基于神经网络集成的单个飞行事件噪声预测模型

通过分析影响单个飞行事件噪声的各种因素,构建了BP神经网络回归预测模型,并通过自适应遗传算法优选出参与集成的个体神经网络,提出了预测单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型.为了有效保证差异性,设置不同隐藏神经元个数和Bagging算法来构建和训练单个网络.实验结果表明,单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型相对单个BP神经网络模型泛化能力更强,稳定性能更好.本文方法在测试集上误差在3dB以内的平均比率为96.9%,比单个网络高6.8%.

单飞行事件噪声关联规则挖掘及信念网络表示

挖掘各种噪声影响因素与机场噪声之间的关联规则,能够为机场经营者制定有效的降噪措施提供科学依据。先将FP-Growth算法与数据立方体相结合,构造FP-Growth-Cube算法挖掘单飞行事件噪声与各噪声影响因素之间的关联规则,然后通过信念网络可视化表示关联规则。此方法不但直观、清晰,而且克服了关联规则不能表达不同规则之间联系的弱点,图形化地综合表示各因素对噪声的影响。最后,实验从降噪措施之一的机型选择角度,与权威噪声预测软件INM对比,验证了该方法的可行性和有效性。

嫦娥一号卫星飞行事件的系统级FMEA

嫦娥一号卫星系统级FMEA采用从上到下的分析方法,对飞行事件中可能发生的故障,以及故障发生的原因、故障影响和在轨补偿措施等进行了分析;对嫦娥一号卫星系统级FMEA的特点、工作流程和分析步骤等几方面进行了阐述;并总结了嫦娥一号卫星系统级FMEA结果和工作体会,为进一步开展系统级FMEA研究和应用提出了建议。

用数学模型预测飞行人员的人为飞行事件

目的：为预测人为飞行事件易发者，积极预防或减少此类事故的发生。方法：随机抽取健康疗养男性歼（ 强） 击机飞行员１６０ 人，年龄２１ ～４７ 岁。依据有无事故征候、等级事故，把１６０ 人分为无飞行事故组 Ａ 和飞行事故组 Ｂ。用艾森克个性问卷测定 Ｎ、 Ｅ、 Ｐ三个量表的得分及年龄和飞行时间，将上述５ 项变量输入微机进行逐步判别分析，对判别函数贡献率大的变量，再做 Ｆｉｓｈｅｒ 两类判别和二值回归判别分析，获得三种等效判别函数式。结果：三种方法的两类总体判别效力检验极其显著（ Ｆ＝ ３３ ．９５ ， Ｐ＜ ０ ．００１） 。内部和外部检验符合率分别为７３ ．７５ ％ 和７２ ．５０ ％ 。另１００ 名男性现役歼（ 强） 击飞行员跟踪观察２ ．５ ～３ 年，预测阴性和阳性符合率分别为７９ ．６９ ％ 和６９ ．４４ ％ 。结论：用数学模式预测飞行人员的人为飞行事故，对保障新生选拔和飞行训练的安全、降低飞行事故将产生良好效果。

基于典型飞行事件的飞机噪声影响评估方法

通过对机场周围场地进行噪声测量,提出了利用典型飞行事件声压级时间序列和数字信号处理技术估算计权等效连续感觉噪声级的方法。测量分析数据表明,实例场地一昼夜计权等效连续感觉噪声级约为80 dB,超过《机场周围飞机噪声环境标准:GB 9660—1988》中规定的≤75 dB的低限要求;进一步计算表明在场地现有背景噪声情况下,飞机噪声使环境噪声昼间增加约5dB,夜间增加约12dB。

基于差异检验的飞行超限事件参数特征分析

提出一种利用差异检验对QAR超限事件与飞行记录数据进行分析的方法,以从海量的QAR飞行数据中提取出带有指导意义的信息。首先研究了将KW检验应用于QAR超限事件分析的可行性;然后针对某超限事件进行典型参数选择,并对发生与未发生该超限事件进行分组,对所选择的航班采样数据进行KW检验,根据检验结果判断某飞行阶段中被选择的典型参数是否存在显著差异。最后对于存在显著差异的参数,分析其参数特征,通过理论与经验对其进行解释,研究其对于超限事件的影响。通过对爬升速度大(35-1000 ft),下降率大(2000-1000 ft)及接地点远三项超限事件进行举例分析,可以看出KW检验能够分析飞行参数的分布差异,进而为事件分析提供经验性的判读依据,并为飞行安全管理工作提供指导。

基于均值的副翼作动筒载荷事件划分方法

副翼是民用飞机重要操纵面之一,主要功用是产生飞机滚转力矩,用于改变飞机的航向。现代中大型飞机的操纵系统大都采用伺服作动器-操纵面装置,当操纵面受到铰链力矩时作动器也相应受载。以民用飞机副翼作动筒为研究对象,基于试飞实测数据与主操纵面作动筒载荷计算模型,提出了一种基于均值的作动筒载荷事件划分方法。结果表明,该事件划分方法效果理想,较好地反映出了不同飞行事件之间载荷均值的差异。通过对14000次飞行作动筒载荷历程进行雨流处理,给出了相应的载荷谱及载荷幅值、均值分布直方图,总结出相关分布规律。该疲劳载荷谱及相应的分布规律对工程实践中的寿命计算具有重要意义。

