データ１０７は、カンマ区切り値（ＣＳＶ）ファイルに対応し、ＣＳＶファイルの各ラインは、履歴飛行データ１０７のエントリーに対応する。
【００４０】
特定の態様では、マッハ数２０２、総重量２０４、気圧高度２０６、全大気温度２０８、左側ＡＯＡ２１０、右側ＡＯＡ２１２、左ピッチ２１４、緯度２１６、機首方位２１８、対地速度２２０、燃料流２２２、燃料重量２２４、安定板トリム設定２２６、又はこれらの組み合わせは、航空機１０８の特定の飛行の間、センサ１４２によって検出される。例えば、マッハ数２０２は、特定の飛行の間の航空機１０８の検出されたマッハ数に対応する。総重量２０４は、特定の飛行の間の航空機１０８の報告された総重量に対応する。気圧高度２０６は、特定の飛行の間の航空機１０８の検出された気圧高度に対応する。全大気温度２０８は、特定の飛行の間の航空機１０８の外部で検出された大気温度に対応する。左側ＡＯＡ２１０は、特定の飛行の間の航空機１０８の検出された左側ＡＯＡに対応する。右側ＡＯＡ２１２は、特定の飛行の間の航空機１０８の検出された右側ＡＯＡに対応する。左ピッチ２１４は、特定の飛行の間の航空機１０８の検出された左ピッチに対応する。緯度２１６は、特定の飛行の間の航空機１０８の検出された緯度に対応する。機首方位２１８は、特定の飛行の間の航空機１０８の検出された機首方位に対応する。対地速度２２０は、特定の飛行の間の航空機１０８の検出された対地速度に対応する。燃料流２２２は、特定の飛行の間の航空機１０８の検出された燃料流に対応する。燃料重量２２４は、特定の飛行の間の航空機１０８の検出された燃料重量に対応する。例えば、センサ１４２は、航空機１０８の燃料の容量を検出し、その燃料の容量に基づいて燃料重量２２４を決定する燃料容量センサを含む。安定板トリム設定２２６は、特定の飛行の間の航空機１０８の検出された安定板トリム設定に対応する。
【００４１】
特定の態様では、図１のセンサ１４２はそれぞれ、時系列の値を生成する。例えば、センサ１４２の第１のセンサは、第１の時系列の値（例えば、マッハ数）を生成し、センサ１４２の第２のセンサは、第２の時系列の値（例えば、全大気温度測定値）を生成する。特定の態様では、第１のセンサは、（例えば、２秒間隔で）第１の時系列の値を（例えば、１０秒間隔で）第２の時系列の値と共に非同期的に生成する。例えば、第１のセンサは、時間ｔ１で第１のマッハ数（例えば、１０：００：０１）、時間ｔ２で第２のマッハ数（例えば、１０：００：０３）、時間ｔ３で第３のマッハ数（例えば、１０：００：０５）、時間ｔ４で第４のマッハ数（例えば、１０：００：０７）、時間ｔ５で第５のマッハ数（例えば、１０：００：０９）、等を生成する。第２のセンサは、時間ｔ１１で第１の全大気温度（例えば、１０：００：０２）、及び時間ｔ１２で第２の全大気温度（例えば、１０：００：１２）を生成する。
【００４２】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、集計又はビニングを用いて、共通時間間隔（例えば、５秒間隔）に対応する飛行データ値を決定する。例えば、飛行データパーサ１７２は、第１の時間間隔（例えば、１０：００：０３-１０：００：０８）に対応するエントリー２４２のための値を決定する。説明すると、飛行データパーサ１７２は、時間ｔ２に対する第２のマッハ数（例えば、１０：００：０３）、時間ｔ３に対する第３のマッハ数（例えば、１０：００：０５）、時間ｔ４に対する第４のマッハ数（例えば、１０：００：０７）、又はこれらの組み合わせに基づいて、第１の値（例えば、マッハ数２０２）を決定する。特定の態様では、第１の値（例えば、マッハ数２０２）は、時間ｔ２に対する第２のマッハ数（例えば、１０：００：０３）、時間ｔ３に対する第３のマッハ数（例えば、１０：００：０５）、時間ｔ４に対する第４のマッハ数（例えば、１０：００：０７）、又はこれらの組み合わせに基づく。
【００４３】
特定の実施例では、飛行データパーサ１７２は、時間ｔ１１に対する第１の全大気温度（例えば、１０：００：０２）、時間ｔ１２に対する第２の全大気温度（例えば、１０：００：１２）、又はその両方に基づいて、第２の値（例えば、全大気温度２０８）を決定する。例えば、飛行データパーサ１７２は、第１の全大気温度が、第１の時間間隔（例えば、１０：００：０３-１０：００：０８）の前に第２のセンサから最直近で受信した値であると決定したことに応答して、時間ｔ１１に対する第１の全大気温度を第２の値（例えば、全大気温度２０８）として指定する。別の実施例として、飛行データパーサ１７２は、時間ｔ１１に対する第１の全大気温度（例えば、１０：００：０２）、及び時間ｔ１２に対する第２の全大気温度（例えば、１０：００：１２）に基づいて、第２の値（例えば、全大気温度２０８）を決定する。
【００４４】
特定の態様では、エントリー２４２は、第１の時間間隔に対応するデータ収集時間２９２を示す。例えば、データ収集時間２９２は、第１の時間間隔の開始（例えば、１０：００：０３）に対応する第１の時間スタンプ、第１の時間間隔の終了（例えば、１０：００：０８）に対応する第２に時間スタンプ、第１の時間間隔の中間（例えば、１０：００：０５）に対応する第３の時間スタンプ、又はこれらの組み合わせを含む。
【００４５】
特定の態様では、総重量２０４は、ユーザ入力、構成設定、デフォルトデータ、又はこれらの組み合わせに基づく。例えば、パイロットは、総重量２０４（例えば、初期総重量）を示すユーザ入力を、搭載型計算デバイス１０２に提供する。総重量２０４（例えば、初期総重量）は、乗客の数、検査済み荷物の数、又はこれらの組み合わせに基づく。
【００４６】
飛行データパーサ１７２は、履歴飛行データ１０７に基づいて、１つ以上の値を決定する。例えば、飛行データパーサ１７２は、左側ＡＯＡ２１０、右側ＡＯＡ２１２、左ピッチ２１４、又はこれらの組み合わせに基づいて、ＡＯＡ２２８（例えば、検出された迎え角）を決定する。特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、以下の式に基づいてＡＯＡ２２８を決定する。
2020164152.tif 000002
ここで、ＡＯＡは、ＡＯＡ２２８に対応し、ＡＯＡＬは、左側ＡＯＡ２１０に対応し、ＡＯＡＲは、右側ＡＯＡ２１２に対応し、ピッチＬは、左ピッチ２１４に対応する。左ピッチ２１４に基づく計算は、例示的な実施例として提供されることを理解するべきである。他の実施例では、計算は、左ピッチ２１４ではなく、航空機１０８の右ピッチに基づく。
【００４７】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、マッハ数２０２及び全大気温度２０８に基づいて、静大気温度２３０を決定する。例えば、飛行データパーサ１７２は、以下の式に基づいて静大気温度２３０を決定する。
2020164152.tif 000003
ここで、ＳＡＴは、静大気温度２３０に対応し、ＴＡＴは、全大気温度２０８に対応し、Ｍは、マッハ数２０２に対応する。
【００４８】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、静大気温度２３０及び気圧高度２０６に基づいて、国際標準大気（ＩＳＡ）偏差２３２を決定する。例えば、飛行データパーサ１７２は、以下の式に基づいてＩＳＡ偏差２３２を決定する。
2020164152.tif 000004
ここで、
2020164152.tif 000005
ＩＳＡは、ＩＳＡ偏差２３２に対応し、ＳＡＴは、静大気温度２３０に対応し、ｈｐは、気圧高度２０６に対応する。
【００４９】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、静大気温度２３０に基づいて、温度比２３４を決定する。例えば、飛行データパーサ１７２は、以下の式に基づいて温度比２３４を決定する。
2020164152.tif 000006
ここで、
2020164152.tif 000007
は、温度比２３４に対応し、ＳＡＴは、静大気温度２３０に対応する。
【００５０】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、気圧高度２０６に基づいて、圧力比２３６を決定する。例えば、飛行データパーサ１７２は、以下の式に基づいて圧力比２３６を決定する。
2020164152.tif 000008
ここで、
2020164152.tif 000009
は、圧力比２３６に対応し、ｈｐは、気圧高度２０６に対応し、
2020164152.tif 000010
は、オイラー数（２．７１８２８１８２８．．）に対応する。
【００５１】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、温度比２３４及びマッハ数２０２に基づいて、真対気速度２３８（例えば、検出された対気速度）を決定する。例えば、飛行データパーサ１７２は、以下の式に基づいて真対気速度２３８を決定する。
2020164152.tif 000011
ここで、ＶＴＡＳは、真対気速度２３８に対応し、Ｍは、マッハ数２０２に対応し、
2020164152.tif 000012
は、温度比２３４に対応する。
【００５２】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、圧力比２３６及び総重量２０４に基づいて、デルタを越える総重量２４０を決定する。特定の態様では、デルタを越える総重量２４０は、圧力比２３６及び総重量２６４に基づく。飛行データパーサ１７２は、本明細書に記載されたように、総重量２０４に基づいて、総重量２６４を決定する。特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、以下の式に基づいてデルタを越える総重量２４０を決定する。
2020164152.tif 000013
ここで、Ｗｄｅｌは、デルタを越える総重量２４０に対応し、
2020164152.tif 000014
は、圧力比２３６に対応する。特定の態様では、ＧＷは、総重量２０４に対応する。代替的な態様では、ＧＷは、総重量２６４に対応する。
【００５３】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、真対気速度２３８及び燃料流２２２に基づいて、燃費２８２を決定する。例えば、飛行データパーサ１７２は、以下の式に基づいて燃費２８２を決定する。
2020164152.tif 000015
ここで、ＦＭは、燃費２８２に対応し、ＶＴＡＳは、真対気速度２３８に対応し、ＦＦは、燃料流２２２に対応する。
【００５４】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、重力変動調節値２６７に基づいて総重量２０４を調節することにより、総重量２６４を生成する。重力変動調節値２６７は、緯度、高度、コリオリ力、及び遠心力での重力変動の調節を含む。例えば、飛行データパーサ１７２は、緯度と高度の重力変動２５３、コリオリ力と遠心力の重力変動２５５、又はこれらの組み合わせを決定する重力補正技法を使用する。緯度と高度の重力変動２５３は、緯度２１６における及び気圧高度２０６における重力加速度を表す。コリオリ力と遠心力の重力変動２５５は、コリオリ力及び遠心力によって引き起こされる重力加速度を表す。飛行データパーサ１７２は、少なくとも部分的に、緯度と高度の重力変動２５３、コリオリ力と遠心力の重力変動２５５、又はこれらの組み合わせに基づいて、重力変動調節値２６７を決定する重力補正技法を使用する。
【００５５】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、総重量２０４及び重力変動調節値２６７（例えば、総重量２６４＝総重量２０４＋重力変動調節値２６７）に基づいて、総重量２６４を決定する。飛行データパーサ１７２は、エントリー２４２を更新して、総重量２６４を示す。総重量２６４は、重力変動（例えば、重力変動調節値２６７）を考慮するため、調節された（例えば、修正された）総重量２０４に対応する。
【００５６】
