飞行疲劳风险管理体系研究进展

为促进我国民航飞行疲劳风险管理体系(FRMS)的建设和发展,有必要改进原有以单纯限制飞行时间为手段的疲劳风险管理方式,以提升我国民航安全水平。首先介绍FRMS的定义、系统组成、实施程序、核心要素和数据模型;其次重点阐述该体系国内外建设实施情况,进而总结归纳FRMS建设和实施中存在的9个问题,并提出5点建议。结果表明:监管部门需要建设和完善相关的法规体系,研究机构需要进一步推进以疲劳模型为基础的相关研究,航空公司应拓宽疲劳相关数据的获取渠道,从而建设以法规体系为规范、科学原则为基础、数据驱动为导向的系统化和特异化的FRMS。

空中交通管制员疲劳风险管理系统研究

本文针对管制员疲劳风险管理、疲劳系统构建研究方面的问题,提出了依托于安全管理体系下的管制员疲劳风险管理系统的观点。在民航空中交通管理行业起到丰富理论知识研究作用。如付诸现实将产生10万元/年经济效益。点评人:杨昌其,男,教授,工作单位:中国民航飞行学院,研究方向:空管安全管理,空管运行大数据。

机组疲劳评估系统模型对中国航司国际航班飞行员疲劳预测的适用性

为了研究经典生物数学模型在中国航空公司运营环境下的适用性,首先,在中国航空公司的运营环境下,使用持续绩效测试(continuous performance test,CPT)、卡罗林斯卡嗜睡量表(Karolinska sleepiness scale,KSS)和机组人员状态检查表(Samn-Perelli,SP)观测飞行员飞行过程中的警觉度绩效和主观疲劳自评。其次,使用机组疲劳评估系统(system for aircrew fatigue evaluation,SAFE)模拟并量化了相应的飞行员疲劳。最后,比较了SAFE模型预测的机组警觉度值与其疲劳主观自评、客观绩效之间的差异,使用方差分析来探究疲劳影响因子对模型预测和主客观疲劳的影响差异。结果表明:SAFE模型预测机组人员疲劳与其主观疲劳有较强的相关性,整体上模型对机组人员疲劳预测体现了与执勤时长及昼夜节律相关因素的变化趋势,但是连续执勤18 h后预测值会偏高。可见随着对该模型验证数据量的增加及调整,模型相关参数已适应中国飞行运行环境,该模型将能够作为中国航空公司疲劳风险管理体系(fatigue risk management system,FRMS)预测式危险源识别的客观工具,同时也可为中国本土化生物数学模型的理论研究与工程应用提供借鉴。