飞行员人因可靠性定量预测

为有效预测飞行员的人因可靠性,以保障飞行安全,基于认知可靠性与失误分析法(CREAM)的扩展法,建立飞行员人因可靠性定量预测模型。依据飞行员的任务特点,调整认知行为及认知功能。通过优化共同绩效条件(CPC)因子水平等级,并增加新的因子,改进CPC因子依赖规则,用于修正因子的初始评估结果,解决扩展法未考虑因子间关系的问题,从而完成模型的建立。利用回看分析法验证模型的有效性,采用所建立的模型和扩展法分别对已发生的飞行案例进行预测,并与实际发生结果对比分析。结果表明,与扩展法相比,采用飞行员定量预测模型得到的预测结果与案例发生结果所反映的控制模式更为匹配。     

电梯设备安全事故率的广义代数差分预测模型

为预测电梯设备安全事故发生率，采用广义代数差分法(GADA)建立动态差分预测模型。首先，采用GADA设置多自由参数，构建系列动态差分方程；其次，采用代数差分法(ADA)设置单自由变量，构建对照方程；然后，耦合分析统计指标和图形形态，厘定电梯设备安全事故率的最优GADA预测模型；最后，利用近16年我国电梯设备安全事故数据验证分析最优预测理论模型的有效性。结果表明：我国电梯设备的安全事故发生率呈整体降低的趋势，但万台事故率的下降趋势有所减缓；采用GADA由指数方程推导的模型偏差为0.002 2,均方根误差(RMSE)为0.045 352,拟合度为0.886 8,是最佳预测模型，预测值相对误差为5.9%。该模型可根据电梯设备登记数、万台事故数等实时数据进行更新，预测我国电梯设备的安全事故发生率。     

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。     

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PCA_Fuzzy_RF模型的煤层底板突水预测

针对煤层底板突水问题,提出了基于主成分分析、模糊数学和随机森林的一种新预测模型。首先通过主成分分析将6个影响因素(水压、采高、隔水层厚度、断层落差、煤层倾角、断层距工作面距离)进行降维,提取4个主成分因子,其次对主成分因子进行模糊化,作为随机森林模型的输入变量,建立基于PCA_Fuzzy_RF的煤层底板突水预测模型。利用华北矿区实测资料的50组数据作为PCA_Fuzzy_RF模型的训练数据,10组数据作为测试数据,并将预测结果与BP神经网络及Fisher模型进行对比分析,结果表明,PCA_Fuzzy_RF模型的误判率为0,适用于解决煤层底板突水问题。     

如何预防飞行过程中的不安全因素

民航飞机的运行过程大致分为起飞、爬升、巡航、航路下降、进近、着陆6个阶段。飞机起飞爬升和进近着陆是飞行事故的高发阶段。笔者分析了飞行各阶段的危险源,尤其将起飞爬升和进近着陆两个阶段作为主要研究内容;指出了飞行各阶段的关键操作技术及原理;提出了起飞可能面临多种危险,给出了起飞前机组风险意识检查单,并列出了国际飞行安全基金会(FSF,FlightSafetyFoundation)提出的进近着陆风险意识检查单;运用机组资源管理工具使飞行员树立安全风险意识,从而达到降低飞行事故率,提高飞行安全水平的目的。     

基于CREAM方法的人因失效概率预测模型研究

认知可靠性与差错分析方法(CREAM)是第二代人因可靠性分析方法中的代表方法之一,通过对任务环境进行分析从而直接确定人为差错发生概率。本文分析了该方法及其后续研究在人因可靠度评估时存在的主要问题,并以CREAM方法为基础建立新的人因失效概率预测模型。模型首先要求有针对性的对具体任务环境确定通用性能影响因子(CPC)权重,然后通过对CPC进行打分对任务环境进行量化,通过加权求和的方式分别计算出CPC的改进总分值G和降低总分值J,最后运用新建的预测模型计算出人因失效概率。新模型提出了三点改进:第一将任务环境设定为连续的空间;第二提出了不同的工作环境(任务环境)应该有其对应的CPC因子权重;第三考虑正影响CPC因子和负影响CPC因子的双重影响,建立双变量预测模型,预测结果更加合理。     