図３を参照すると、図３００は、飛行データパーサ１７２及びメモリ１２２の態様を示す。飛行データパーサ１７２は、フィルタ基準３０１、フィルタ基準３０３、又はその両方に基づいて、履歴飛行データ１０７をフィルタリングするように構成されている。特定の態様では、フィルタ基準３０１、フィルタ基準３０３、又はその両方は、ユーザ入力、デフォルトデータ、構成設定、又はこれらの組み合わせに対応する。特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、第１のフォーマットから第２のフォーマットへと履歴飛行データ１０７を変換するように構成されている。例えば、第１のフォーマットは、センサ１４２によって支持され、第２のフォーマットは、テール特有パラメータジェネレータ１７４によって支持されている。
【００５７】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、気圧高度２０６とターゲット高度３１５との間の違い（例えば、ａｂｓ（気圧高度２０６ーターゲット高度３１５）に基づいて、エントリー２９０を分類する。例えば、飛行データパーサ１７２は、気圧高度２０６とターゲット高度３１５との間の絶対値に基づいて、エントリー２４２の第１の分類値を決定する。飛行データパーサ１７２は、第２のエントリーの気圧高度とターゲット高度３１５との間の違いの絶対値に基づいて、エントリー２９０の第２のエントリーの第２の分類値を決定する。飛行データパーサ１７２は、昇順及び降順に基づいて、エントリー２９０を分類する。例えば、エントリー２４２が、エントリー２９０内に第１の分類位置を有し、第２のエントリーが、エントリー２９０内に第２の分類位置を有するように、飛行データパーサ１７２はエントリー２９０を分類する。特定の態様では、第１の分類値が第２の分類値より少ない場合、第１の分類位置は、第２の分類位置の前にある。代替的な態様では、第１の分類値が第２の分類値より少ない場合、第１の分類位置は、第２の分類位置の後にある。
【００５８】
特定の態様では、ターゲット高度３１５（例えば、ターゲット気圧高度）は、図１の選択された高度１６７に対応する。特定の態様では、フィルタ基準３０１、フィルタ基準３０３、ターゲット高度３１５（例えば、３１０８０ｆｔ）、高度閾値３５３（例えば、２４９００ｆｔ）、総重量閾値３５５（例えば、１０００００ポンド（ｌｂ））、高度変更閾値３５７（例えば、１ｆｔ）、燃料流変更閾値３５９（例えば、５０ｌｂ／時間（ｈｒ））、ＡＯＡ変更閾値３６１（例えば、０．０５度）、又はこれらの組み合わせは、ユーザ入力、構成データ、デフォルトデータ、又はこれらの組み合わせに対応する。
【００５９】
フィルタ基準３０１は、全体的な閾値条件（例えば、高度閾値３５３、総重量閾値３５５、又はその両方）を示し、閾値条件（例えば、高度変更閾値３５７、燃料流変更閾値３５９、ＡＯＡ変更閾値３６１、又はこれらの組み合わせ）を変更し、又はこれらの組み合わせを行う。例えば、飛行データパーサ１７２は、エントリー２４２が、全体的な閾値条件、変更閾値条件、又はこれらの組み合わせを満たすかどうかを決定したことに基づいて、エントリー２４２が、フィルタ基準３０１を満たすかどうかを決定する。説明すると、飛行データパーサ１７２は、気圧高度２０６が高度閾値３５３（例えば、２４９００ｆｔ）を満たさない（例えば、より少ない）、総重量２６４（例えば、報告された総重量）が、総重量閾値３５５（例えば、１０００００ポンド（ｌｂ））を満たさない（例えば、より少ない）、又はその両方であると決定したことに応答して、エントリー２４２がフィルタ基準３０１を満たさないと決定する。特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、全体的な閾値条件（例えば、高度閾値３５３、総重量閾値３５５、又はその両方）を使用して、航空機１０８が、航空機１０８の特定の飛行条件（例えば、巡航）を表すと考えられない飛行条件（例えば、過度に低い、過度に軽量、上昇、下降、又はこれらの組み合わせ）を経験するときに収集された飛行データに対応するエントリーを分類して取り除く。特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、エントリー２９０のエントリー同士の間のパラメータ値変更を決定する。例えば、エントリー２９０のエントリー２４２は、エントリー２９０の第１のエントリーに後続する次のエントリーである。第１のエントリーは、第１のデータ収集時間に対応する。エントリー２４２は、データ収集時間２９２に対応する。エントリー２４２は、エントリー２９０の分類されたバージョンおいては、第１のエントリーに後続する次のエントリーである。特定の実装形態では、飛行データパーサ１７２は、エントリー２９０の第１の分類されたバージョンに基づいてパラメータ値変更を決定する。エントリー２９０の第１の分類されたバージョンでは、エントリー２９０は、データ収集時間に基づいて分類される。例えば、データ収集時間２９２が、第１のデータ収集時間の次であり、後続するため、エントリー２４２は、エントリー２９０の第１の分類されたバージョンにおいて第１のエントリーに後続する次のエントリーである。特定の態様では、第１のエントリー及びエントリー２４２はそれぞれ、航空機１０８の単一の飛行の間に収集された飛行データに対応する。
【００６０】
代替的な実装形態では、飛行データパーサ１７２は、エントリー２９０の第２の分類されたバージョンに基づいてパラメータ値変更を決定する。エントリー２９０の第２の分類されたバージョンでは、気圧高度とターゲット高度３１５との間の違いに基づいて分類される。例えば、エントリー２４２の第１の分類値（例えば、ａｂｓ（気圧高度２０６−ターゲット高度３１５））は、第１のエントリーの第２の分類値（例えば、ａｂｓ（第１のエントリーの気圧高度−ターゲット高度３１５））の次にあり、後続するので、エントリー２４２は、エントリー２９０の第２の分類バージョンにおいて第１のエントリーに後続する次のエントリーである。特定の態様では、第１のエントリー及びエントリー２４２はそれぞれ、航空機１０８の単一の飛行の間に収集された飛行データに対応する。代替的な態様では、第１のエントリーは、航空機１０８の第１の飛行の間に収集された飛行データに対応し、エントリー２４２は、航空機１０８の第２の飛行の間に収集された飛行データに対応する。第１の飛行は、第２の飛行の前か後である。
【００６１】
飛行データパーサ１７２は、エントリー２９０の分類されたバージョンの互いに隣接するエントリー間の大きな変更（例えば、閾値高度変更より大きい、閾値燃料流変更より大きい、閾値ＡＯＡ変更より大きい）に対応するエントリーを分類して取り除く。例えば、飛行データパーサ１７２は、エントリー２４２が、パラメータ値変更に基づいた変更閾値条件を満たすかどうかを決定する。説明すると、飛行データパーサ１７２は、エントリー２４２が、エントリー２９０の第１のエントリー（例えば、エントリー２９０の分類されたバージョン）に後続する次のエントリーであることを決定したことに応答して、高度変更３６３、燃料流変更３６５、ＡＯＡ変更３６７、又はこれらの組み合わせを決定する。飛行データパーサ１７２は、気圧高度２０６と第１のエントリーの気圧高度との間の違いに基づいて、高度変更３６３を決定する。飛行データパーサ１７２は、燃料流２２２と第１のエントリーの燃料流との間の違いに基づいて、燃料流変更３６５を決定する。飛行データパーサ１７２は、ＡＯＡ２２８と第１のエントリーのＡＯＡとの間の違いに基づいて、ＡＯＡ変更３６７を決定する。
【００６２】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、高度変更３６３が高度変更閾値３５７を満たさないと（例えば、より大きいと）決定したことに応答して、エントリー２４２がフィルタ基準３０１を満たさないと決定する。特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、燃料流変更３６５が高度変更閾値３５９を満たさないと（例えば、より大きいと）決定したことに応答して、エントリー２４２がフィルタ基準３０１を満たさないと決定する。特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、ＡＯＡ変更３６７がＡＯＡ変更閾値３６１を満たさないと（例えば、より大きいと）決定したことに応答して、エントリー２４２がフィルタ基準３０１を満たさないと決定する。特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、変更閾値条件（例えば、高度変更閾値３５７、燃料流変更閾値３５９、ＡＯＡ変更閾値３６１、又はこれらの組み合わせ）を使用して、互いに連接するエントリーの間の大きな変更（例えば、高度変更３６３、燃料流変更３６５、ＡＯＡ変更３６７）を示す飛行データに対応するエントリーを分類して取り除く。
【００６３】
飛行データパーサ１７２は、フィルタ基準３０１を満たさない任意のエントリー２９０を取り除く。例えば、飛行データパーサ１７２は、エントリー２４２がフィルタ基準３０１を満たすと決定したことに応答して、エントリー２９０からエントリー２４２を取り除く。代替的に、飛行データパーサ１７２は、エントリー２４２がフィルタ基準３０１を満たすと決定したことに応答して、エントリー２９０からエントリー２４２を取り除かない。
【００６４】
幾つかの態様では、飛行データパーサ１７２は、エントリー２９０がフィルタ基準３０１を満たすかどうかを決定し、エントリー２９０がフィルタ基準３０３を満たすかどうかを決定することを控える。代替的な態様では、飛行データパーサ１７２は、フィルタ基準３０１を満たすことに追加して又はその代替として、エントリー２９０がフィルタ基準３０３を満たすかどうかを決定する。例えば、飛行データパーサ１７２は、エントリー２９０（例えば、フィルタ基準３０１を満たす残りのエントリー）の間で比較的大きな燃費偏差に対応するエントリー（例えば、２つの標準偏差限界値外のエントリー）を分類し、取り除く。説明すると、飛行データパーサ１７２は、エントリー２９０（例えば、フィルタ基準３０１を満たす残りのエントリー）が、関連する燃費条件を満たすかどうかを決定する。飛行データパーサ１７２は、フィルタ基準３０１を満たさない任意のエントリー２９０を取り除いた後、フィルタ基準３０１を満たす残りのエントリーのための統計を決定する。例えば、飛行データパーサ１７２は、フィルタ基準３０１を満たす残りのエントリーの燃費に基づき、燃費平均値３６９（例えば、平均燃費）、及び燃費標準偏差３７１を決定する。説明すると、飛行データパーサ１７２は、エントリー２４２がフィルタ基準３０１を決定したことに応答して、少なくとも部分的に燃費２８２に基づいて、燃費平均値３６９、燃費標準偏差３７１、又はその両方を決定する。
【００６５】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、エントリー２９０（例えば、フィルタ基準３０１を満たす残りのエントリー）が、フィルタ基準３０３を満たすかどうかを決定する。例えば、飛行データパーサ１７２は、エントリー２４２がフィルタ基準３０１を満たすと決定したことに応答して、エントリー２４２がフィルタ基準３０３を満たすかどうかを決定する。説明すると、飛行データパーサ１７２は、燃費２８２が燃費閾値３７５（例えば、燃費２８２＞燃費閾値３７５）を満たさない（例えば、より大きいと）決定したことに応答して、エントリー２４２がフィルタ基準３０３を満たさないと決定する。燃費閾値３７５は、燃費平均値３６９及び燃費標準偏差３７１（例えば、燃費閾値３７５＝燃費平均値３６９＋２（燃費標準偏差３７１））に基づく。特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、燃費２８２が２つの標準偏差限界値を満たすと決定したことに応答して、エントリー２４２がフィルタ基準３０３を満たさないと決定する。特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、フィルタ基準３０３（例えば、燃費閾値３７５）を使用して、比較的大きな燃費（例えば、｜燃費２８２｜＞燃費閾値３７５）を示す飛行データに対応するエントリーを分類し、取り除く。
【００６６】
特定の態様では、飛行データパーサ１７２は、フィルタ基準３０３を満たさない任意のエントリー２９０を取り除く。例えば、飛行データパーサ１７２は、エントリー２４２がフィルタ基準３０３を満たさないと決定したことに応答して、エントリー２９０からエントリー２４２を取り除く。代替的に、飛行データパーサ１７２は、エントリー２４２がフィルタ基準３０３を満たすと決定したことに応答して、エントリー２９０からエントリー２４２を取り除かない。
