面向机场的航空安全信息系统研究

航空安全信息系统是机场实施安全运行、风险控制、安全绩效监控、安全管理决策的基础。阐述系统提出的背景及意义,分析国内外当前研究现状,详细论述系统的信息来源及分类,以及系统的整个处理流程,最后提出系统的架构及主要功能设计。系统的建设将有助于提高机场安全管理的科学性和系统性,健全以安全信息为驱动、风险管理为核心的安全管理长效机制,持续提高机场安全管控水平。

刍议航空安全信息管理的问题与措施

航空安全信息是保障航空安全的前提和基础,有效地利用这些安全信息才能做好安全风险控制与事故预防工作。再加上现在航空事业的迅速发展,安全信息量的增多会增加信息管理部门的工作难度,现在我国航空安全信息管理工作存在一些问题,给航空事业造成很大的影响。本文中将会介绍安全信息管理工作的必要性以及管理工作中存在的问题,最后提出相应的解决措施。

试谈航空安全信息管理与SMS建设

航空安全信息数据库是安全管理体系中风险管理和安全保障等核心功能发挥的物质基础。目前在安全信息数据库管理中，存在着人员缺乏、信息收集不到位、硬件设施不完备等问题。通过正确处理安全信息数据库建设与安全管理的关系，保证软硬件投入，完善管理程序，发挥其在安全管理上的功效。

航空安全信息管理的研究与分析

基于当前飞机失事的频率升高,航空安全信息管理引起了社会的广泛关注。对航空信息管理的有效性及安全性的防范,消除安全风险隐患,实施关口前移等措施,提高航空飞行的稳定性及安全性,有着极其重要的意义。本文刍议航空安全信息管理的概念,阐述航空安全信息工作的重要性,实现安全资源共享,指出当前航空信息管理工作中存在的问题,商讨解决航空安全信息管理的对策。

航空安全信息处理技术

航空航天事业发展作为我国社会主义建设过程中重要参与部分,在实际进行一系列研究工作的过程中,重点加强航空安全信息处理技术的创新研究,以此能够为构建战略型的航空事业奠定重要基础。那么,就当前我国航空安全信息处理运用现状分析,以此提出创新改进对策具有重要的现实工作意义。

Python环境下的航空安全报告信息分析方法

为了从大量日常收集的航空安全信息中快捷、准确、高效地获取可能存在的安全隐患,为安全风险控制提供明确的改进方向,结合文本分析和机器学习对给定类型的航空安全信息根据其内容聚类是挖掘有效信息的重要基础。以2017年中国民航收集的系统失效/卡阻/故障事件为样本,在Python 3.6环境下通过对文本预处理,采用对数的词频-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)进行特征提取以及K-means方法,建立该样本信息的自动聚类模型,基于多维缩放(multi dimensional scale, MDS)降维输出可视化结果。分析结果表明,文本信息聚类和可视化能够快速自动地对信息整理归档,识别各样本信息之间相似程度,轻松锁定关键信息,为下一步风险管控提供有针对性的措施。

民航员工安全信息自愿报告意愿的促进路径:基于模糊集定性比较分析

为探究民航员工安全信息自愿报告意愿的作用路径,基于个人-环境匹配理论,构建个体特征和组织环境影响员工自愿报告意愿的多条件联动模型,基于178份调查问卷,应用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法开展验证。结果表明:安全信息自愿报告意愿的产生不是认知水平、工作嵌入、职业身份认同、领导支持和安全文化等单一条件促发的结果,而是由多个条件共同作用,高水平安全信息自愿报告意愿的促进模式有3个,分别为:员工自主驱动型,核心条件是员工的高认知水平、高工作嵌入和高职业身份认同;领导员工共鸣型,核心条件是员工的高认知水平、高职业身份认同、工作嵌入不足和组织的高领导支持;领导支持牵引型,核心条件是组织的高领导支持和安全文化缺失。

民航安全词典构建研究

针对航空安全报告中结构化属性和非结构化属性共存、人工分析耗时耗力的现状,本文提出结合领域专家知识,采用基于切分单元的最大匹配算法得到候选集,利用互信息对其进行筛选,建立了专用的航空安全词典。为进行更进一步的数据分析、数据挖掘和识别隐藏在航空安全数据中未知的、潜在的问题、提高航空安全性能提供了基础。

航空安全短文本信息主题分析

为充分发挥中文航空安全短文本信息在由数据驱动的安全管理中的作用,提出基于语义角色标注和依存句法分析以及K-means++算法的中文航空安全信息核心内容获取和主题分析方法。以2017-2020年“偏离姿态/高度”事件类型信息为样本进行实例分析,结果表明,利用语义角色标注和依存句法分析可获取样本的核心内容,即飞行机组操作特征,通过K-means++聚类可挖掘核心内容中潜在的主题,即违规、遗漏、动作目标差错、动作幅度差错、动作时间差错和注意力分配六个主题,通过社会网络对主题进行展示和分析可发现动作目标差错、违规和注意力分配三个主题处于核心地位,尤其违反交叉检查程序是实际安全管理工作的重点,是减少偏离姿态/高度事件的核心环节。

基于贝叶斯网络的可控飞行撞地事件量化研究

以可控飞行撞地(CFIT,controlled flight into terrain)事件类型信息为研究对象,依照基元事件分析法分析CFIT事件演化过程,建立了事件后果层—飞机状态层—诱发因素层三层贝叶斯网络结构模型。以2017—2019年中国民航收集的CFIT事件和航空安全网(ASN,Aviation Safety Network)近20年(2000—2019年)CFIT事件数据为样本,利用样本统计数据确立网络节点参数,采用GeNIe软件选取贝叶斯网络已知节点与目标节点进行量化分析,得到目标节点可能性排序、最大可能性目标节点及影响强度;最终得出该类事件的关键风险环节,即飞行高度控制、机组丧失情景意识、飞行保障及相应节点的量化结果,为加强此类事件风险控制提供数据支持。