民用飞行器重着陆事件决策系统研究

应用支持向量决策方法,解决飞行器重着陆事件诊断中受力分析复杂、样本量小的问题。探索飞行器接地阶段重着陆事件的形成机制,分别建立翼根载荷与起落架载荷的受力模型,研究飞机主体载荷与重着陆事件的非线性关系。研究重着陆决策所需样本集的小样本特性,提出支撑向量驱动的智能决策规则方法,进行重着陆事件诊断模型的建模研究。最后,建立重着陆事件决策系统。实例表明:该决策方法对于实例样本的诊断精度达到95.7%,对于提高着陆阶段的安全具有实际意义。     

基于相似理论的飞机实际着陆距离预测方法

为防止飞机着陆时冲出跑道事件的发生,提出一种基于相似理论的飞机实际着陆距离预测方法.首先,通过量纲分析法结合影响飞机实际着陆距离的主要因素,推导出表征实际着陆距离的无量纲方程;然后,利用真实飞行数据,得出不同接地俯仰角条件下飞机实际着陆距离的预测方程;最后,对比分析方程预测结果与由真实数据所得的飞机实际着陆距离.结果 ...     

基于GERT-MC的飞机起落架故障风险传递分析

为解决风险随机性大、多因素交互的飞机主起落架系统(AMLGS)故障问题,构建图示评审技术-蒙特卡罗(GERT-MC)故障风险传递模型;利用GERT网络中并联结构、自环结构和环路的简化规则,以及蒙特卡罗方法,设计仿真求解算法;以某飞机主起落架为例,用上述算法计算其总体风险度、确定关键风险环节,并与解析法计算结果对比。研究表明:该模型具有与解析法同样的解算精度,且具有更好的可信性,利于加强飞机维修监控的针对性。     

基于DBN的飞机着陆弹跳预测方法

飞机着陆弹跳是航班运行中经常发生的不正常事件,为掌握着陆弹跳的诱因并有效预防该类事件发生,首先,提出一种基于深度置信网络(DBN)的飞机着陆弹跳预测方法;其次,通过航空运行数据评估事件与着陆机场环境条件的相关性,以东航实际着陆弹跳事件为例,探究着陆时油门杆位置与弹跳的变化趋势;然后,分别讨论触地前飞行员操纵、飞机状态和飞机的不稳定进近对着陆弹跳的影响;最后,以不同信息的组合作为输入训练模型,对比预测精度,找到最优模型。研究结果表明:基于DBN的方法适合利用大量航班数据预测着陆弹跳事件;当网络输入包含机场环境条件、飞机油门杆位置等着陆弹跳直接影响因素,以及不稳定进近等非直接影响因素时,该预测模型能够较准确地预测着陆弹跳事件,其预测准确度可达到94.78%。     

基于关联规则的跑道着陆事件演化网络构建研究*

为了提高航空运输系统安全性,针对航空器着陆过程中冲偏出和重着陆事件的关联机理开展研究。以84起跑道着陆事故调查报告为样本,利用Python分词工具提取风险因素并建立跑道着陆事件数据集,应用Apriori算法挖掘风险因素间关联规则,基于复杂网络理论构建该类事件演化网络,分析社团结构和拓扑特征。研究结果表明:本文所构建的网络密度为0.143,网络较为紧密,风险因素间强关联;网络社团结构显著,符合飞行操纵、运行状态、运行环境、不利条件的分类特点;网络关键节点“航线训练”、“接地速度大”综合值分别为0.599 8、0.589 0。研究结果可为飞行安全研究提供新思路。     

基于QAR数据的着陆超限风险贝叶斯网络分析模型

为分析民机着陆超限风险及其影响因素，基于飞行快速存取记录器(Quick Access Recorder, QAR)数据，构建着陆超限风险贝叶斯网络分析模型。首先，采集2019年和2020年国内某航空公司B737-800机队共37 443个航段QAR数据作为样本数据；然后利用GeNIe 3.0软件GTT(Greedy Thick Thinning)算法进行参数学习，建立着陆超限风险贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)模型，应用10-fold交叉验证方法对模型进行检验。结果表明，着陆超限风险贝叶斯网络可有效分析着陆超限事件的因果关系，计算得出样本机队减小着陆超限风险的飞行参数组合。该分析模型可用于对机队或飞行员个体的着陆超限风险预测，为降低着陆飞行超限风险、前移安全关口提供客观依据。     

民用飞机着陆距离预测研究

为防止飞机着陆时冲出跑道,采用支持向量机(SVM)模型预测飞机着陆距离。基于机场、气象以及飞机自身等3方面影响因素,选取B737-800为参考机型。利用波音公司的LAND软件采集相关运行数据。通过选择误差最小、精度最优的径向基核函数(RBF)构建最有效的SVM模型。探讨网格参数算法、遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法对最佳惩罚函数c和核函数参数g的影响。结果表明,预测着陆数据与实测着陆数据吻合较好——最大绝对误差在20 m范围内,最大相对误差为1%。     

基于k-SC聚类的飞行操作模式及危险性分析

为挖掘飞行数据中的高危险性操作模式,采用k-SC时间序列聚类算法,并基于K-W检验分析聚类结果与不安全事件之间的关系。以特定条件下某机队着陆阶段的驾驶杆操作数据和长着陆事件为例进行模型验证。结果表明:机队有5类不同的驾驶杆操作模式;不同操作模式的着陆平飘距离分布具有显著性差异,且长着陆的危险性最高可达68.18%。研究结果可为提升航空公司飞行员操作能力、分析飞行员操作特性及其他不安全事件（如重着陆、擦机尾等）提供理论参考。     

基于蒙特卡洛方法的着陆擦机尾风险预测

为解决对航班和机队着陆时擦机尾风险客观预测问题，基于飞行QAR数据和蒙特卡洛模拟方法，建立擦机尾风险预测模型，将某航空公司Boeing737-800机队的380套QAR数据作为样本数据，运用MATLAB编程进行5 000次模拟抽样试验，得到不同机队着陆时俯仰角的分布和擦机尾风险预测曲线。研究结果表明:当着陆俯仰角大于4.5°时，机队2擦机尾风险较大；运用蒙特卡洛模拟预测的飞机着陆俯仰角更为稳定和准确。该模型可进一步软件化，为航空公司的擦机尾超限事件管理提供可靠性指标参考，实现对飞行员操作风险的动态管理。     

基于TFF-FTA方法的飞行进近着陆事故致险因素分析

为开展飞行进近着陆阶段事故致因风险的精准分析,提出了三角模糊函数(TFF)与事故树(FTA)结合的综合致因分析方法.基于文献分析法与专家调查(Delphi)法建立了以飞行员处置不当、飞机故障、环境恶劣等17个指标为中间事件,反应延时、决策错误、遗忘信息、指令错误、理解错误、执行错误等24个指标为基本事件的飞机进近着陆事故致因事故树.运用三角模糊函数将基本事件发生概率转化为三角模糊数,采用三角逻辑门计算得到基本事件的模糊结构重要度,即各致险因素重要度排序.结果表明,飞行员决策与操纵技能、机场进近着陆管控及恶劣天气变化是飞行进近着陆事故影响关键因素,航空公司及空管部门应加大预防性控制,辨识并消除事故隐患.