【００６７】
したがって、履歴飛行データ１０７は、フィルタ基準（例えば、フィルタ基準３０１、フィルタ基準３０３、又はその両方）を満たすエントリーを含む。例えば、飛行データパーサ１７２は、全体的な閾値条件、変更閾値条件、関連する燃費条件、又はこれらの組み合わせを満たさないエントリー２９０から任意の外れ値を取り除く。エントリー２９０（例えば、フィルタ基準３０１、フィルタ基準３０３、又はその両方を満たす残りのエントリー）は、図１の航空機１０８の巡航性能を表すデータポイントに対応する。
【００６８】
図４を参照すると、図４００は、テール特有パラメータジェネレータ１７４及びメモリ１２２の態様を示す。テール特有パラメータジェネレータ１７４は、図１の航空機１０８の航空機タイプ１８７に対応する公称航空機性能モデル１８５へのアクセスを有する。
【００６９】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、公称航空機性能モデル１８５及び履歴飛行データ１０７に基づいて、テール特有航空機性能モデル１８１を生成（又は更新）する。特定の実施例では、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、履歴飛行データ１０７に基づいて、燃料流バイアス４０２を決定する。説明すると、公称航空機性能モデル１８５は、総重量２６４、マッハ数２０２、気圧高度２０６、ＩＳＡ偏差２３２、又はこれらの組み合わせに対応する推定された燃料流４５１を示す。テール特有パラメータジェネレータ１７４は、推定された燃料流４５１と燃料流２２２との間の比較に基づいて、燃料流バイアス４０２を決定する。特定の態様では、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、各エントリー２９０（例えば、図３のフィルタ基準３０１及びフィルタ基準３０３を満たすエントリー）に対する燃料流２２２（例えば、検出された燃料流）に対応する第１セットの値を決定する。テール特有パラメータジェネレータ１７４は、各エントリー２９０に対する推定された燃料流４５１に対応する第２セットの値を決定する。
【００７０】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、燃料流バイアス４０２を第２セットの値に適用することが、第２セットの値と第１セットの値との間の適合性を改善（例えば、エラーの減少）するように、燃料流バイアス４０２を決定する。特定の態様では、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、第３セットの値及び第１セットの値の２乗誤差の合計を減らすために、燃料流バイアス４０２を決定する。例えば、エントリー２４２に対する２乗誤差は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000016
ここで、ｉは、エントリー２４２に対応し、
2020164152.tif 000017
は、エントリー２４２に対する２乗誤差に対応し、ＦＦｉは、燃料流２２２に対応し、
2020164152.tif 000018
は、燃料流バイアス４０２に対応し、
2020164152.tif 000019
は、推定された燃料流４５１に対応する。
【００７１】
エントリー２９０の２乗誤差（Ｅ）の合計は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000020
ここで、ｉは、ｉ番目のエントリー（例えば、エントリー２４２）に対応し、
2020164152.tif 000021
は、ｉ番目のエントリー（例えば、エントリー２４２）のための２乗誤差に対応し、ＦＦｉは、ｉ番目のエントリー（例えば、エントリー２４２）のための燃料流２２２に対応し、
2020164152.tif 000022
ｃは、燃料流バイアス４０２に対応し、
2020164152.tif 000023
は、ｉ番目のエントリー（例えば、エントリー２４２）のための推定された燃料流４５１に対応する。
【００７２】
エントリー２９０の２乗誤差（Ｅ）の合計のために最小値（例えば、Ｏ）は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000024
【００７３】
この態様では、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、以下の式に基づいて、燃料流バイアス４０２を決定する。
2020164152.tif 000025
【００７４】
２乗誤差の減少した（例えば、最小化された）合計に対応する燃料流バイアス４０２を決定することは、例示的な実施例として提供されていることを理解するべきである。他の実装形態では、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、第１セットの値（例えば、検出された燃料流）と第３セットの値（例えば、燃料流バイアス４０２によって調節される推定燃料流）との間の違いを減少させる他の技法を使用する。他の実装形態では、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、第１セットの値（例えば、検出された燃料流）と第３セットの値（例えば、燃料流バイアス４０２によって調節される推定燃料流）との間の平均的な違いを減少させる燃料流バイアス４０２を決定する。
【００７５】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、燃料流バイアス４０２に基づいて公称航空機性能モデル１８５を更新することによって、テール特有航空機性能モデル１８１を生成（又は更新）する。例えば、公称航空機性能モデル１８５は、総重量２６４、マッハ数２０２、気圧高度２０６、ＩＳＡ偏差２３２、又はこれらの組み合わせに対応する推定された燃料流４５１を出力するように構成されている。テール特有航空機性能モデル１８１は、総重量２６４、マッハ数２０２、気圧高度２０６、ＩＳＡ偏差２３２、又はこれらの組み合わせに対応する推定された燃料流４６１（エントリー２４２に関連付けられる）を決定するように構成されている。推定された燃料流４６１は、推定された燃料流４５１及び燃料流バイアス４０２（例えば、推定された燃料流４６１＝（燃料流バイアス４０２）（推定された燃料流４５１））に基づく。
【００７６】
特定の態様では、テール特有航空機性能モデル１８１は、推定された総重量が複数の入力パラメータに対応することを示す。複数の入力パラメータは、履歴飛行データ１０７内で示された値を含む（又はそれに基づく）。例えば、（エントリー２４２に関連付けられた）推定された総重量４５３は、燃料重量２２４、推定された燃料流４５１、総重量２６４、圧力比２３６、静大気温度２３０、ＩＳＡ偏差２３２、ＡＯＡ２２８、安定板トリム設定２２６、マッハ数２０２、又はこれらの組み合わせを含む複数の入力パラメータに基づく。説明すると、複数の入力パラメータは、第１の入力パラメータ（例えば、燃料重量２２４／基準燃料重量）、第２の入力パラメータ（例えば、推定された燃料流４５１）、第３の入力パラメータ（例えば、（推定された燃料流４５１）２）、第４の入力パラメータ（例えば、高総重量インジケータ）、第５の入力パラメータ（例えば、圧力比２３６）、第６の入力パラメータ（例えば、静大気温度２３０とＩＳＡ偏差２３２との合計）、第７の入力パラメータ（例えば、ＡＯＡ２２８）、第８の入力パラメータ（例えば、（ＡＯＡ２２８）２）、第９の入力パラメータ（例えば、（ＡＯＡ２２８）３）、第１０の入力パラメータ（例えば、安定板トリム設定２２６）、第１１のパラメータ（例えば、（安定板トリム設定２２６）２）、第１２のパラメータ（例えば、マッハ数２０２）、第１３のパラメータ（例えば、（マッハ数２０２）２）、１つ以上の追加の入力パラメータ、又はこれらの組み合わせを含む。特定の態様では、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、総重量２６４が、総重量閾値を満たさない（例えば、より大きい）と決定したことに応答して、高総重量インジケータが第１の値（例えば、１）を有すると決定する。代替的に、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、総重量２６４が、総重量閾値を満たす（例えば、総重量閾値以下である）と決定したことに応答して、高総重量インジケータが第２の値（例えば、０）を有すると決定する。特定の態様では、総重量閾値、基準燃料重量（例えば、４００００ｌｂ）、又はその両方は、ユーザ入力、構成設定、デフォルトデータ、又はこれらの組み合わせに対応する。
【００７７】
特定の態様では、推定された総重量４５３は、複数の入力パラメータの加重和に対応する。例えば、推定された総重量４５３は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000026
ここで、
2020164152.tif 000027
は、推定された総重量４５３に対応し、
2020164152.tif 000028
は、定数切片項（ｃｏｎｓｔａｎｔ  ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ  ｔｅｒｍ）に対応し、ｘｉは、複数の入力パラメータのうちのｉ番目の入力パラメータに対応し、（例えば、ｘ１、ｘ２、．．．、ｘｍ）、
2020164152.tif 000029
は、ｉ番目の入力パラメータのための恒量に対応し、
2020164152.tif 000030
（例えば、
2020164152.tif 000031
）は、総重量入力調節係数４０４に対応する。テール特有パラメータジェネレータ１７４は、本明細書に記載されたように、総重量入力調節係数４０４を決定するように構成されている。
【００７８】
総重量２６４と推定された総重量４５３との間の違いは、残差に対応する。例えば、残差は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000032
【００７９】
特定の態様では、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、反復性線形回帰（例えば、Ｈｕｂｅｒアプローチ）を使用して、総重量入力調節係数４０４を決定する。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、残差の２乗の加重和に基づいて、総重量入力調節係数４０４を決定する。特定の態様では、残差の２乗の加重和は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000033
ここで、ｚｉは、重み係数に対応する。
【００８０】
特定の態様では、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、残差の２乗の加重和の減少（例えば、最小化）に基づいて、総重量入力調節係数４０４を決定する。例えば、残差の２乗の加重和を減少させることは、残差の２乗の加重和の導関数をゼロに設定することに対応する。特定の態様では、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、以下の式に基づいて残差の２乗の加重和を減少（例えば、最小化）するように構成されている。
2020164152.tif 000034
【００８１】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、残差値及び調整パラメータに基づいて、重み係数を決定する。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、以下の式に基づいて重み係数を決定する。
2020164152.tif 000035
ここで、ｋは、調整パラメータに対応する。調整パラメータは、以下の式に基づいている。
2020164152.tif 000036
ここで、
2020164152.tif 000037
は、推定誤差の標準偏差に対応する。推定誤差の標準偏差は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000038
