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作者：刘鹏;邓晓政;
单位：中国飞行试验研究院;
摘要：飞机试飞试验点是基本的飞行试验任务，如何对其进行科学、有效的编排，形成合理的试飞计划，对整个试飞全生命周期的安全、效率、成本目标起到了至关重要的作用。其中，试验点之间的关联关系分析，尤其是前置关系的确定决定了试验点执行顺序，是关键的试飞计划编排因素。因此，文中提出一种基于图卷积神经网络的知识挖掘算法来解决试验点的前置关系预测需求。整个算法模型基于试验点结构化表征的知识图谱开展，随后设计了图知识要素提取、基于图卷积的深层试验点特征挖掘、试验点对逻辑关系回归等模块，挖掘出试验点对间的关联性，实现了较为精准的前置关系预测。在飞行试验中，对试验点数据进行测试，并对比多个经典模型，文中算法的准确率和稳定性具有明显的优势，验证了所提算法的有效性。
关键词：飞行试验;;试验点执行关系;;图学习;;图卷积神经网络;;自编码器;;知识图谱
基金资助：中华人民共和国科学技术部国家重点研发计划(2022YFB4300205)
