Die Herausforderung
Eine konkrete Aufgabe lösen
Historische Kennzahlen lagen in einzelnen Flugdateien, wodurch übergreifende Fragen nur langsam beantwortet werden konnten.
Engineering-Analytik
Flugtest-Intelligenz
Professional project · non-confidential overview
Eine analytische Datenbank, die segmentierte Hubschrauber-Flugtestdaten schnell für Engineering-Fragen nutzbar macht.
Gestaltungsanforderungen
- Manöver und Übergänge der Flugtests strukturell erhalten.
- Unvollständige Aufzeichnungen nutzbar halten und die Konsistenz sichern.
- Große historische Abfragen über Engineering-Tools zugänglich machen.
- Mehrere Prototypen mit einem gemeinsamen Modell unterstützen.
Die Lösung
Für eine klare Entscheidung entwickelt
Eine PostgreSQL-Datenbank speichert vorberechnete Kennzahlen für Event-Marker-Segmente und rund 2 000 Signale je Flug. Python-Werkzeuge liefern Abfragen, CSV-Exporte und visualisierungsfertige Ergebnisse.
Visualisierung
Ein kompakter Ablauf zeigt Import, Segmentierung, analytische Speicherung und Engineering-Zugriff.
Ablauf
Segment
Event Marker signals divide each processed flight into manoeuvre and transition segments.
Calculate
Statistical and signal-behaviour metrics are calculated for available signals.
Store
Results are inserted into indexed prototype databases.
Retrieve
Python tools return metrics for analysis, CSV export or plotting.
Verwendete Technologien
Ergebnisse / Wirkung
~85,000historical flight segments
<10 stypical single-signal retrieval
5 yearsof operational use
Erkenntnisse
Der grösste Performancegewinn kam vom Zugriffsmuster, nicht nur vom Algorithmus.
Das Datenmodell sollte die Denkweise der Ingenieurinnen und Ingenieure abbilden.
Gespeicherte Daten schaffen erst durch eine passende Zugriffsschicht Wert.