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题名基于QAR数据的飞行员个体超限风险精细化评价模型
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作者
汪磊
安佳宁
赵新斌
俞力玲
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机构
中国民航大学安全科学与工程学院
中国民航科学技术研究院航空安全研究所
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期35-42,共8页
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基金
国家自然科学基金资助(32071063)。
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文摘
为定量评价飞行员个体超限风险,提出一种基于快速存取记录器(QAR)数据和飞行品质监控(FOQA)的飞行员个体超限风险精细化评价模型。首先,根据事故统计结果、国际民航组织(ICAO)及FOQA基站划分的核心风险类别,选取其中3类风险的FOQA监控项目作为评价指标,计算飞行员个体单项核心风险值;然后,运用熵权逼近理想解排序法(TOPSIS)测算各项核心风险值所占权重,提出飞行员个体超限风险精细化评价模型;最后,将模型运用于实际飞行风险量化评价,通过采集中国民航(CAAC)FOQA基站中共9317条多源融合数据,量化飞行员个体超限风险,得到飞行员个体超限风险量化值排序,结合K-means聚类算法划分飞行员个体超限风险等级。结果表明:该模型可量化排序1693名飞行员个体超限风险,并将飞行员超限风险等级划分为高风险、中风险和低风险3类。
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关键词
快速存取记录器(QAR)数据
个体超限风险
精细化评价
飞行品质监控(FOQA)
熵权逼近理想解排序(TOPSIS)法
K-MEANS聚类
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Keywords
quick access recorder(QAR)data
individual exceedance risk
refined evaluation
flight operations quality assurance(FOQA)
entropy-weighted technique for order preference by similarity to an ideal solution(TOPSIS)
K-means clustering
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分类号
X949
[环境科学与工程—安全科学]
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