(沈阳航空航天大学 辽宁沈阳 110136)
摘要：本论文以美国32种无人作战飞机的性能参数为研究对象，运用SPSS统计学的软件，通过构建无人作战飞机性能相关模型，运用相关性检验、多元线性回归分析等数据分析方法，对无人作战飞机的性能数据进行分析，并研究无人作战飞机的发展态势。为无人作战飞机未来的发展及研制提供对比参考，最终实现无人作战飞机性能的提升。
关键词：无人作战飞机性能；首飞期；多元线性回归分析
引言：近年来，由于无人作战飞机价格低廉，体积较小，方便携带，便于隐蔽。操作简单，机动性能好，能够在恶劣环境中、偏远环境中作战。在执行任务或者作战时能够大大减少人员伤亡，减少财产损失。无人作战飞机研制周期较短，费用较少。无人作战飞机优点众多，这让它有着各种各样应用的场合，例如战场、训练场、侦查方面等等，所以各个国家争先恐后，花费大量人力物力财力潜心研究。
无人作战飞机具有许多项性能指标，例如翼展、空重、航程、飞行速度等，这些使无人作战飞机能够安全稳定的飞行，本文主要研究翼展、空重、航程这三大性能指标。无人作战飞机能否研制成功存在不确定性，并且不同研制时间，不同研制方向，无人作战飞机性能差距较大。将无人作战飞机性能的各项指标综合起来，就能看出无人作战飞机随时间在不断发展变化的情况，而这些指标也给之后的研制提供了一定的对比参考，随着技术水平的提高，无人机性能可以不断优化。本文研究无人作战飞机性能与首飞期的关系模型，以此来观察无人作战飞机的性能发展态势。
1.研究方法
利用SPSS Statistics软件建立多元线性回归模型：
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其中y为根据所有变量x计算出的估计值，
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为常数项，
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称为y对应与
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的偏回归系数。
本文利用此模型分析无人作战飞机性能的数据调查报告。无人作战飞机的综合性能可以用无人作战飞机的首次飞行时间（First Flight Date）（即首飞期）来表示。无人作战飞机的性能作为自变量，直升机的首飞期作为因变量，得出综合性能评价模型
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其中，FFD为实际首飞期，
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为无人作战飞机的各项基本性能；
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为偏回归系数。将调查报告中无人机作战飞机的数据（见附录）带入式（2.2）中，可以得出该无人作战飞机的真实综合性能值：
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其中，
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为真实首飞期。将
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与FFD比较，可以得出无人作战飞机实际首飞期与真实首飞期之间的差距。
2.模型分析
2.1相关性分析
表2.1.相关性检验
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利用SPSS软件，分别对首飞期（FFD）与翼展、空重、航程进行相关性检验。结果如表1所示，FFD与翼展、空重、航程的显著性分别为0.003、0.003、0.000，均<0.05,结果非常显著，上述分析可信。FFD与翼展、空重、航程的皮尔逊相关性均处于|0.5-0.7|之间，根据规定，FFD与翼展、空重、航程属于中等相关，相关程度分别为50.5%、51.4%、65.6%。
2.2多元线性回归分析
本文将以美国的无人作战飞机样本数据（见附录）为例对无人作战飞机性能进行评价。将取1947年11月的无人作战飞机的首飞期（FFD）为0，其他无人作战飞机实际首次飞行或试飞时间与1947年11月之间相差的月数作为首飞期。取无人作战飞机的翼展、空重、航程这三项基本性能来做多元线性回归分析。将附表中的样本数据代入式（2.2），使用SPSS软件对进行多元线性回归分析。
表2.2模型摘要
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表2.3 方差分析
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从表2.2中的数据中可以看出调整后的R方=0.511，自变量可以解释因变量51.1%左右的变异。从表2.3中的数据中，可以看到该模型的显著性为0.000小于0.005，所以该模型至少存在一个自变量能够对因变量存在影响。
表2.4 原系数分析
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表2.5 修正后系数分析
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从表2.4原系数分析可以看出来常量和翼展的显著性分别是0.661，0.102均大于0.05，不能根据此时的未标准化系数建立模型，须在SPSS软件多元线性回归方程分析中去除常量，分析结果如表2.5。其中翼展、空重、航程显著性分别为0.041、0.023、0.010均小于0.05。该回归模型成立，未标准化系数作为模型对应自变量的系数。
最终得出回归模型为：
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在式（2.4）中，
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为真实首飞期,
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为翼展，
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为空重，
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为航程。将样本数据代入式（2.4），还可以得出真实的
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值（见附表）。
3.总结
本文只对收集到的32架美国无人作战飞机的数据进行模型构建，数据较少，模型系数与真实情况稍有些差别；性能模型只考虑了无人作战飞机的翼展、空重、航程三大主要性能因素，有些局限性。但是本文构建模型以及计算出来的数据可以让我们直观的了解到每架无人作战飞机发展趋势以及研制总体趋势。该方法亦可以扩展研究一个国家中各个型号的无人作战飞机的发展趋势以及比较国家与国家之间的无人作战飞机的发展趋势。
参考文献
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附录
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