有效搭建校企互动平台 着力推进政产学研发展——南京航空航天大学民航学院政产学研合作实证分析

高校政产学研结合是高校与政府和行业开展互利共赢的产学研合作教育的一种有效形式。南京航空航天大学民航学院从实施董事会管理体制,搭建政产学研合作的有效组织载体;主动面向民航发展的人才需求,全面优化育人模式;发挥董事会的体制优势,推进校企全方位深度合作等层面开展政产学研合作。进一步有效提高政产学研的合作应从有效构建政产学研组织载体,实现互利共赢,强化管理的协调性等方面入手。

面向卓越适航工程师培养的飞行器适航技术专业建设实践——以南京航空航天大学为例

南京航空航天大学飞行器适航技术专业是为了适应我国大型飞机研制和发展的迫切需求,以培养卓越适航专业人才为目的创办的。本文阐述了南京航空航天大学飞行器适航技术专业在培养机制创新、课程教学体系优化、"双师型"师资队伍建设及校企合作培养等方面所做的工作。通过这些工作,南京航空航天大学建立了较为完善的适航卓越人才培养体系,为将自身打造成国内重要适航人才培养基地奠定了基础。

航空器适航技术专业机载设备适航审定课程体系建设初探——以南京航空航天大学为例

南京航空航天大学航空器适航技术专业是为了适应我国大型飞机研制和发展的迫切需求,以培养卓越适航专门人才为目的而设立的。机载设备适航审定是航空器适航技术专业的重要教学内容,本文在梳理机载设备适航审定知识体系的基础上,阐述了南京航空航天大学航空器适航技术专业在构建机载设备适航审定课程体系方面所做的工作。通过这些工作,南京航空航天大学建立了较为完善的机载设备适航审定课程体系,为将自身打造成国内重要的适航人才培养基地奠定了重要基础。

高水平行业特色大学开展创新创业教育研究——以南京航空航天大学为例

高水平行业特色大学作为高等教育体系的重要组成部分,在“大众创新、万众创业”的历史新时期,开展创新创业教育是其重要职责。从高水平行业特色大学的释义入手,分析南京航空航天大学创新创业教育的现状及其存在问题,并提出专门针对这类高校开展创新创业教育的五点对策建议:一是加强行业联系,走创新创业教育特色发展之路;二是强化学科优势,树立正确的创新创业教育观;三是落实组织机构,保障创新创业教育的顺利实施;四是重视课程与师资建设,全方位构建创新创业教育实现机制;五是加大教育投入,着力搭建创新创业教育实践平台。

全员覆盖的大学生创新能力培养模式构建探索——以南京航空航天大学土木工程专业为例

大学生创新能力培养是新时代大学人才培养的一项重要任务,文章基于南京航空航天大学土木工程专业近几届毕业生能力评价调研结果的分析,发现学生对自身的设计(开发)能力、研究能力等创新能力评价偏低,根据学校人才培养目标的定位,提出构建全员覆盖的大学生创新能力培养模式:通过修订培养目标和课程体系,面向全专业学生增设科研素养训练等课程,发挥本科生导师的引导和考核作用;通过实践训练及学科竞赛提升学生创新实践能力,强化学生个性化创新的意愿和能力;通过课程思政建设激发学生创新的意识和使命感。

全国民航空中交通量长期预测技术研究

全国民航空中交通量的长期预测是空中交通管理部门制定空域规划方案的重要依据.本文基于GM（1,1）模型和最小二乘法原理,首次提出了空中交通流量灰组合长期预测模型;同时根据我国民航1985~2008年的飞机起降架次的历史数据,研究了时间序列预测、回归预测以及神经网络预测三种常用预测方法对中国民航空中交通量进行预测的适应性;通过分析我国民航空中交通量数据的特点以及各种预测模型的预测结果表明,本文提出的灰组合预测模型在上述各种预测模型中预测精度最高.

民航运输航空器着陆阶段偏出跑道事件分析模型

为了克服故障树分析方法只能描述正常和故障两种状态的缺陷,利用故障树方法的逻辑分析优势,以及贝叶斯网络描述多态事件和计算概率的功能,建立了基于故障树和贝叶斯网络相融合的航空器着陆偏出跑道事件分析模型,提出了故障树与贝叶斯网络之间的转换算法求解该模型.根据1996—2010年中国民航着陆偏出跑道事件的数据,确定了着陆航空器偏出跑道的主要原因,并按重要程度进行了排序.研究结果表明:积水、反喷或减速板故障、复杂气象条件、驾驶术欠缺、前轮转弯卡阻、夜航或受灯光不利影响、对机组资源管理失效、积冰积雪是导致着陆偏出跑道的主要风险因素,其后验概率均大于0.3;应针对主要风险因素,制定针对性预防措施.

