基于动态贝叶斯网络的民航空中停车事件安全风险评估

为探究组织和人的因素对发动机空中停车事件的影响及其演化情况,评估航空公司空停事件的风险水平,基于动态贝叶斯网络(DBN),构建一种适用于民航空停的风险评估模型。首先,运用主动与被动相结合的方式,识别影响发动机发生空停事件的组织和人的因素;其次,利用毕达哥拉斯模糊和决策试验与评估实验室(DEMATEL)方法,探究各个风险因素之间的因果关系;然后,基于得到的风险因素因果关系构建民航空停DBN,依据统计分析和专家经验确定民航空停的DBN参数,通过GeNle概率推理,进一步得出空停事件发生的概率;最后,以S航空公司的CFM56-5B发动机为例,评估民航空停事件安全风险。结果表明:2020—2021年,S航空公司的CFM56-5B发动机发生空停事件的概率分别为1.260×10^(-6)、1.352×10^(-6);导致民航空停事件安全风险变化的主要原因是资源投入减少导致教育培训效果降低进而影响作风意识和合作沟通。

基于Bow-tie模型的发动机空中停车事故分析与预防

发动机空中停车是航空事故主要致因之一。首先,通过数据梳理和分析,构建发动机空中停车故障树,结合重要度分析理论,求解各基本事件的重要度,得到造成发动机空中停车事件的最薄弱环节——供油系统故障。基于Bow-tie理论,构建发动机供油系统Bow-tie模型,直观地显示了该故障产生的根本原因和可能导致的后果,进而提出了预防该故障发生的对策建议,达到降低发动机空中停车事故概率的目的。