地理环境因子对民航飞行“接地距离远”超限事件影响分析

“15 m(50 ft)至接地距离远”是民航客机在着陆阶段常发生的超限事件。研究机场地理环境因子对该超限事件的影响,能够为机场选址和飞行品质评估提供参考依据。使用飞机快速存储记录器(QAR)数据、机场的地形和气象数据,通过全局和局部相关性分析,确定“接地距离远”事件的主要地理环境影响因子;基于地理加权回归模型,建立“接地距离远”事件频率与高程、起伏度以及气温之间的回归模型;根据回归系数,采用Kmeans聚类算法将因子的影响模式分为五类,探究地理环境因子对“接地距离远”事件影响的空间格局及作用机制。结果表明:“接地距离远”事件频率与高程、起伏度、气压和气温有显著的相关性,各因子对“接地距离远”事件的影响强度和方向存在明显的空间分异现象,同一影响模式下的机场在空间分布上呈现出聚集性。

基于QAR数据的飞行员个体超限风险精细化评价模型

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。

QAR数据驱动的飞行员不安全操作行为量化评价

为实现对飞行员不安全操作行为的量化评价,提出一种基于飞行快速存取记录器(QAR)数据的飞行员不安全操作行为量化评价方法。首先,梳理分析人的不安全行为理论及分类方法,根据飞行员不安全操作行为特点,从时间、空间2个维度出发,提出偏时性、错序性、遗漏性、多余性、超限性5个飞行员不安全操作行为评价指标;然后,邀请78名飞行专家,结合评价指标对飞行品质监控(FOQA)中的不安全事件进行分类,形成涵盖整个飞行运行阶段的飞行员不安全操作行为量化评价指标体系;最后,构建飞行员不安全操作行为量化评价模型,结合QAR数据,实现对飞行员不安全操作行为的定量计算。结果表明:该方法可以用于飞行员差错及违规等不安全操作行为的量化评价,同时,为航空公司开展有针对性的不安全行为风险管理和针对性训练提供依据。

基于神经网络的民用飞机重着陆诊断技术研究

针对飞行品质监控工作中发现的国内航空公司对于重着陆的判断方法存在很多不足,一线飞行员和机务人员对此满意度不高,研究从造成重着陆的相关因素入手,利用QAR记录的多个飞行参数的信息,采用人工神经网络建立重着陆的诊断模型;以航空公司的B737机型的实际数据为样本对模型进行训练和验证,结果显示基于神经网络的模型能够准确判断重着陆事件,为重着陆的诊断提供了一条行之有效的途径,具有较强的工程实用价值和通用性。

基于模糊关联分类器的民机超限事件诊断方法

现有的民用飞机超限事件智能诊断模型大多属于"黑盒"模型,不利于分析超限事件发生的原因.为此提出了一种基于模糊关联分类器(FAC,Fuzzy Associative Classifier)的民用飞机超限事件诊断方法.该方法抽取发生超限事件时对应的QAR(Quick Access Recorder)参数快照取值,采用模糊C均值(FCM,Fuzzy C-Means)聚类算法对抽取的QAR参数取值模糊预处理,然后基于Apriori算法生成模糊关联分类规则库,并由遗传算法对其进行裁剪,结合模糊分类推理方法形成FAC.采用B737-800实际样本数据进行了验证.实验结果表明,所提出的FAC能有效诊断超限事件,FAC识别超限事件的错误率与最小二乘支持向量机(LSSVM,Least Squares Support Vector Machine)模型相当,但其解释性方面优于LS-SVM.

基于支持向量机(SVM)的民用飞机重着陆智能诊断研究

针对国内航空公司对于重着陆的判断方法存在的不足,提出采用支持向量机(SVM)建立重着陆的智能诊断模型;分析对重着陆产生影响的相关因素,在力学基础上揭示了重着陆的产生原理;利用快速存取记录器中记录的多个飞行参数的信息,采用B737机型的实际样本数据进行训练和验证。结果表明:该方法能有效判断出是否发生重着陆,其准确率高达92.86%,证明该重着陆智能诊断方法具有较强实际应用价值,为后续研究奠定了基础。