ここで、ＭＡＲは、中央絶対残差（ｍｅｄｉａｎ  ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｒｅｓｉｄｕａｌ）に対応する。
【００８２】
重み係数
2020164152.tif 000039
は、残差
2020164152.tif 000040
に依存する。残差
2020164152.tif 000041
は、総重量入力調節係数４０４
2020164152.tif 000042
に依存する。総重量入力調節係数４０４
2020164152.tif 000043
は、重み係数
2020164152.tif 000044
に依存する。テール特有パラメータジェネレータ１７４は、総重量入力調節係数４０４
2020164152.tif 000045
を決定するために反復アプローチを使用する。特定の態様では、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、以下の式に基づいて総重量入力調節係数４０４
2020164152.tif 000046
を決定する。
2020164152.tif 000047
ここで、
2020164152.tif 000048
は、
2020164152.tif 000049
に基づき、ＧＷｉは、ｉ番目のエントリー（例えば、エントリー２４２）のための総重量２６４に対応する。
【００８３】
2020164152.tif 000050
は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000051
ここで、ｘｉｊは、ｉ番目のエントリー（例えば、エントリー２４２）に対応する推定された総重量４５３のための複数の入力パラメータのうちのｊ番目の入力パラメータに対応する。
【００８４】
2020164152.tif 000052
は、ｄｉａｇ｛ｚｉ｝に対応する。例えば、
2020164152.tif 000053
は、マトリックスの主要対角線においてｚｉの値を有するマトリックスに対応する。
【００８５】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、正規化された総重量ベクトル
2020164152.tif 000054
を決定し、ここで、正規化された総重量ベクトル
2020164152.tif 000055
のｉ番目の要素は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000056
ここで、
2020164152.tif 000057
は、各エントリー２９０に対応する推定された総重量４５３の平均値に対応し、
2020164152.tif 000058
は、各エントリー２９０に対応する推定された総重量４５３の標準偏差に対応する。正規化された総重量ベクトル
2020164152.tif 000059
は、Ｎのディメンジョンを有する。
【００８６】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、正規化された入力パラメータマトリックス
2020164152.tif 000060
を決定し、ここで、正規化された入力パラメータマトリックス
2020164152.tif 000061
のｊｉ番目の要素は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000062
ここで、
2020164152.tif 000063
は、
2020164152.tif 000064
のｊ番目のカラムの平均値に対応し、
2020164152.tif 000065
は、
2020164152.tif 000066
のｊ番目のカラムの標準偏差に対応する。正規化された入力パラメータマトリックス
2020164152.tif 000067
は、Ｎｘｍのディメンションを有する。
【００８７】
正規化された総重量ベクトル
2020164152.tif 000068
は、以下の式に基づく正規化された入力パラメータマトリックス
2020164152.tif 000069
に関連する。
2020164152.tif 000070
ここで、
2020164152.tif 000071
は、正規化された重量のｍ要素ベクトルに対応する。特定の態様では、すべての値が平均ゼロに正規化されたので、
2020164152.tif 000072
は切片項（ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ  ｔｅｒｍ）を含まない。特定の態様では、正規化された重量のベクトル
2020164152.tif 000073
は、本明細書に記載されたように、総重量入力調節係数４０４のベクトル
2020164152.tif 000074
に関連する（が、それと異なる）。
【００８８】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、逐次最小２乗法アプローチ（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｌｅａｓｔ  ｓｑｕａｒｅｓ  ａｐｐｒｏａｃｈ）を用いて、正規化された重量のベクトル
2020164152.tif 000075
を決定する。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、目的関数のすべての重み係数が１に等しい最小２乗推定を使用して、正規化された重量ベクトル
2020164152.tif 000076
のための初期推定値を決定する。説明すると、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、以下の式に基づいて正規化さえた重量ベクトル
2020164152.tif 000077
のための初期推定値を決定する。
2020164152.tif 000078
【００８９】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、正規化された重量ベクトル
2020164152.tif 000079
の初期推定値に基づいて、初期残差ベクトルを決定する。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、以下の式に基づいて初期残差ベクトルを決定する。
2020164152.tif 000080
【００９０】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、初期残差ベクトルに基づいて、中央絶対残差（ＭＡＲ：ｍｅｄｉａｎ  ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｒｅｓｉｄｕａｌ）を決定する。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、以下の式に基づいてＭＡＲを決定する。
2020164152.tif 000081
【００９１】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、各反復ｔにおいて、残差
2020164152.tif 000082
、及び関連する重量
2020164152.tif 000083
を決定する。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、以下の式に基づいて残差
2020164152.tif 000084
を決定する。
2020164152.tif 000085
【００９２】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、以下の式に基づいて、関連する重量
2020164152.tif 000086
を決定する。
2020164152.tif 000087
ここで、
2020164152.tif 000088
である。
【００９３】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、残差
2020164152.tif 000089
及び関連する重量
2020164152.tif 000090
に対応する正規化されたベータベクトル
2020164152.tif 000091
のための推定値を決定する。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、以下の式に基づいて正規化されたベータベクトル
2020164152.tif 000092
のための推定値を決定する。
2020164152.tif 000093
ここで、重量マトリックス
2020164152.tif 000094
は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000095
【００９４】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、推定された正規化ベータベクトルが収束するまで反復を実行する。テール特有パラメータジェネレータ１７４は、
2020164152.tif 000096
から、以下の式に基づいて、単一の正規化された総重量が、単一の正規化された入力パラメータセットに関連すると決定する。
2020164152.tif 000097
【００９５】
ＧＷｉの解析により、次の式が得られる。
2020164152.tif 000098
【００９６】
合計を展開すると、次の式が得られる。
2020164152.tif 000099
【００９７】
再配置により、以下の式が得られる。
2020164152.tif 000100
【００９８】
式３５から式１３（例えば、
2020164152.tif 000101
を比較すると、以下の式に基づいて、恒量
2020164152.tif 000102
は、正規化された重量
2020164152.tif 000103
に関連する。
2020164152.tif 000104
そして、切片は、以下の式に対応する。
2020164152.tif 000105
【００９９】
書き替えにより、以下の式が得られる。
2020164152.tif 000106
【０１００】
したがって、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、総重量入力調節係数４０４を決定する。特定の態様では、総重量入力調節係数４０４は、第１の調整係数（例えば、
2020164152.tif 000107
）、第２の調整係数（例えば、
2020164152.tif 000108
）、第３の調整係数（例えば、
2020164152.tif 000109
）、第４の調整係数（例えば、
2020164152.tif 000110
）、第５の調整係数（例えば、
2020164152.tif 000111
）、第６の調整係数（例えば、
2020164152.tif 000112
）、第７の調整係数（例えば、
2020164152.tif 000113
）、第８の調整係数（例えば、
2020164152.tif 000114
）、第９の調整係数（例えば、
2020164152.tif 000115
）、第１０の調整係数（例えば、
2020164152.tif 000116
）、第１１の調整係数（例えば、
2020164152.tif 000117
）、第１２の調整係数（例えば、
2020164152.tif 000118
）、第１３の調整係数（例えば、
2020164152.tif 000119
）、又はこれらの組み合わせを含む。総重量入力調節係数４０４は、切片項（例えば、
2020164152.tif 000120
）をさらに含む。
【０１０１】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、総重量入力調節係数４０４に基づいて、公称航空機性能モデル１８５を更新することによって、テール特有航空機性能モデル１８１を生成（又は更新）する。例えば、テール特有航空機性能モデル１８１は、推定された総重量が、複数の入力パラメータ及び総重量入力調節係数４０４に対応することを示す。説明すると、テール特有航空機性能モデル１８１は、推定された総重量４５３（エントリー２４２に関連付けられる）が、切片項（例えば、
2020164152.tif 000121