基于遗传算法的支持向量机预测有机物自燃点的研究

根据定量构效关系(QSPR)原理,研究自燃点(AIT)与其分子结构间的内在定量关系。以265种有机化合物作为样本集,随机选择238种作为训练集,27种作为测试集,用遗传算法(GA)进行变量选择,分别建立多元线性回归(MLR)模型和支持向量机(SVM)模型研究有机物的自燃点与其分子结构间的关系。通过分析,发现造成模型预测效果不佳的原因是试验数据本身存在问题。通过对2个模型的比较,结果为GA-SVM模型明显优于GA-MLR模型,说明自燃点与其分子结构间具有很强的非线性关系。     

岩溶塌陷倾向性等级的KPCA-SVM预测模型

为了快速、有效地预测岩溶塌陷倾向性等级,在统计分析大量观测实例的基础上,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为特征指标。利用核主成分分析(KPCA)方法在高维空间提取岩溶塌陷影响因子的主成分,将获取的主成分作为支持向量机(SVM)的特征向量,建立基于KPCA的岩溶塌陷倾向性等级的SVM预测模型。将12组观测数据作为学习样本对模型进行训练。采用回代估计法进行回检,误判率为0。利用训练好的模型对2组待判样本进行预测。结果表明:经KPCA后指标个数减少,相关性降低,SVM运算的复杂度降低。用该模型所得预测结果的准确率为100%。     

支持向量机对多环芳烃毒性的定量构效预测

为了实现多环芳烃(PAHs)毒性的有效预测,提出应用定量构效技术对多环芳烃的空气-正辛醇分配系数(KOA)和致癌性进行预测。应用分子描述符和试验值确立构效关系,采用支持向量机算法(SVM)和人工神经网络算法(ANN)分别建立了PAHs的KOA回归预测模型和致癌性分类预测模型。利用网格划分(GS)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SVM进行参数寻优。应用均方误差(MSE)、拟合决定系数R2和分类准确率(Accuracy)分别对模型进行了验证与评价。结果表明,最佳回归预测模型GS-SVR的MSE为0.059 7,R2为0.913 0;最佳分类预测模型GA-SVC的Accuracy为95%。研究表明:应用SVM所建两种模型的稳定性和预测能力都优于应用ANN建立的模型;参数优化后模型的稳定性和预测能力得到了提高。     

基于改进ISM-FRAM铁路运输事故致因分析*

为提高功能共振(FRAM)在铁路运输系统事故致因分析方面清晰度和完整性,提出新增环境模块的改进FRAM模型,刻画环境功能模块与其它功能模块交互耦合作用;通过引入解释结构模型(ISM),划分事故致因分析网络结构层次,分别计算分析网络层级重要度和功能模块结构重要度,并采用改进区间值犹豫模糊熵定量计算功能可变性和耦合损失度。结果表明:新增环境功能模块能有效分析与其它功能模块交互耦合作用,保证FRAM分析完整性;ISM-FRAM模型建立清晰事故层次结构,有助于理清事故致因;功能可变性和耦合损失度弥补FRAM风险评估定量分析不足,为功能屏障设置提供依据。     

飞行数据可视化技术研究

针对航空器事故调查和不安全事件分析的结果及改进的需要,研究基于FDR/QAR/DAR/CVR的数据可视化技术。提出基于飞行仪表布局语言(FILL)的仪表模型构建与驱动的技术方案,解决FDR/QAR/DAR记录数据的导入与修正处理、不同分辨率三维地形的生成与显示以及飞行数据与驾驶舱话音同步播放等问题。实践证明,利用数据可视化技术所构建的包括飞机、航迹、仪表、地形、跑道、航图等元素的三维图形飞行环境集成再现了飞行过程,为事故调查和事件分析提供了科学有效的辅助分析工具。     

