基于CBR的飞行事故及事故征候辅助调查方法

为找出事故或事故征候的深层次原因,实现飞行事故及飞行事故征候辅助调查分析的案例推理,总结了飞行事故及飞行事故征候案例的特征,给出了飞行事故及事故征候案例的框架以及基本工作过程图,利用飞行事故及事故征候历史数据建立案例库,在案例检索中采用最近相邻算法计算相似度,最后给出飞行事故及事故征候案例相似度的计算实例。结果证明了该方法的可行性、实用性和有效性。

改进的灰色马尔科夫模型在飞行事故率预测中的应用

基于灰色理论和马尔科夫理论,建立传统的灰色预测模型和灰色马尔科夫预测模型;对传统灰色预测模型的背景值和初值的构造存在一定的误差进行改进,并用改进后的新模型对飞行事故率预测的结果与传统的灰色马尔科夫模型进行对比;仿真结果表明:改进后的灰色马尔科夫模型预测精度有了进一步的提高并验证了算法的有效性。

中国民航1980～2009年间运输飞行事故人的失误分析

目的用中国民航人的失误分析系统(CN-HFACS)研究人的失误各类别在运输飞行事故致因因素中的重要程度。方法分析35起运输飞行事故调查报告,从个人的不安全行为、不安全行为的前提条件、不安全的管理、组织影响、政府监管因素5个层面进行分析。结果个人的不安全行为及其前提条件在运输飞行事故人的失误类别中占76%;个人的不安全行为主要是基本技能差、违规操作和应急处置错误,不安全行为的前提条件主要是心理状态差、分工及配合不好和智力经验局限。中层不安全的管理主要是管理不到位,企业(组织)影响主要是人力资源管理不善和安全文化氛围差;政府监管因素主要是监督监察不到位;民航从业人员的技能水平显著提高,而违规行为却连续攀升。结论 CN-HFACS可以有效地对运输飞行事故进行人的失误定量分析。

飞行事故调查时缺失飞行参数的综合估计方法

分析了飞行事故时导致飞行参数缺失的几种因素,在介绍传统的基于参数变化率特性和基于参数间函数关系估计缺失飞行参数的方法后,重点研究了一种基于样本学习(神经网络和支持向量机)的缺失飞行参数的估计方法。仿真结果表明,当飞行参数间不存在确定的函数关系时,采用基于样本学习的飞行参数估计方法可行、有效。

飞行事故后所在单位飞行员急性应激反应与心理控制源相关分析

目的分析飞行事故后飞行员的心理应激状况与心理控制源的关系。方法采用事件影响量表(IES-R)、焦虑自评量表(SAS)、自评抑郁量表(SDS)和内控性、有势力的他人及机遇量表(IPC)对两起飞行事故发生后所在单位的82名军事飞行人员进行测评,评估两次飞行事故后飞行员的心理应激状况,并分析其心理控制源与负性心理反应的关系。结果飞行事故发生后所在单位飞行员中有34人(41.46%)自诉出现生理性不适,以睡眠障碍为主要存在症状。在心理状况方面,有24人(29.27%)表现为创伤后应激障碍(PTSD)症状阳性;3人(3.65%)SAS得分超过69,表现为重度焦虑;6人(7.31%)SDS得分超过69分,表现为重度抑郁。第二次飞行事故所引发的焦虑、抑郁、急性应激等负性心理比第一次更加严重(P<0.01)。急性应激反应、焦虑、抑郁均与有势力的他人和机遇呈正相关,与内控性呈负相关(P<0.05,P<0.01)。结论心理控制源是影响飞行员心理健康水平的重要因素,外控性与机遇性是导致飞行员在事故后出现心理问题的主要诱因。该群体应成为飞行事故后心理危机干预的重点关注对象。

基于灰色马尔柯夫模型的严重飞行事故频数预测

根据严重飞行事故的发生频数具有趋势性和随机波动性特点,采用结合GM(1,1)模型与马尔柯夫预测技术的联合预测方法,进行严重飞行事故频数的趋势性分析和状态预测,结果表明:灰色马尔柯夫预测模型对严重飞行事故频数的预测结果更科学、更精确。并用灰色马尔柯预测模型,预测世界定期客运航班严重飞行事故频数,其相对误差小于灰色模型预测结果。

基于ARIMA与SVM的飞行事故组合预测方法

飞行事故预测的目的在于预防事故。为提高事故预防的针对性和有效性,必须加强预测,以增强预防飞行事故的主动性。在ARIMA和SVM基础上,提出一种飞行事故组合预测方法。首先建立ARIMA模型,用以描述历史数据中的线性关系;然后,对ARIMA模型的残差构建SVM模型,用以模拟数据中的非线性规律,两者预测值之和就是最后的预测结果。美国空军1954—1993年飞行事故损坏飞机万时率的实证分析结果表明:利用该方法所建立的模型,能够对飞行事故作出较为准确的预测,模型精度总体优于单一的ARIMA或SVM模型。