）、第１の重み付け入力パラメータ（例えば、第１の調整係数＊燃料重量２２４）、第２の重み付け入力パラメータ（例えば、第２の調整係数＊推定された燃料流４５１）、第３の重み付け入力パラメータ（例えば、第３の調整係数＊（推定された燃料流４５１）２）、第４の重み付け入力パラメータ（例えば、第４の調整係数＊高総重量インジケータ）、第５の重み付け入力パラメータ（例えば、第５の調整係数＊圧力比２３６）、第６の重み付け入力パラメータ（例えば、第６の調整係数＊（静大気温度２３０とＩＳＡ偏差２３２との合計））、第７の重み付け入力パラメータ（例えば、第７の調整係数＊ＡＯＡ２２８）、第８の重み付け入力パラメータ（例えば、第８の調整係数＊（ＡＯＡ２２８）２）、第９の重み付け入力パラメータ（例えば、第９の調整係数＊（ＡＯＡ２２８）３）、第１０の重み付け入力パラメータ（例えば、第１０の調整係数＊安定板トリム設定２２６）、第１１の重み付け入力パラメータ（例えば、第１１の調整係数＊（安定板トリム設定２２６）２）、第１２の重み付け入力パラメータ（例えば、第１２の調整係数＊マッハ数２０２）、第１３の重み付け入力パラメータ（例えば、第１３の調整係数＊（マッハ数２０２）２）、又はこれらの組み合わせの合計に等しいと決定するように構成されている。
【０１０２】
特定の態様では、テール特有航空機性能モデル１８１は、航空機１０８に関連付けられた暗示コスト指数４０６を示すように構成されている。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、エントリー２９０に対応するエントリー暗示コスト指数群４５９を決定し、エントリー暗示コスト指数群４５９に基づいて、暗示コスト指数４０６を決定する。説明すると、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、マッハ数２０２、対地速度２２０、真対気速度２３８、特定の総重量、圧力比２３６、温度比２３４、又はこれらの組み合わせに基づいて、エントリー暗示コスト指数４５５（エントリー２４２に対応する）を決定する。特定の態様では、エントリー暗示コスト指数４５５は、エントリー２４２に対応する飛行の間、航空機１０８の推定された運転コストを示す。特定の態様では、特定の総重量は、総重量２６４に対応する。代替的な態様では、特定の総重量は、推定された総重量４５３に対応する。特定の実装形態では、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、マッハ数２０２、対地速度２２０、真対気速度２３８、特定の総重量、圧力比２３６、温度比２３４、又はこれらの組み合わせをエントリー暗示コスト指数４５５にマッピングするコスト指数計算機（例えば、Ｅｃｏｎ巡航速度テーブル）を使用する。例えば、エントリー暗示コスト指数４５５は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000122
ここで、
2020164152.tif 000123
は、エントリー暗示コスト指数４５５に対応し、
2020164152.tif 000124
は、マッハ数２０２に対応し、
2020164152.tif 000125
は、対地速度２２０に対応し、
2020164152.tif 000126
は、真対気速度２３８に対応し、
2020164152.tif 000127
は、総重量２６４又は推定された総重量４５３に対応し、
2020164152.tif 000128
は、圧力比２３６に対応し、
2020164152.tif 000129
は、温度比２３４に対応し、ｆは、コスト指数計算機（例えば、Ｅｃｏｎ巡航速度テーブル）の関数（例えば、マッピング）に対応する。
【０１０３】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、暗示コスト指数４０６をエントリー暗示コスト指数群４５９の平均（例えば、平均値）として決定する。例えば、暗示コスト指数４０６は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000130
ここで、
2020164152.tif 000131
は、暗示コスト指数４０６に対応する。特定の態様では、図１の航空機１０８の複数の飛行にわたって収集された履歴飛行データ１０７、及び暗示コスト指数４０６（例えば、１９．７９０３１）は、航空機１０８の複数の飛行に対応するエントリー暗示コスト指数群４５９の平均である。
【０１０４】
特定の態様では、テール特有航空機性能モデル１８１は、飛行コスト４１６（例えば、最小運用コスト）、コスト指数４１８、又はその両方を示すように構成されている。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、エントリー２９０に対応する飛行コスト４６９を決定する。説明すると、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、以下の式に基づいて、エントリー２４２に対応するエントリー飛行コスト４６５を決定する。
2020164152.tif 000132
ここで、
2020164152.tif 000133
は、エントリー飛行コスト４６５に対応し、
2020164152.tif 000134
は、燃料価格４２２に対応し、
2020164152.tif 000135
は、コスト指数４２４に対応し、
2020164152.tif 000136
は、燃料流２２２に対応し、
2020164152.tif 000137
は、対地速度２２０に対応する。特定の態様では、エントリー飛行コスト４６５は、海里（ｎｍ）あたりドル（＄）に換算される。特定の態様では、燃料価格４２２（例えば、想定された燃料価格）は、ユーザ入力、構成設定、デフォルトデータ、又はこれらの組み合わせに対応する。特定の態様では、コスト指数４２４は、図１のターゲットコスト指数１８９、航空機１０８のオペレータ（例えば、航空会社）に関連付けられた平均コスト指数、又はその両方に対応する。エントリー飛行コスト４６５は、エントリー２４２に関連付けられた時間関連コスト及び燃料関連コストを示す。
【０１０５】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、エントリー２９０に対応する正規化されたコスト指数群４２９を決定する。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、以下の式に基づいて、エントリー２４２に対応する正規化されたコスト指数４２５を決定する。
2020164152.tif 000138
ここで、
2020164152.tif 000139
は、正規化されたコスト指数４２５に対応し、
2020164152.tif 000140
は、暗示コスト指数４０６に対応し、
2020164152.tif 000141
は、特定の総重量に対応し、
2020164152.tif 000142
は、圧力比２３６に対応する。特定の態様では、特定の総重量は、総重量２６４に対応する。代替的な態様では、特定の総重量は、推定された総重量４５３を含む。
【０１０６】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、カーブフィッティング技法（ｃｕｒｖｅ−ｆｉｔｔｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）を使用して、飛行コスト４６９を、正規化されたコスト指数群４２９に適合させる。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、カーブフィッティングを行うために指数関数モデルを使用する。テール特有パラメータジェネレータ１７４は、カーブフィッティングに基づいて、モデルパラメータを決定する。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、第１のモデルパラメータ（ｃ１）、第２のモデルパラメータ（ｃ２）、第３のモデルパラメータ（λ１）、第４のモデルパラメータ（λ２）、又はこれらの組み合わせを決定する。説明すると、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、非線形最適化技法（例えば、Ｎｅｌｄｅｒ−Ｍｅａｄアルゴリズム）を使用して、非線形成分（例えば、第３のモデルパラメータ（λ１）、第４のモデルパラメータ（λ２）、又はその両方の指数（ｅｘｐｏｎｅｎｔｓ）を決定し、線形回帰を使用して、係数（例えば、第１のモデルパラメータ（ｃ１）、第２のモデルパラメータ（ｃ２）、又はその両方）を決定する。特定の態様では、第３のモデルパラメータ（λ１）、第４のモデルパラメータ（λ２）、又はその両方は、負値を有する。モデルパラメータに対応するコストモデルは、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000143
ここで、
2020164152.tif 000144
は、コストモデルに基づく。
【０１０７】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、コストモデルに基づいて、飛行コスト４１６（例えば、最小運転コスト）を決定する。例えば、飛行コスト４１６は、コストモデルに対応する正規化されたコスト指数４２５（Ｑ１）の最小値に対応する。説明すると、コストモデルの導関数をゼロに設定し、Ｑ１を解析することにより、飛行コスト４１６が得られる。飛行コスト４１６は、航空機１０８の推定された最小運転コストに対応する。特定の態様では、特定の総重量係数は、Ｑ１の解析において取り除かれる。特定の実施例では、飛行コスト４１６は、以下の式に基づく。
2020164152.tif 000145
【０１０８】
テール特有パラメータジェネレータ１７４は、飛行コスト４１６に基づいて、特定のエントリーのためのコスト指数４１８を決定する。例えば、テール特有パラメータジェネレータ１７４は、飛行コスト４１６（例えば、最小飛行コスト）におけるエントリー２４２に対応するコスト指数４１８を決定する。説明すると、エントリー２４２が、飛行コスト４１６（例えば、推定最小運転コスト）で動作する飛行に関連する場合、コスト指数４１８は、予測されたコスト指数を示す。テール特有パラメータジェネレータ１７４は、以下の式に基づいて、特定のエントリー（例えば、特定の巡航飛行条件）のためのコスト指数４１８を決定する。
2020164152.tif 000146
ここで、
2020164152.tif 000147
は、特定のエントリーのためのコスト指数４１８に対応し、
2020164152.tif 000148
は、飛行コスト４１６に対応し、
2020164152.tif 000149
は、特定のエントリーのための特定の総重量に対応し、
2020164152.tif 000150
は、特定のエントリーのための圧力比２３６に対応する。特定の態様では、特定の総重量は、総重量２６４に対応する。代替的な態様では、特定の総重量は、推定された総重量４５３に対応する。
【０１０９】
図５を参照すると、図５００は、推奨値ジェネレータ１７６及びメモリ１２２の態様を示す。推奨値ジェネレータ１７６は、テール特有パラメータ１４１、テール特有航空機性能モデル１８１、又はそれらの組み合わせへのアクセスを有する。例えば、推奨値ジェネレータ１７６は、テール特有パラメータジェネレータ１７４から、テール特有パラメータ１４１、テール特有航空機性能モデル１８１、又はその両方を受信する。
【０１１０】
推奨値ジェネレータ１７６は、飛行中にセンサ１４２によって生成された飛行データ１０５に対して（例えば、リアルタイムで）アクセスを有する。飛行データ１０５は、複数のパラメータを示す。例えば、飛行デーア１０５は、速度情報（例えば、マッハ数５０２、対地速度５２０、又はその両方）、位置情報（例えば、気圧高度５０６、緯度５１６、又はその両方）、姿勢情報（例えば、左側迎え角（ＡＯＡ）５１０、右側ＡＯＡ５１２、ピッチ姿勢（例えば、左ピッチ５１４）、機首方位５１８、又はこれらの組み合わせ）、周囲環境条件（例えば、全大気温度５０８）、重量情報（例えば、総重量５６４）、燃料情報（例えば、燃料流５２２、燃料重量５２４、その両方）、設定（例えば、安定板トリム設定５２６）、又はこれらの組み合わせを示す。特定の態様では、推奨値ジェネレータ１７６は、（図２を参照して説明されるように、飛行データパーサ１７２と類似する計算を実行することにより）飛行データ１０５に基づいて、デルタを越える総重量５４０、静大気温度５３０、ＩＳＡ偏差５３２、温度比５３４、圧力比５３６、真対気速度５３８、ＡＯＡ５２８、燃費５８２、データ収集時間５９０、又はこれらの組み合わせを決定する。
