针对气动数据高维、量大、来源广泛的特点以及使用单机工具进行数据分析功能单一的问题,在已有飞行器气动数据的基础上,设计并实现了基于MVVM模式的气动数据可视化分析系统;该系统基于气动试验、仿真、处理与分析的领域类数据语义化,通过MVVM框架的动态模板建立了灵活、快速的气动数据分组及聚合机制,并同时适配气动力、热、压的可视化分析需求,动态生成通用的交互与可视化UI组件,通过对系统进行不同参数的选取及条件值设置来进行气动数据的分析、处理与结果的可视化,从而提高研究人员的工作效率;实际应用表明,该系统界面友好,性能稳定,能简单快捷地通过动态生成的数据筛选条件进行分析可视化的操作,满足研究人员的需求。

用稳健的最小截平方和(LTS)估计检测气动数据中的异常,但气动数据是海量和高维的,使得LTS要求解的矩阵维数很大,造成巨大的时空开销。为此,引入迭代的奇异值分解(ISVD)求解LTS的最小二乘问题,实现更快的异常检测。实证分析采用某飞行器外形数据,分别运用OLS,FastLTS以及ISVD-FastLTS对数据集进行异常检测和对比分析。实验证明,相比于传统方法,ISVD-FastLTS能更加快速且准确地识别异常值。