基于灰色新陈代谢马尔可夫模型的飞行事故预测

灰色预测适用于时间短、数据量少和波动不大的预测问题,在长期预测时,数据序列拟合较差,预测精度偏低;而马尔可夫链适用于长期、数据序列随机波动大的预测问题。笔者结合灰色新陈代谢GM(1,1)模型和马尔可夫链理论的优点,建立飞行事故预测模型。模型去掉已失去参考价值的历史老信息,补充新信息,克服了随机波动性数据对飞行事故预测精度的影响,提高了灰色预测的应用水平。实例预测1973—2008世界飞行事故,其结果证明了灰色新陈代谢马尔可夫GM(1,1)模型预测精度较高,可用于飞行事故预测,具有较强的科学性和实用性。

机械原因飞行事故诱因的分析与预测研究

为更好地预防机械原因飞行事故,提高安全管理和决策的水平,提出机械原因飞行事故诱因的分析与预测方法。首先借鉴"瑞士奶酪"模型的思想,建立了机械原因飞行事故诱因分析分类体系;而后构建了事故的二进制矩阵,通过进行比例矩阵分析和单一聚类分析来辨识重要的单诱因、两两诱因组合和事故主要诱发模式;最后采用Bootstrap方法对其进行预测。结果表明:所提出的方法能够辨识出机械原因飞行事故中的重要单诱因、两两诱因组合和主要诱发模式,并对其做出较为准确的预测,进而对制订事故防控预案,预防此类事故的发生具有重要意义。

一种基于Logistic回归的全损飞行事故分析与预测

运用Logistic回归方法分析全损飞行事故的影响因素,并构建预测模型,然后利用飞行事故案例进行了实证检验。通过对样本数据过离散、空单元、多元共线性和特异值、特殊影响案例的诊断,以及对模型的拟合程度和预测效果的检验,表明所构建的模型比较符合现实情况,而且具有较好的拟合程度和预测效果。模型指出航班类型和机龄因素具有统计学意义,国内航班比国际航班的全损概率要高;机龄越老,全损概率越高。

民航飞行事故统计及原因分析

整理了2000—2014年间的370起飞行事故,参考CAST/ICAO通用分类小组(Common Taxonomy Team,CICTT)分类标准,进行事故类型划分并统计分析,结果显示,失控类、跑道安全类、可控飞行类以及运行失效类飞行事故起数占总飞行事故数量的75.6%,死亡人数占81.4%,确定为高风险事故类型。依据历史数据,以失控类飞行事故为例进行原因识别,并结合坐标轴法对41起事故进行原因分析,得出飞行控制错误、暂时性失控、飞行管理错误、发动机失效和其他环境因素为影响失控类飞行事故的关键因素;暂时性失控、发动机失效以及控制系统失效在航空器系统类中占50%以上,是该类别的三大关键因素;飞行控制错误、飞行管理错误为导致失控类飞行事故的常见人为因素。

基于D-S证据理论的飞行事故预测模型

为提高飞行事故的预测精度,提出一种基于D-S证据理论的组合预测模型。该模型分别采用时间序列、BP神经网络和最小二乘支持向量机对飞行事故率进行预测,通过对待测年份之前的飞行事故的预测误差分析,计算出相应的基本信任分配函数,并借助D-S证据理论对三种预测模型进行融合,将融合结果作为飞行事故率预测模型的权重,从而得出待测年份的飞行事故预测结果。以美国空军A类飞行事故数据对该组合模型进行验证,结果表明组合预测模型能够较准确地预测飞行事故率,且模型精度优于任何单一预测模型。

航空器飞行事故的“情景-任务-绩效”应急模型及案例研究

为提升民航业应对重大突发事件的效能,以航空器飞行事故为研究对象,采用情景构建理论与方法,研究了情景要素、应急任务内容以及绩效评估策略。通过收集整理国内外重大飞行事故调查报告、数据和资料,运用案例研究、分类、统计、筛选等方法,确定情景中包括的要素和事件链;分析我国民航业在应急管理体系中存在的问题,并基于"情景-应对"方法,构建了面向航空器飞行事故的"情景-任务-绩效"应急模型;随后通过案例对模型的应用进行了示范验证,结果表明各单位共享"情景"使得应急行动更加协调,"任务"覆盖应急处置能力的关键点,"绩效"评估反映应急的成本和效益状况。该模型具有实际应用价值,可为民航应急工作提供技术参考。

民航飞行事故中的药物因素

文章概述了1975年以来国外一些民航飞行事故的发生状况,重点分析了事故原因中的药物因素,包括飞行员私自服用药物、服用违禁药物、过量服用药物问题,以及发现的导致飞行事故的主要药物种类;并提出为了中国民用航空安全发展,建议借鉴国外的经验和教训,开展中国飞行人员的用药监测。