【０１１１】
特定の態様では、総重量５６４は、センサ１４２から受信した飛行データ１０５に示された総重量に対応する。代替的な態様では、機器から受信した飛行データ１０５は、第１の総重量を示し、推奨値ジェネレータ１７６は、第１の総重量及び重力変動調節値５６７に基づいて、総重量５６４を決定する（例えば、総重量５６４＝第１の総重量＋重力変動調節値５６７）。特定の態様では、推奨値ジェネレータ１７６は、飛行データパーサ１７２によって実行される計算と類似する計算を実行して、重力変動調節値５６７を決定し、図２を参照して説明されるように、重力変動調節値２６７を決定する。代替的な態様では、テール特有航空機性能モデル１８１は、重力変動調節値２６７を示し、推奨値ジェネレータ１７６は、重力変動調節値２６７に基づいて、重力変動調節値５６７を決定する。特定の実施例では、重力変動調節値５６７は、重力変動調節値２６７と同一である。
【０１１２】
特定の態様では、推奨値ジェネレータ１７６は、飛行データ１０５が、フィルタ基準３０１、フィルタ基準３０３、又はその両方を満たすかどうかを決定する。例えば、推奨値ジェネレータ１７６は、図３を参照して説明されるように、飛行データパーサ１７２によって実行される計算と類似する計算を実行する。推奨値ジェネレータ１７６は、飛行データ１０５が、フィルタ基準３０１、フィルタ基準３０３、又はその両方を満たすと決定したことに応答して、飛行データ１０５に基づいて推奨値１９１を生成する。代替的に、推奨値ジェネレータ１７６は、飛行データ１０５が、フィルタ基準３０１、フィルタ基準３０３、又はその両方を満たさないと決定したことに応答して、飛行データ１０５に基づいて推奨値１９１を生成することを控える。
【０１１３】
推奨値ジェネレータ１７６は、テール特有航空機性能モデル１８１に基づいて、推奨コスト指数１９３を決定するように構成されている。例えば、推奨値ジェネレータ１７６は、テール特有航空機性能モデル１８１が飛行コスト４１６を示すと決定したことに応答して、飛行コスト４１６に基づいて、推奨コスト指数１９３を決定する。説明すると、推奨値ジェネレータ１７６は、式４５に基づいて推奨コスト指数１９３を決定する。ここで、
2020164152.tif 000151
は、推奨コスト指数１９３に対応し、
2020164152.tif 000152
は、飛行コスト４１６に対応し、
2020164152.tif 000153
は、総重量５６４に対応し、
2020164152.tif 000154
は、圧力比５３６に対応する。
【０１１４】
特定の態様では、推奨値ジェネレータ１７６は、高度計算技法（例えば、最適性能高度計算技法）を使用して、推奨巡航高度１９５を決定するように構成されている。例えば、推奨値ジェネレータ１７６は、推定された総重量５４４、全大気温度５０８、コスト指数５４２、重心、衝撃境界限界（ｂｕｆｆｅｔ  ｂｏｕｎｄａｒｙ  ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ）の許容度、推定された風速、又はこれらの組み合わせに基づいて、推奨巡航高度１９５を決定する。説明すると、推奨値ジェネレータ１７６は、式４５に基づいてコスト指数５４２を決定する。ここで、
2020164152.tif 000155
は、推奨コスト指数５４２に対応し、
2020164152.tif 000156
は、飛行コスト４１６に対応し、
2020164152.tif 000157
は、推定された重量５５５に対応し、
2020164152.tif 000158
は、圧力比５３６に対応する。
【０１１５】
推奨値ジェネレータ１７６は、総重量入力調節係数４０４及び複数のパラメータに基づいて、推定された総重量５５５を決定する。説明すると、推奨値ジェネレータ１７６は、以下の式に基づいて推定された総重量５５５を決定する。
2020164152.tif 000159
ここで、
2020164152.tif 000160
は、推定された重量５５５に対応する。
2020164152.tif 000161
は、図４を参照して説明されるように、総重量入力調節係数によって示された切片項に対応する。
2020164152.tif 000162
は、図４を参照して説明されるように、総重量入力調節係数４０４に対応する。
2020164152.tif 000163
は、飛行データ１０５によって示されたパラメータに対応する。
【０１１６】
特定の態様では、推定された総重量５５５は、切片項、第１の重み付け入力パラメータ（例えば、第１の調整係数＊燃料重量５２４）、第２の重み付け入力パラメータ（例えば、第２の調整係数＊推定された燃料流５５１）、第３の重み付け入力パラメータ（例えば、第３の調整係数＊（推定された燃料流５５１）２）、第４の重み付け入力パラメータ（例えば、第４の調整係数＊高総重量インジケータ５５３）、第５の重み付け入力パラメータ（例えば、第５の調整係数＊圧力比５３６）、第６の重み付け入力パラメータ（例えば、第６の調整係数＊（静大気温度５３０とＩＳＡ偏差５３２との合計））、第７の重み付け入力パラメータ（例えば、第７の調整係数＊ＡＯＡ５２８）、第８の重み付け入力パラメータ（例えば、第８の調整係数＊（ＡＯＡ５２８）２）、第９の重み付け入力パラメータ（例えば、第９の調整係数＊（ＡＯＡ５２８）３）、第１０の重み付け入力パラメータ（例えば、第１０の調整係数＊安定板トリム設定５２６）、第１１の重み付け入力パラメータ（例えば、第１１の調整係数＊（安定板トリム設定５２６）２）、第１２の重み付け入力パラメータ（例えば、第１２の調整係数＊マッハ数５０２）、第１３の重み付け入力パラメータ（例えば、第１３の調整係数＊（マッハ数５０２）２）、又はこれらの組み合わせの合計に対応する。
【０１１７】
特定の態様では、テール特有航空機性能モデル１８１は、図４を参照して説明されるように、燃料流バイアス４０２、総重量５６４、マッハ数５０２、気圧高度５０６、ＩＳＡ偏差５３２、又はこれらの組み合わせに対応する推定された燃料流５５１を示す。例えば、推定された燃料流５５１は、燃料流バイアス４０２に基づいて、第１の推定された燃料流の調整（例えば、推定された燃料流５５１＝（燃料流バイアス４０２）（第１の推定された燃料流））に対応し、ここで、第１の推定された燃料流は、公称航空機性能モデル１８５によって、総重量５６４、マッハ数５０２、気圧高度５０６、ＩＳＡ偏差５３２、又はこれらの組み合わせに対応するように示される。特定の態様では、燃費５８２は、燃料流５２２（例えば、燃費５８２＝真対気速度５３８／燃料流５２２）に基づく。特定の態様では、燃費５８２は、推定された燃料流５５１（例えば、燃費５８２＝真対気速度５３８／推定された燃料流５５１）に基づく。
【０１１８】
推奨値ジェネレータ１７６は、総重量５６４が、総重量閾値を満たさない（例えば、より大きい）と決定したことに応答して、高総重量インジケータ５５３を設定して、第１の値（例えば、１）を有するようにする。代替的に、推奨値ジェネレータ１７６は、総重量５６４が、総重量閾値を満たす（例えば、総重量閾値以下である）と決定したことに応答して、高総重量インジケータ５５３を設定して、第２の値（例えば、０）を有するようにする。特定の態様では、総重量閾値は、ユーザ入力、構成設定、デフォルトデータ、又はこれらの組み合わせに対応する。
【０１１９】
特定の態様では、推奨値ジェネレータ１７６は、式４５に基づいて、複数の推奨巡航高度５５４に関連付けられた推定されたコスト指数群５５８を決定する。例えば、推奨値ジェネレータ１７６は、巡航高度５７４に関連付けられた、推定された総重量５４４及び推定された圧力比５５７を決定する。推奨値ジェネレータ１７６は、式４５を用いて、巡航高度５７４に関連付けられた、推定されたコスト指数５６８を決定する。ここで、
2020164152.tif 000164
は、推定された推奨コスト指数５６８に対応し、
2020164152.tif 000165
は、飛行コスト４１６に対応し、
2020164152.tif 000166
は、推定された重量５４４に対応し、
2020164152.tif 000167
は、推定された圧力比５５７に対応する。
【０１２０】
特定の態様では、複数の巡航高度５５４は、ユーザ入力、構成設定、デフォルトデータ、又はこれらの組み合わせに対応する。推奨値ジェネレータ１７６は、総重量入力調節係数４０４及び複数のパラメータに基づいて、推定された総重量５４４を決定する。説明すると、推奨値ジェネレータ１７６は、式４６に基づいて、推定された総重量５４４を決定する。ここで、
2020164152.tif 000168
は、推定された総重量５４４に対応する。
2020164152.tif 000169
は、図４を参照して説明されるように、総重量入力調節係数によって示された切片項に対応する。
2020164152.tif 000170
は、図４を参照して説明されるように、総重量入力調節係数４０４に対応する。
2020164152.tif 000171
は、飛行データ１０５によって示されたパラメータ、巡航高度５７４に関連付けられたパラメータ、又はその両方に対応する。例えば、飛行データ１０５によって示された高度から独立した第１のパラメータ、及び高度に依存する第２のパラメータは、巡航高度５７４に基づいて推定される。説明すると、第１のパラメータは、推定された圧力比５５７、推定されたＩＳＡ偏差５５９、又はその両方を含む。
【０１２１】
特定の態様では、推定された総重量５４４は、切片項、第１の重み付け入力パラメータ（例えば、第１の調整係数＊燃料重量５２４）、第２の重み付け入力パラメータ（例えば、第２の調整係数＊推定された燃料流５５１）、第３の重み付け入力パラメータ（例えば、第３の調整係数＊（推定された燃料流５５１）２）、第４の重み付け入力パラメータ（例えば、第４の調整係数＊高総重量インジケータ５５３）、第５の重み付け入力パラメータ（例えば、第５の調整係数＊圧力比５５７）、第６の重み付け入力パラメータ（例えば、第６の調整係数＊（静大気温度５３０と推定されたＩＳＡ偏差５５９との合計））、第７の重み付け入力パラメータ（例えば、第７の調整係数＊ＡＯＡ５２８）、第８の重み付け入力パラメータ（例えば、第８の調整係数＊（ＡＯＡ５２８）２）、第９の重み付け入力パラメータ（例えば、第９の調整係数＊（ＡＯＡ５２８）３）、第１０の重み付け入力パラメータ（例えば、第１０の調整係数＊安定板トリム設定５２６）、第１１の重み付け入力パラメータ（例えば、第１１の調整係数＊（安定板トリム設定５２６）２）、第１２の重み付け入力パラメータ（例えば、第１２の調整係数＊マッハ数５０２）、第１３の重み付け入力パラメータ（例えば、第１３の調整係数＊（マッハ数５０２）２）、又はこれらの組み合わせの合計に対応する。
【０１２２】
推奨値ジェネレータ１７６は、式５に基づいて、推定された圧力比５５７を決定する。ここで、
2020164152.tif 000172
は、推定された圧力比５５７に対応し、ｈｐは、巡航高度５７４に対応し、
2020164152.tif 000173
は、オイラー数（２．７１８２８１８２８．．）に対応する。推奨値ジェネレータ１７６は、式３に基づいて、推定されたＩＳＡ偏差５５９を決定する。ここで、
2020164152.tif 000174
ＩＳＡは、推定されたＩＳＡ偏差５５９に対応し、ＳＡＴは、静大気温度５３０に対応し、ｈｐは、巡航高度５７４に対応する。
【０１２３】
推奨値ジェネレータ１７６は、推定されたコスト指数群５５８に基づいて、巡航高度５５４から推奨巡航高度１９５を選択する。特定の態様では、推奨値ジェネレータ１７６は、推定されたコスト指数５６８が推定されたコスト指数群５５８の間で最低であると特定したことに応答して、（推定されたコスト指数５６８に関連付けられた）巡航高度５７４が航空機１０８の予測最小運転コスト巡航高度に対応すると決定する。推奨値ジェネレータ１７６は、巡航高度５７４が航空機１０８の予測最小運転コスト巡航高度に対応すると決定したことに応答して、巡航高度５７４を推奨巡航高度１９５として選択する。
【０１２４】