基于图像处理的导弹飞行关键事件检测算法

针对导弹飞行关键事件自动检测的难题,通过研究基于感知机理的弹体识别、全视场目标检测、多目标特征识别等图像处理技术,在对飞行目标进行稳定跟踪和识别的基础上,结合飞行关键时序,实现了对导弹发射、分离和爆炸解体等关键事件的检测,能快速、准确地获取导弹飞行关键事件的发生时刻,为导弹实时飞行状态判断提供客观依据。

终端区结构分析下的无人机飞行安全等级评估

近年来在机场附近空域已发生多起由无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)飞行而引发的不安全事件。分析终端区结构和ICAO标准下的运输机飞行程序,针对空域运行条件、执飞机型参数和运输机尾流强度等因素,使用融合算法,建立飞行安全等级评价模型,获取无人机之间或无人机与运输机之间飞行冲突概率的量化评估结论。计算结果表明:通过评价模型可获得当前空域条件下飞行器之间的最小安全间隔。将计算结果与运输机导航规范进行分析并绘制保护区,可获取空域密度和无人机可执飞区域,从而实现无人机与运输机安全有效的协同运行。这为无人机执飞任务效率最大化和空中交通精细化管理提供了数据参考。

一种提高飞行运行安全的战略分析方法

为利用飞行事故和事件信息提高飞行运行安全,提出一种战略分析方法。将飞行运行相关活动集合作为一个系统,建立一个分层模型。这个系统被分为战略、战术和细节3个层面,它们分别构成3个环路;战略分析是从多个角度分析飞行事故和事件的信息,以便得到系统飞行运行安全的总体走向和变化程度,归纳出提高飞行运行安全的战略方向,并给出改进飞行运行安全的战略措施建议。将战略分析方法用于分析我国某以螺旋桨飞机为主的著名通用航空(GA)单位在1956—2010年间的飞行事故和事件信息,并采用2011—2014年间的实际数据对比验证分析方法的有效性。结果表明,战略分析方法给出的战略措施与实际情况吻合。

基于灰色理论的跑道侵入原因分析

为减少跑道侵入的发生,找出导致不同严重性跑道侵入的主要原因并提出具有针对性的安全措施。根据跑道侵入的相关定义和分类标准,对跑道侵入的严重性与其影响因素进行灰色关联分析,得出飞行员违规、空管人员操作差错或违规、车辆或行人违规与AB类跑道侵入的关联度分别为0.648 3、0.662 2、0.667 3,与CD类跑道侵入的关联度分别为0.852 9、0.839 2、0.745 5,发现影响AB类、CD类跑道侵入的关键影响因素分别是车辆或行人违规、飞行员违规。研究表明,预防AB类跑道侵入的关键是要加强行人和车辆驾驶员的飞行区准入管理以及提高其通信质量;预防CD类跑道侵入的关键是要强化飞行员遵守法规和管制员指令的意识,加强机组资源管理。

浅谈民用飞机标准操作程序

标准操作程序罗列出每一飞行阶段飞行机组的任务和职责,是飞行员在航线飞行中必须遵守的行为准则。本文介绍了标准操作程序包含的主要内容,并参考多起因偏离标准操作程序导致的民航事故,分析了标准操作程序对飞行安全的影响因素。

飞行不安全事件N-K风险耦合分析

为了研究飞行过程中导致飞行不安全事件的风险耦合情况,以1995~2020年国内外发生的200起飞行不安全事件为例,结合飞行过程可能导致飞行发生不安全事件的内涵以及因素,通过飞行过程中对风险因素的界定,利用N-K模型定量分析。结果表明:随着风险因素个数的增加,其风险也随之增大;其次在双因素耦合中人-设备的耦合值最大。

基于空管应急处理的航班冲突研究

随着我国民航业高速发展,空中交通流量快速增长,空中交通系统面临越来越严重的机场拥挤和空域拥挤,需面对的飞行突发事件越来越多。在发生飞行突发事件时,空管的处置对于保证生命安全,减少财产损失,将灾害的影响降到最低有着不可替代的作用。文章对航班突发事件做了简单介绍并分析了突发事件产生的原因,针对其中的空管应急预案进行了深入研究,并且建立了空管应急处理的流量控制模型。结果表明该模型比FCFS模型更具经济优势。

A Turbulent Ride

China Eastern Airlines （中国东方航空） is having a rough time these days.Besides problematic pilot strikes late last year, the rising cost of jet-fuel, and increased competition, the company is now increasingly short of money.