基于区间数判断矩阵的民航空管运行管理风险评估

针对空管运行管理风险评估指标的复杂性、模糊性和不确定性,引入不确定型层次分析,以区间数代替确定值对两因素之间的相对重要性作出判断,建立区间数判断矩阵。建立了空管运行管理风险评价体系,并采用参数表法来对模糊综合评价结果进行反模糊化,确定空管运行安全的评估等级。实例分析结果表明该方法具有实用性,能够反映空管运行管理的实际安全状态。

中国民航运输航空器偏/冲出跑道统计分析

为了查找民航运输航空器偏/冲出跑道事件的共性特点及成因,对比了国外不同研究机构的相关数据,统计分析了1996年至2010年间中国民航偏/冲出跑道事件。结果表明,6月、7月、8月因常常伴有降水、雷暴等复杂天气现象,事件数量最为集中;着陆阶段航空器偏出跑道是本类事件中最突出的问题。驾驶术欠缺、CRM失效、复杂气象条件、违反SOP、夜航或受灯光不利影响是促成着陆阶段偏出跑道的主要因素。当两种或两种以上风险因素同时存在时,因耦合效应着陆偏出跑道事件的发生概率会明显增加。

民航空中交通安全管理发展战略研究

空中交通安全管理需要目标指导,根据空中交通安全管理的特点,其目标涵盖生产指标、安全目标以及措施目标。实现空中交通安全管理目标,需要推行安全优先级与主动战略、系统化与精细化战略、人本管理与能本管理战略、开放与持续改进战略。

民航空中交通管理专业卓越工程师培养研究

依据教育部"卓越工程师教育培养计划"的通用标准和行业标准,其中规定了我国空管卓越工程师的培养目标和标准,且着重从基础课程体系、管制技能培养、创新型实验课开设和校企联合培养机制等几个方面给出了适合我国国情的"空管卓越工程师培养实施方案"。

基于结构主题模型的民航管制不安全事件主题识别

为探究民航管制运行不安全事件的发生规律及特点,采用结构主题模型捕捉报告中的词汇共现及层次结构。考虑结构主题的语义连贯性以及排他性等指标,辨识管制运行事件的最优主题数目。选取事件严重度及发生时间等协变量,构建融合多变量的主题分析,挖掘不同类型事件的严重度差异性及在时间维度上的演化趋势。最后,基于航空安全自愿报告系统2018-2022年的4346起管制事件报告进行实证分析。研究结果表明:与管制运行有关的不安全事件可分为管制移交、恶劣天气、人为因素事件、夜航航班、场面滑行、起飞离场、部门协调、雷达间隔、设备故障、进近程序、陆空对话、复杂空域环境、飞行冲突、飞行高度、冲/偏出跑道及跑道侵入15类;飞行区滑行、进近程序、飞行冲突等事件更易产生严重事故;飞行高度有关的不安全事件呈逐年上升趋势。研究结果可为提升管制运行安全风险水平提供理论支持,并为管理人员针对性施策提供参考。

民航运输管理专业航空运输经济学课程教学改革研究

本文分析了民航运输管理专业和航空运输经济学课程教学的关系,总结了教学中存在的主要问题,指出教学内容的安排和教学目标要紧紧围绕本专业的需求,并对交通运输经济学的课程设计、辅助案例分析、如何激励学生发挥主动学习和增强与实际相结合的能力等方面提出了教改思路与建议。

基于BIRCH聚类的航空器自主运行风险状态评价

为解决自主运行模式下航空器风险评价指标缺失和风险状态实时评估困难等问题,提出1种自主运行模式下航空器风险状态评价方法。从航空器冲突、气象规避区侵入、操纵裕度3个方面建立风险状态评价指标体系,运用BIRCH算法建立聚类特征树对多维航空器特征样本进行风险模型训练,引入增量式聚类的概念,更新特征树,实时评估动态目标航空器的风险状态。然后,以广州05扇区为运行场景展开仿真实验。研究结果表明:所提方法准确度达99.5%,平均计算时间约为0.0249 s。研究结果可有效支撑自主运行理念实施,提高风险预警能力,保障航空器自主运行安全。