特定の態様では、推奨値ジェネレータ１７６は、総重量５６４、圧力比５３６、推奨コスト指数１９３、又はこれらの組み合わせに基づいて、推奨速度１９７を決定する。例えば、推奨値ジェネレータ１７６は、速度計算器（例えば、Ｅｃｏｎ巡航速度テーブル）へのアクセスを有する。速度計算器は、推奨コスト指数１９３、対地速度５２０、真対気速度５３８、総重量５６４、圧力比５３６、温度比５３４、又はこれらの組み合わせを推奨速度１９７に対してマッピングする。
【０１２５】
図６を参照すると、ＧＵＩ１６３の態様の例が示されている。特定の態様では、ＧＵＩ１６３は、図１の推奨値ジェネレータ１７６、搭載型計算デバイス１０２、航空機１０８、システム１００、又はこれらの組み合わせによって生成される。
【０１２６】
図６では、ＧＵＩ１６３は、計画速度１５７（例えば、０．７８０マッハ）、マッハ数５０２（例えば、０．７８３マッハ）、及び推奨速度１９７（例えば、０．７８３）を示す。特定の態様では、マッハ数５０２は、現在のマッハ数を表す。例えば、マッハ数５０２は、航空機１０８に対して最近検出されたマッハ数を表す。ＧＵＩ１６３は、計画速度１５５（例えば、４００）、気圧高度５０６（例えば、４００）、及び推奨巡航高度１９５（例えば、４０９）を示す。特定の態様では、計画高度１５５は計画飛行レベルを表し、気圧高度５０６は現在の飛行レベルを表し、推奨巡航高度１９５は推奨飛行レベルを表す。ＧＵＩ１６３は、計画燃費１５９（例えば、９．０９ｎｍ／１００ｌｂｓ）、及び燃費５８２（例えば、１１．２８ｎｍ／１００ｌｂｓ）を示す。特定の態様では、燃費５８２は、現在の燃費を表す。
【０１２７】
ＧＵＩ１６３は、ターゲットコスト指数１８９、推奨コスト指数１９３、及び検出されたコスト指数６０１を示す。特定の態様では、ターゲットコスト指数１８９は、現在のターゲットコスト指数を示す。例えば、推奨値ジェネレータ１７６は、以下の式に基づいて、検出されたコスト指数６０１を決定する。
2020164152.tif 000175
ここで、
2020164152.tif 000176
は、検出されたコスト指数６０１に対応し、
2020164152.tif 000177
は、図５のマッハ数５０２に対応し、
2020164152.tif 000178
は、対地速度５２０に対応し、
2020164152.tif 000179
は、真対気速度５３８に対応し、
2020164152.tif 000180
は、総重量５６４又は推定された総重量５５５に対応し、
2020164152.tif 000181
は、圧力比５３６に対応し、
2020164152.tif 000182
は、温度比５３４に対応し、ｆは、コスト指数計算機（例えば、Ｅｃｏｎ巡航速度テーブル）の関数（例えば、マッピング）に対応する。
【０１２８】
したがって、ＧＵＩ１６３は、速度、高度、燃費、コスト指数、又はこれらの組み合わせの計画値、実際値、及び推奨値のリアルタイムの表示を可能にする。幾つかの実施例では、ＧＵＩ１６３は、変化する飛行条件及びテール特有性能を考慮する航空機１０８の動作に関して、ユーザ（例えば、パイロット）が、飛行中に情報に基づいた決断を行うことを可能にする。例えば、ユーザは、表示された計画値、実際値、及び推奨値の比較に基づいて、図１の選択されたコスト指数１５３、選択された速度１６５、選択された高度１６７、又はこれらの組み合わせを示すユーザ入力を提供する。幾つかの実施例では、搭載型計算デバイス１０２は、自動的に（例えば、ユーザ入力とは別に）選択されたコスト指数１５３を推奨コスト指数１９３に、選択された速度１６５を推奨速度１９７に、選択された高度１６７を推奨巡航高度１９５に設定し、又はこれらの組み合わせを行う。搭載型計算デバイス１０２（又は航空機１０８の別の構成要素）は、ユーザ入力に基づき、１つ以上の制御指令を生成し、図１を参照して説明されるように、航空機１０８の高度を選択された高度１６７に、航空機１０８の速度を選択された速度１６５に更新し、又はこの両方を行う。推奨コスト指数１９３、推奨速度１９７、推奨巡航高度１９５、又はこれらの組み合わせに基づく航空機１０８の動作は、計画値（例えば、ターゲットコスト指数１８９、計画速度１５７、計画高度１５５、又はこれらの組み合わせ）に対して航空機１０８の運転コストを減らす。
【０１２９】
図７は、テール特有パラメータ計算のための方法７００のフロー図である。特定の態様では、方法７００は、図１の飛行データパーサ１７２、テール特有パラメータジェネレータ１７４、推奨値ジェネレータ１７６、プロセッサ１７０、搭載型計算デバイス１０２、航空機１０８、システム１００、又はこれらの任意の組み合わせによって実行される。
【０１３０】
方法７００は、７０２において、第１の航空機のデータバスから飛行データを受信することを含む。例えば、図１の推奨値ジェネレータ１７６は、図１を参照して説明されるように、航空機１０８のデータパス１４０から飛行データ１０５を受信する。
【０１３１】
方法７００は、７０４において、飛行データ及びテール特有航空機性能モデルに基づいて、推奨コスト指数及び推奨巡航高度を生成することをさらに含む。例えば、図１の推奨値ジェネレータ１７６は、図１及び図５を参照して説明されるように、飛行データ１０５及びテール特有航空機性能モデル１８１に基づいて、推奨コスト指数１９３及び推奨巡航高度１９５を生成する。テール特有航空機性能モデル１８１は、航空機１０８の履歴飛行データ１０７、及び公称航空機性能モデル１８５に基づいている。公称航空機性能モデル１８５は、図１を参照して説明されるように、航空機１０８と同じ航空機タイプ（例えば、航空機タイプ１８７）の第２の航空機（例えば、代表的な航空機）に関連付けられる。
【０１３２】
方法７００は、７０６において、推奨コスト指数及び推奨巡航高度を第１の航空機のディスプレイデバイスに提供することをさらに含む。例えば、図１の推奨値ジェネレータ１７６は、推奨コスト指数１９３及び推奨巡航高度１９５を航空機１０８のディスプレイデバイス１４４に提供する。説明すると、推奨値ジェネレータ１７６は、推奨コスト指数１９３、推奨巡航高度１９５、又はその両方を示すＧＵＩ１６３を生成する。推奨値ジェネレータ１７６は、ＧＵＩ１６３をディスプレイデバイス１４４に提供する。
【０１３３】
したがって、方法７００は、テール特有パラメータ１４１（例えば、テール特有パラメータ１４１に基づくテール特有航空機性能モデル１８１）の使用を可能にし、推奨コスト指数１９３を決定する。幾つかの実施例では、推奨コスト指数１９３、推奨巡航高度１９５、又はこの両方は、飛行中の航空機１０８の運転コストを減少（例えば、最小化）させる。
【０１３４】
本開示の態様は、図８に示す航空機１０８の文脈で説明され得る。航空機１０８は、複数のシステム８２０（例えば、高レベルシステム）を有する機体８１８、及び内装８２２を含む。システム８２０の実施例には、推進システム８２４、電気システム８２６、環境システム８２８、油圧システム８３０、飛行データパーサ１７２、テール特有パラメータジェネレータ１７４、及び推奨値ジェネレータ１７６のうちの１つ以上が含まれる。他のシステムもさらに含まれ得る。
【０１３５】
飛行データパーサ１７２、テール特有パラメータジェネレータ１７４、推奨値ジェネレータ１７６、又はこれらの組み合わせは、本開示に係る、コンピュータによって実施される方法、及びコンピュータによって実行可能なプログラム指令（又はコード）の態様を指示するように構成されている。例えば、飛行データパーサ１７２、テール特有パラメータジェネレータ１７４、推奨値ジェネレータ１７６、又はこれらの部分は、指令を実行して、図１から図７を参照して説明される１つ以上の動作を開始、実行、又は制御するように構成されている。
【０１３６】
図１から図８の１つ以上は、本開示の教示に係る、システム、装置、及び／又は方法を示すが、本開示は、これらの図示されたシステム、装置、及び／又は方法に限定されない。本明細書に図示又は記載された図１から図８のいずれかの１つ以上の機能又は構成要素を、図１から図８の別の図の１つ以上の他の部分と組み合わせることができる。例えば、図７の方法７００の１つ以上の要素を、本明細書に記載された他の動作と組み合わせて実行することができる。したがって、本明細書に記載された実装形態は１つも限定的であると解釈するべきではなく、本開示の諸実装形態は、本開示の教示から逸脱せずに適切に組み合わせることができる。一例を挙げると、図１から図７を参照して説明される１つ以上の動作は、任意選択的であってもよく、少なくとも部分的に同時に実行されてもよく、且つ／又は図示又は説明されているより異なる順序で行われてもよい。
【０１３７】
上述の実施例は、例示的なものであり、本開示を限定するものではない。本開示の原則による数々の修正例及び変形例が可能であることを理解されたい。
【０１３８】
本明細書に記載された実施例の例示は、様々な実装形態の構造の概略的な理解をもたらすことが意図されている。これらの例示は、本明細書に記載された構造又は方法を利用する装置及びシステムの全ての要素及び特徴を網羅的に説明する役割を果たすことは意図されていない。本開示を精査することで、当業者には、他の多くの実装形態が明らかになり得る。本開示の範囲から逸脱せずに構造的且つ論理的な置換及び変更を行うことができるように、他の実装形態を利用し、本開示から他の実装形態を導き出すことができる。例えば、図面に示す順序とは異なる順序で方法動作を実行してもよく、又は１つ以上の方法動作を省略してもよい。したがって、本開示及び図面は、限定的というよりは、むしろ例示的なものと見なすべきである。
【０１３９】
さらに、本明細書では具体的な実施例が例示且つ説明されてきたが、同一又は類似の結果を実現するよう設計された任意の後続の構成は、図示の特定の実装形態と置き換えられ得ることを認識すべきである。本開示は、様々な実装形態の後続する任意の及びすべての適用例又は変形例を含むことが意図されている。上述の実装形態の組み合わせ、及び本明細書で特段に説明されていない他の実装形態は、本明細書を精査することで当業者には明らかになろう。
さらに、本開示は、以下の条項による実施形態を含む。
【０１４０】
条項１
テール特有パラメータ計算のためのデバイスであって、
航空機タイプ（１８７）のうちの第１の航空機（１０８）のためのテール特有航空機性能モデル（１８１）であって、前記第１の航空機（１０８）の履歴飛行データ（１０７）に基づくテール特有航空機性能モデル（１８１）、及び前記航空機タイプ（１８７）のうちの第２の航空機に関連付けられた公称航空機性能モデル（１８５）を記憶するように構成されたメモリ（１２２）、
前記第１の航空機（１０８）のデータバス（１４０）から飛行データ（１０５）を受信するように構成されたネットワークインタフェース（１３０）、並びに
少なくとも部分的に前記飛行データ（１０５）及び前記テール特有航空機性能モデル（１８１）に基づいて、推奨コスト指数（１９３）及び推奨巡航高度（１９５）を生成し、前記推奨コスト指数（１９３）及び前記推奨巡航高度（１９５）をディスプレイデバイス（１４４）に提供するように構成されたプロセッサ（１７０）
を備えているデバイス。
【０１４１】
条項２
ターゲットコスト指数に基づく前記第１の航空機の動作に対して、前記推奨コスト指数（１９３）及び前記推奨巡航高度（１９５）に基づく前記第１の航空機（１０８）の動作が、前記第１の航空機（１０８）の運転コストを減少させる、条項１に記載のデバイス。
【０１４２】
条項３
前記プロセッサ（１７０）が、飛行の暗示コスト指数（４５５）を決定するようにさらに構成され、前記推奨コスト指数（１９３）が、前記暗示コスト指数（４５５）に基づき、前記暗示コスト指数（４５５）が、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の報告された総重量（２０４、２６４、４５３）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出されたマッハ数（２０２）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出された対地速度（２２０）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出された対気速度（２３８）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出された気圧高度（２０６）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の外部で検出された気温（２０８、２３０）、又はこれらの組み合わせに基づく、条項１又は２に記載のデバイス。