基于改进GRA-TOPSIS法的飞行员进近着陆操纵绩效评价

为准确评价飞行员进近着陆操纵绩效,有效发现飞行员操纵行为偏差及识别风险,借鉴民航飞行运行作风要求咨询通告(AC-121-FS-2018-130)等文献,结合航空公司采集的QAR数据进行修正,建立飞行员进近着陆操纵绩效评估指标体系。运用群决策相对熵集结法、熵权值法确定指标体系权重,改进GRA-TOPSIS算法以相对贴进度形式评价飞行员进近着陆操纵绩效。通过实例计算验证该方法的适用性,并通过雷达图分析方法表征飞行员进近着陆操纵绩效差异。结果显示:基于改进GRA-TOPSIS评价方法可以客观反映权重数值,有效评价飞行员进近着陆操纵绩效,并有效识别飞行行为偏差。

基于Matlab的西锐SR20飞机飞行品质监控研究

民航各大航空公司大型运输机都已采用飞行品质监控。通用航空飞机在采用飞行品质监控方面仍然是空白。西锐SR20飞机是一种装载了新型航电设备的小型通用航空飞机。通过运用Matlab软件对该飞机的飞行数据进行仿真分析,初步实现对该飞机的飞行品质监控。

基于时态GIS的QAR大数据时空分析

分析目前飞行品质监控研究中存在缺少对不同时间、空间的飞行数据进行有效关联挖掘的问题,提出-种基于时 态GIS的飞行品质监控时空分析方法,构建QAR数据时间快照-〉时间序列-〉时空演化模型!设计不安全事件的动态时空 统计分析系统.分析结果表明,该系统可以进行飞行大数据处理,发现全行业的部分不安全事件时空分布规律,为提升飞 行品质监控的行业水平提供-种研究思路.

民航飞行员风险心理与操作水平相关性研究

为研究民航飞行员风险心理的构成及其对飞行操作水平的影响,从风险容忍、危险态度和风险知觉3个维度,提出风险心理的测量和聚类分级方法;基于飞行品质监控(FOQA)标准和飞行数据,建立融合起飞、初始爬升、进近着陆各阶段特征参数的飞行操作评价指标体系和模型;将27名被试的风险心理聚类分成低中高3类,并随机调取每类被试所执飞航班的飞行快速存取记录器(QAR)数据各50组,输入到飞行操作评价模型进行计算。结果表明:民航飞行员的风险心理与飞行操作水平之间存在相关性;低风险心理的飞行员操作水平较高,高风险心理的飞行员操作水平最差,即心理风险越低,操作水平越好。

民用飞机重着陆响应及诊断研究

分析了飞机着陆阶段起落架受力原理,探讨了重着陆的成因及响应,并以此为理论依据,综合现行的民用飞机重着陆判别方法,对飞机重着陆事件的诊断进行了研究。针对以往根据单一参数判别重着陆事故,提出多元参数诊断重着陆事件的方法,确立用于判别重着陆事故的多飞行参数。工程实例的诊断效果证明了该方法具有较高的精度,能够更为科学地诊断重着陆事件及其响应。

基于偏态分布的飞行品质风险度量方法

为防控飞行风险,利用安全风险矩阵的构建思想和概率论知识,研究飞行品质风险的量化分析方法。通过对满足偏态性的数据进行正态性转换,由正态分布的概率密度函数得到事件发生的概率和事件严重度;基于"风险为概率与严重度乘积"的思想,提出飞行品质风险度量方法;从轻、中、重、综合等4个不同角度度量飞行品质风险,并运用快速存取记录(QAR)数据对方法进行分析论证。研究表明:该方法可整合事件发生的概率和事件的严重度,能够度量4类飞行品质风险,所得结果可用于指导风险的差异化管理。

重着陆的客户化报文设计及事故原因分析

为实现更加精确的重着陆诊断,提出了一种飞机重着陆的客户化报文设计方法。通过分析重着陆的形成机理,并在15号载荷报的基础上,结合AMM手册中的重着陆等级划分要求和检查程序,重新设计事件的触发逻辑以及设置记录参数,帮助机务人员快速获取重着陆相关参数变化情况,并及时发现重着陆事件。

通用航空飞机飞行品质监控平台设计

飞行品质监控能有效提高飞行安全管理水平。根据飞行数据可视化需求,通过设计飞行数据再现系统,构建基于Flight Gear的玻璃化座舱显示系统,搭建了通用航空飞机飞行品质监控平台。该平台不仅能实现对飞行数据的曲线回放,还能同步还原座舱内的仪表显示。测试结果表明,所设计的通用航空飞机飞行品质监控平台能完整重现飞行状态,为提升通用航空安全管理水平提供了有效的技术手段。