基于时频域融合和ECA-1DCNN的航空串联故障电弧检测

为了快速准确地检测航空交流线路中出现的串联故障电弧,提出了一种基于时频域融合和加入高效注意力机制(efficient channel attention, ECA)的一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network, 1DCNN)的故障检测算法。首先,搭建航空交流电弧故障实验平台,负载选择多类型、多参数值进行电流信号的采集;其次,为了保留更多的故障信息,分析其特征频段,经过大量数据验证,航空串联电弧在发生时,1 000~4 000 Hz分量具有一定的占比,因此将原始信号与特征频段进行融合,融合后的一维数据作为模型输入;最后,搭建ECA-1DCNN检测模型,进行训练,并通过K折交叉验证模型的有效性,得到测试集平均准确率为97.96%。该方法网络层数较少,计算快速,避免了复杂时频域计算过程,较为智能,对航空串联电弧检测装置的研究提供了理论参考。

基于SARIMA‑LSTM模型的航空旅客运输市场需求分析与预测

市场需求预测是航空公司开展生产活动的前提,科学合理的预测结果能为航空公司降低成本、提高效益。首先,选取影响航空旅客运输市场需求的因素,并对其进行相关性分析;其次,采用季节性差分自回归移动平均(SARIMA)模型和长短期记忆(LSTM)网络模型,对航空旅客运输市场需求量进行特征分析,构建了基于SARIMA模型、LSTM网络模型的组合预测(SARIMA⁃LSTM)模型,提高市场需求时间序列预测的精度;最后,以北京市航空运输市场为例,分析结果显示,SARIMA⁃LSTM组合模型的预测准确性高于单一模型,对于市场需求的预测准确率较高。

低转速航空发动机滚动轴承故障深度异常检测方法

针对航空发动机滚动轴承在低转速状态下故障难检测的问题,提出了一种基于Transformer框架的深度支持向量描述方法用于检测低转速滚动轴承的故障。首先,构建了基于Transformer模型的振动特征提取主干网络。然后,将所提取的特征输入一个三层自编码器结构,用于计算网络模型的损失函数。为减少网络计算量,提高训练速度,在预处理中将滚动轴承的振动加速度时域信号通过快速傅里叶变换(FFT)得到的频谱结果作为网络的输入,且仅依靠正常数据完成模型的训练。最后,在带机匣的航空发动机转子试验器和某型真实的航空发动机上分别进行了试验验证。结果表明,所提方法能够准确的实现对低转速滚动轴承故障的检测,且检测精度分别为93%和100%,充分表明该方法具有很好的异常检测能力及应用价值。

浅析民航空管安全管理中的人为因素

本文应用一些现代管理理论和模型,分析民航空管人为因素产生的原因,提出减少和预防人为因素的对策,以达到提高安全管理水平的目的。

结合Word2vec和BiLSTM的民航非计划事件分析方法

安全是民航业的核心主题。针对目前民航非计划事件分析严重依赖专家经验及分析效率低下的问题,文章提出一种结合Word2vec和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络模型的民航非计划事件分析方法。首先采用Word2vec模型针对事件文本语料进行词向量训练,缩小空间向量维度;然后通过BiLSTM模型自动提取特征,获取事件文本的完整序列信息和上下文特征向量;最后采用softmax函数对民航非计划事件进行分类。实验结果表明,所提出的方法分类效果更好,能达到更优的准确率和F 1值,对不平衡数据样本同样具有较稳定的分类性能,证明了该方法在民航非计划事件分析上的适用性和有效性。

基于BL-Apriori的民航机务风险关联规则分析

为了解决机务维修领域风险分析过程中文本数据挖掘不充分问题,提出1种基于二进制逻辑“与”运算改进的Apriori关联规则挖掘方法,采集到飞机维修企业2012—2021年机务维修领域不安全事件报告,最终成功挖掘出民航机务维修领域具有耦合性、关联性的风险要素,并对风险要素之间的关联规则进行分析。研究结果表明:改进后的算法运行时间从0.153 s降低至0.034 s,挖掘到机务风险中飞机检查不全面、人员遗忘/疏漏等为主要因素,与工程实际相符。研究结果可为机务安全管理提供决策支持。