【０１４３】
条項４
前記プロセッサ（１７０）が、飛行中の前記第１の航空機（１０８）の推定された総重量（４５３）を決定するようにさらに構成され、前記推定された総重量（４５３）が、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の燃料重量（２２４）、基準燃料重量、前記飛行中の推定燃料流（４６１）、前記飛行のための高総重量インジケータ、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出された気圧高度（２０６）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の外部で検出された気温（２０８、２３０）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出されたマッハ数（２０２）、前記飛行の前記第１の航空機（１０８）の検出された迎え角（２２８）、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の検出された安定板トリム設定（２２６）、又はこれらの組み合わせに基づき、前記推奨コスト指数（１９３）が、前記推定された総重量（４５３）に基づく、条項１から３のいずれか一項に記載のデバイス。
【０１４４】
条項５
前記プロセッサ（１７０）が、前記飛行中の前記第１の航空機（１０８）の推定された最小運用コスト（４１６）、前記推定された総重量（４５３）、前記検出された気圧高度（２０６）、又はこれらの組み合わせに基づいて、前記推奨コスト指数（１９３）を決定するようにさらに構成されている、条項１から４のいずれか一項に記載のデバイス。
【０１４５】
条項６
前記推奨巡航高度（１９５）が、前記第１の航空機（１０８）の予測最小運転コスト巡航高度（５７４）に対応し、前記推奨巡航高度（１９５）が、複数の巡航高度（５５４）に関連付けられた推定されたコスト指数群（５５８）に基づき、前記推定されたコスト指数群（５５８）のうちの推定されたコスト指数（５６８）が、前記予測最小運転コスト巡航高度（５７４）に関連付けられ、前記推定されたコスト指数（５６８）が、飛行中の前記第１の航空機（１０８）の推定された総重量（５４４）に基づく、条項１から５のいずれか一項に記載のデバイス。
【０１４６】
条項７
前記メモリ（１２２）、前記ネットワークインタフェース（１３０）、及び前記プロセッサ（１７０）が、前記第１航空機（１０８）に組み込まれる、条項１から６のいずれか一項に記載のデバイス。
【０１４７】
条項８
前記メモリ（１２２）、前記ネットワークインタフェース（１３０）、及び前記プロセッサ（１７０）が、ポータブル電子フライトバッグ（ＥＦＢ）に組み込まれる、条項１に記載のデバイス。
【０１４８】
条項９
前記プロセッサ（１７０）が、前記第１の航空機（１０８）の前記履歴飛行データ（１０７）に基づいて前記公称航空機性能モデル（１８５）を修正することによって、前記テール特有航空機性能モデル（１８１）を生成するようにさらに構成されている、請求条項１から８のいずれか一項に記載のデバイス。
【０１４９】
条項１０
前記公称航空機性能モデル（１８５）が、前記第２の航空機の第２の飛行データに基づき、前記プロセッサ（１７０）は、前記履歴飛行データ（１０７）が、フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定したことに応答して、前記第１の航空機（１０８）の前記履歴飛行データ（１０７）に基づいて、前記公称航空機性能モデル（１８５）を修正するように構成されている、条項１から９のいずれか一項に記載のデバイス。
【０１５０】
条項１１
前記プロセッサ（１７０）は、前記履歴飛行データ（１０７）が前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすかどうかを決定することに先立ち、前記第１の航空機（１０８）の気圧高度（２０６）とターゲット気圧高度（３１５）との間の違いに基づいて、前記履歴飛行データ（１０７）を分類するようにさらに構成され、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記第１の航空機（１０８）の前記気圧高度（２０６）を示す、条項１から１０に記載のデバイス。
【０１５１】
条項１２
前記プロセッサ（１７０）は、前記第１の航空機（１０８）の気圧高度（２０６）が、高度閾値（３５３）を満たすと決定したことに応答して、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定するようにさらに構成され、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記第１の航空機（１０８）の前記気圧高度（２０６）を示す、条項１から１１のいずれか一項に記載のデバイス。
【０１５２】
条項１３
前記プロセッサ（１７０）は、前記第１の航空機（１０８）の報告された総重量（２０４、２６４）が、総重量閾値（３５５）を満たすと決定したことに応答して、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定するようにさらに構成され、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記第１の航空機（１０８）の前記報告された総重量（２０４、２６４）を示す、条項１から１２のいずれか一項に記載のデバイス。
【０１５３】
条項１４
前記プロセッサ（１７０）は、前記第１の航空機（１０８）の第１の気圧高度（２０６）と前記第１の航空機（１０８）の第２の気圧高度（２０６）との間の違いが、高度変更閾値（３５７）を満たすと決定したことに応答して、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定するようにさらに構成され、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記第１の気圧高度（２０６）及び前記第２の気圧高度（２０６）を示し、前記第１の気圧高度（２０６）が、第１のデータ収集時間に関連付けられ、前記第２の気圧高度（２０６）が、第２のデータ収集時間に関連付けられる、条項１から１３のいずれか一項に記載のデバイス。
【０１５４】
条項１５
前記プロセッサ（１７０）は、前記第１の航空機（１０８）の第１の燃料流（２２２）と前記第１の航空機（１０８）の第２の燃料流（２２２）との間の違いが、燃料流変更閾値（３５９）を満たすと決定したことに応答して、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定するようにさらに構成され、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記第１の燃料流（２２２）及び前記第２の燃料流（２２２）を示し、前記第１の燃料流（２２２）が、第１のデータ収集時間に関連付けられ、前記第２の燃料流（２２２）が、第２のデータ収集時間に関連付けられる、条項１から１４のいずれか一項に記載のデバイス。
【０１５５】
条項１６
前記プロセッサ（１７０）は、前記第１の航空機（１０８）に関連付けられた第１の迎え角（２２８）と前記第１の航空機（１０８）に関連付けられた第２の迎え角（２２８）との間の違いが、迎え角変更閾値（３６１）を満たすと決定したことに応答して、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定するようにさらに構成され、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記第１の迎え角（２２８）及び前記第２の迎え角（２２８）を示し、前記第１の迎え角（２２８）が、第１のデータ収集時間に関連付けられ、前記第２の迎え角（２２８）が、第２のデータ収集時間に関連付けられる、条項１から１５のいずれか一項に記載のデバイス。
【０１５６】
条項１７
前記プロセッサ（１７０）は、
前記履歴飛行データ（１０７）に基づいて、平均燃費（３６９）を決定し、
前記履歴飛行データ（１０７）によって示された燃費（２８２）が、燃費閾値（３７５）を満たすと決定したことに応答して、前記履歴飛行データ（１０７）が、前記フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定するようにさらに構成され、前記燃費閾値（３７５）が、前記平均燃費（３６９）に基づく、条項１から１６のいずれか一項に記載のデバイス。
【０１５７】
条項１８
テール特有パラメータ計算のための方法であって、
デバイスにおいて、航空機タイプ（１８７）のうちの第１の航空機（１０８）のデータバス（１４０）から飛行データ（１０５）を受信することと、
前記飛行データ（１０５）及びテール特有航空機性能モデル（１８１）に少なくとも部分的に基づき、推奨コスト指数（１９３）及び推奨巡航高度（１９５）を生成することであって、前記テール特有航空機性能モデル（１８１）が、前記第１の航空機（１０８）の履歴飛行データ（１０７）、及び前記航空機タイプ（１８７）うちの第２の航空機に関連付けられた公称航空機性能モデル（１８５）に基づく、推奨コスト指数（１９３）及び推奨巡航高度（１９５）を生成することと、
前記デバイスから前記第１の航空機（１０８）のディスプレイデバイス（１４４）へと前記推奨コスト指数（１９３）及び前記推奨巡航高度（１９５）を提供することと
を含む方法。
【０１５８】
条項１９
前記飛行データ（１０５）に基づいて、前記テール特有航空機性能モデル（１８１）を更新することをさらに含む、条項１８に記載の方法。
【０１５９】
条項２０
指令を記憶するコンピュータ可読記憶デバイスであって、前記指令は、プロセッサ（１７０）によって実行されると、前記プロセッサ（１７０）に、
航空機タイプ（１８７）のうちの第１の航空機（１０８）のデータバス（１４０）から飛行データ（１０５）を受信することと、
前記飛行データ（１０５）及びテール特有航空機性能モデル（１８１）に少なくとも部分的に基づき、推奨コスト指数（１９３）及び推奨巡航高度（１９５）を生成することであって、前記テール特有航空機性能モデル（１８１）が、前記第１の航空機（１０８）の履歴飛行データ（１０７）、及び前記航空機タイプ（１８７）の第２の航空機に関連付けられた公称航空機性能モデル（１８５）に基づく、推奨コスト指数（１９３）及び推奨巡航高度（１９５）を生成することと、
前記推奨コスト指数（１９３）及び前記推奨巡航高度（１９５）を前記第１の航空機（１０８）のディスプレイデバイス（１４４）に提供することと
を含む動作を実行させる、コンピュータ可読記憶デバイス。
【０１６０】
条項２１  
前記工程は、前記飛行データ（１０５）が、フィルタ基準（３０１、３０３）を満たすと決定したことに応答して、前記飛行データ（１０５）に基づいて、テール特有航空機性能モデル（１８１）を更新することをさらに含む、条項２０に記載のコンピュータ可読記憶デバイス。
【０１６１】
本開示の「要約」は、特許請求の範囲若しくは意味を解釈したり、又は限定したりするために使用されるものではないとの理解のもとに、提出される。加えて、上記の「発明を実施するための形態」においては、本開示を簡潔にする目的で、様々な特徴が、グループ化されたり、又は、単一の実装形態で説明されたりする場合がある。上述の実施例は、本発明を例示するが、本開示を限定するものではない。本開示の原理に従って多くの修正例及び変形例が可能であることも理解されたい。下記の特許請求の範囲に反映されているように、特許請求されている主題は、開示されている実施例のいずれでも、全ての特徴を対象としているわけではないことがある。したがって、本開示の範囲は、下記の特許請求の範囲及びその均等物によって規定される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【外国語明細書】
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2020164152000002.pdf
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