基于均生函数模型的冲击矿压电磁辐射预测研究及其应用

通过实验研究煤岩变形破裂过程电磁辐射信号的变化规律,表明非接触电磁辐射法能动态预测冲击矿压等煤岩动力灾害现象;在非接触电磁辐射法动态预测冲击矿压的实验研究基础上,提出一种新的动态时间序列预测模型——均生函数模型,利用电磁辐射监测仪测定的现场工作面电磁辐射信号时间数据序列,通过逐步回归筛选时间序列构造一个均生函数方程;利用该方程预测预报未来电磁辐射信号的发展,并与现场测定的实际值进行对比分析,以此来验证该预测模型的正确性。误差分析和实践结果表明:均生函数模型的预测值与实际测定值的相对误差最大为6.71%左右,且距平趋势正确率均达到了60%,证明该模型与电磁辐射预测方法的有机结合能有效地预测冲击矿压以及提高预测的准确性,为冲击矿压电磁辐射预测技术的研究提供了一种新的研究思路和方法。     

钢铁企业动力管道物理爆炸事故风险模糊综合评判

以风险评价理论为基础,根据事故风险率由事故发生可能性和严重性共同确定的原则,应用模糊关系合成原理将影响事故发生可能性和严重性的风险因素进行定量描述,同时应用层次分析法确定各因素权重,建立了钢铁企业动力管道物理爆炸事故风险模糊综合评判模型,最终应用风险矩阵法直观显示出该事故的风险等级。以某钢铁企业为例说明完整的动力管道物理爆炸事故的风险模糊综合评判过程,模型计算结果基本反映该钢铁企业动力管道物理爆炸事故的风险实际水平。     

基于模糊Petri网的危险品运输安全评估模型及应用

针对现代危险品运输安全监控问题,以运输费用、事故风险、灾害致灾、补救能力为运输安全评估的关键因素,建立安全分析的评估指标体系,提出一种基于模糊Petri网的危险品运输安全评估模型。首先应用转换规则给出评估指标体系的模糊Petri网表示和在Petri网模型的基础上的模糊推理算法,其次结合层次分析法(AHP),采取定性与定量分析相结合的方法进行安全评价;最后给出基于ArcGIS的评估模型实现方法,并应用于危险品运输安全监控系统的开发。模糊Petri网的数学特性及易于实现的特性,使得安全评估模型的建立,有助于实现运输安全评估策略的形式化、定量化和动态决策,而基于安全评估模型的危险品运输车辆监控系统的成功开发,进一步表明评估模型、推理算法和实现方法是合理可行的。     

基于模糊推理的FRAM事故定量分析方法研究

为有效克服FRAM事故分析中无法进行定量分析的缺陷,提出结合模糊推理技术的Fuzzy FRAM模型。此改进模型基于FRAM识别系统运行状态;依据功能输出要素的时间/精度属性利用Matlab构建2阶模糊推理系统量化功能输出质量;根据通用性能条件(CPC)及功能输入耦合端口构建功能评价体系,针对评价体系中存在的不确定性信息融合及建模问题,采用模糊证据推理技术,通过模糊信度结构建立、数据处理、信息融合测度后获得功能的风险指数;以既有铁路危险品运输事故为例,验证方法的可行性。结果表明:Fuzzy FRAM模型的评估结果较为精确,是FRAM分析方法的有效补充。     

灰色均生函数模型及其在航空装备事故预测中的应用

提出一种航空装备事故的灰色均生函数组合预测模型。该方法先建立给定事故时序的灰色GM(1,1)模型,然后再利用残余信息构建均生函数模型。从算例结果可看出,该模型建模过程简单,预测精度总体上好于灰色马尔柯夫预测模型,更优于单独使用灰色模型的预测精度。从而表明:将灰色GM(1,1)模型和均生函数模型有机结合,由前者揭示航空装备事故的发展趋势,后者描述其随机摆动特性,能够较好地刻画航空装备事故的发展变化规律,为航空装备事故提供了一种可行的预测方法。