Ti—451合金在飞行事故记录仪上的应用

简要介绍了用Ti-451合金(Ti-4.5Al-5Mo-1.5Cr)制造飞行事故记录仪(俗称黑匣子)壳体的情况。讨论了选材依据、材料制备工艺与性能、壳体超塑吹胀成型工艺及应用考核等问题。用Ti-451合金防护壳体组装的黑匣子,按ISO-C51a标准进行严格考核,完全满足设计要求,某型号的黑匣子已应用于国产飞机上。

基于模糊均生函数和最优子集回归的飞行事故率预测

为有效预防飞行事故的发生,针对飞行事故率具有随机波动性和趋势性的特点,采用模糊均生函数(FMGF)和最优子集回归(OSR)建立飞行事故率预测模型。该方法把FMGF延拓序列作为预测因子加入OSR方程,将FMGF分析和因子筛选相结合作OSR,进而对飞行事故率进行预测。通过对美国空军1988—2004年的飞行事故率进行拟合预测,结果表明:将FMGF模型和OSR模型有机结合,能够有效刻画飞行事故率的随机波动特性,并且其预测结果的相对误差也较小。

飞机飞行事故率预测建模与仿真研究

研究飞机飞行事故率准确预测问题,飞行事故率的变化受到自然资源、环境、经济、社会和科技等多种因素影响,因素间关系复杂,导致飞行事故率的非线性变化,传统或单一预测方法难以获得较高的预测精度。为了提高飞行事故率预测精度,提出一种时间序列法和支持向量机组合的飞行事故率预测模型。模型首先分别用时间序列法和支持向量机对飞行事故率的规律发生部分和随机变化部分预测,采用线性回归确定两个预测结果的权值,通过权值计算获得飞行事故率预测结果。仿真结果表明,组合模型有效提高了飞行事故率预测精度,可为航空安全管理提供了有效的预测方法。

美国通用航空飞行事故短期预测的时序外推分析模型

基于类推原理对美国通用航空飞行事故的统计数据进行分析研究,探求事故和趋势的内在规律。收集整理美国通用航空1990—2009年的历年飞行事故统计数据和1999—2005年8个飞行阶段的事故统计数据,运用二次指数平滑法分别对两组数据进行分析,建立事故预测的时序外推分析模型,采用经验试算和递推分割法确定平滑指数值,使用代替法和历史数据加权平均法确定预测初始值,提高预测精度。结果表明:模型对历年飞行事故的预测相对误差小,精度高,并与历年实际观察值的趋势相一致;虽然对各飞行阶段的预测在爬升、盘旋两个阶段出现了波动,但预测趋势符合实际趋势。最后分析美国通用航空飞行事故趋势下降的首要原因为美国联邦航空局一直在小型机场推进"小飞机运输系统",同时要求制造商生产出配备自动驾驶仪表的全天候飞行飞机。而部分驾驶人员飞行操作技能不熟练和飞行计划准备不当是近年美国通用航空事故发生的次要原因。

重大飞行事故后官兵心理健康状况分析

目的分析严重飞行事故后官兵的心理健康状况,为积极开展心理危机干预提供理论依据。方法采用症状自评量表(SCL-90)对重大飞行事故后264名官兵进行评定,其中飞行员141名、机务人员123名,分别与中国军人常模进行比较。结果①飞行员组除躯体化、人际关系敏感和偏执分外(t=1.33,0.75,0.65;P>0.01),其他各因子均高于中国军人常模组,有显著统计学差异(t=4.48,4.57,8.84,3.57,4.41,P<0.01;t=2.04,P<0.05);②机务组除躯体化、敌对和精神病性外(t=0.97,0.41,1.64;P>0.01),其他各因子与中国军人常模组均有显著统计学差异(t=6.19,2.66,6.56,8.54,7.44,2.83;P<0.01);③直接参与救援组和未参与救援组SCL-90总分差异显著,两组间除偏执、人际关系敏感、敌对和精神病性外(t=1.89,1.65,0.95,1.43;P>0.01),其余因子组间均有显著差异(t=2.72,3.54,5.21,4.60,4.76;P<0.01)。结论事故对飞行员、机务人员均产生了不同程度的心理影响,事故后应对相关人群及时进行系统心理危机干预;同时,应重视对参与救援官兵的危机管理,以减少危机事件对救援官兵的心理影响。

飞行事故调查时多种信息源的时基同步

多种信息源的时基同步对辅助飞行事故调查具有重要意义。以某型飞机为例 ,分析了飞行事故调查时依赖的多种信息源的来源和工作特征。讨论了多种信息源之间的时基同步问题 ,给出了时基同步方法。