民航客机救生装备

航空运输与铁路、公路运输相比,其安全性是较高的.但是,全世界每年空难死亡人数也是很惨重的.在民航客机事故中,如发生双机空中相撞、空中解体等,乘员无生存希望,但这种事故是很少发生的.据统计,70%～80%的事故发生在起飞和着陆阶段.     

走过航空百年——纪念飞机诞生100周年

1911年美军平均飞行64.83小时发生一起严重飞行事故,至2000年美国空军平均飞行96153小时发生一起严重飞行事故(万时率0.104),飞机的安全性水平在九十年间提高了1482倍。世界民航定期航班已达到平均飞行1428571架次发生一起严重飞行事故(百万飞行架次事故率0.7)的水平。人类航空这一高危行业,在走过了百年坎坷历程后,终于使民航客机成为世界上最安全、最便捷的交通运输工具,航空安全工程取得了辉煌的成就。人类在航空安全工程发展中倾注了巨大的智慧,积累了丰富的经验。在飞机诞生百年纪念时,回顾这段历程,仍可给予我们许多宝贵的启迪。     

基于知识地图的民用航空安全信息事件分析

安全信息的深入分析是数据驱动的安全管理基础。为深入挖掘民航安全信息的价值,分析不安全事件的发展和演化过程,预测事件可能引发的后果及可能性,以2011—2015年民航安全信息网收集的390起重着陆事件为样本,结合事件链因果关系分析,运用知识地图分析法,按照事件发展演化过程建立样本信息中包含知识信息及其因果关系、各事件链间的相关关系、不同后果事件演化的可能性的重着陆事件知识地图。结果表明,该知识地图能够获取重着陆事件在时间、地点、机型、运行阶段、原因、后果及可能的预防及管控重点,可以实现一起或多起重着陆事件信息的知识分析,发现可能存在的安全风险,预判引发严重后果事件的可能性,为有效实施风险管理提供依据。     

航空公司一线员工自愿报告意愿影响因素研究

为探究民航从业人员发现安全问题后自愿报告意愿的影响因素,提高民航各单位主动报告平台运行效果,按照组织、个人、信息3个主要层面,选择系统设计、安全文化、公司政策、个体认知、利己考虑、利他考虑、信息严重程度、信息发生频率及信息价值共9个子层面,构建了包含29项指标的自愿报告意愿影响因素指标体系。根据指标体系设计问卷,向多家航空公司不同岗位的一线员工发放问卷,并利用均方差决策法计算指标权重。结果表明:1)员工心情是报告意愿最主要的影响因素,其次是领导层重视程度;2)报告意愿与员工身心状态有关;3)组织因素与信息因素既直接影响报告意愿,又对个人因素产生间接影响。     

民航典型安保突发事件统计分析与防控策略

为提升民航运营安全保障能力,本研究以1931-2019年209起劫机、炸机重点案件为样本,运用灰色关联法进行相关性分析,并提出劫机、炸机事件动态风险防控的4点策略。分析结果显示：飞机飞行的各阶段中乘客伤亡相关度排序前三名为巡航、停泊和着陆;劫机动机造成恶劣影响的前三名为索要金钱、释放犯人和其他动机;劫机人数与乘客伤亡相关度排序前三名为2、4及1人。针对劫机、炸机事件提出全流程风险监控预警、研发和应用新的技术等风险防范措施。     

多层次模糊评估法在民航不安全事件风险评估中的应用

通过对民航企业安全系统特点的分析,从导致不安全事件发生的人-机-环境-管理4个子系统中的不安全因素出发,采用层次分析、模糊评判和加权平均相结合的方法,分别计算了不安全事件发生的可能性和后果严重程度的指标,在该基础上得到了不安全事件发生的综合风险度,建立了民航企业不安全事件风险评估指标体系和评估方法.根据风险度评价矩阵和标准,企业可采取相应的风险控制措施,对不安全事件进行全面的管理,避免发生危险.     

基于灰色神经网络的民航事故征候预测模型研究

通过对民航事故征候的分析和预测,掌握民航事故征候的发展趋势,并据此提出相应的安全措施以预防事故发生。在灰色预测基础上,结合神经网络理论,分析民航事故征候的特点,提出民航事故征候的串联灰色神经网络组合预测模型。首先,运用灰色理论弱化数据序列波动性,然后利用神经网络非线性信息处理能力构建模型。同时,根据最近10年民航事故征候统计数据,分别对灰色预测模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行检验,并预测未来3年的民航事故征候数量。利用Matlab软件进行预测仿真,对3种预测方法的精度和特点进行分析和比较。结果表明:民航事故征候的灰色神经网络模型预测精度高于单一的灰色预测模型或神经网络模型,并且所需样本少,运算简便,易于实现。     

基于神经网络的民航安全态势评估模型及仿真

民航安全态势评估可以向管理者提供民航安全态势和未来态势变化的信息,帮助管理者作出科学的决策,是预防事故发生的关键。航空器事故征候、事故征候率和灾变的科学预测评估是民航安全态势评估的核心内容,分析选取影响民航安全态势的安全运行因素,尝试建立了民航安全态势评估模型,结合BP神经网络和Elman神经网络进行民航安全态势评估。2008-2010年民航安全态势评估结果如下：民航安全态势整体良好但事故征候较多,其中2009年的民航安全态势相对严峻,需要密切注意民用航空器事故的发生,同时应对2010年民用航空器事故进行高度关注,希望管理者采取积极措施进行事故预防。结果表明,基于神经网络建立的民航安全态势评估模型是可行的,可以作为我国民航安全态势评估的有效工具。     

基于16PF的民航飞行员人格特征及心理健康研究

为研究适合民航飞行员的人格结构模型及心理健康状态,选用卡特尔16种个性因素问卷(16PF)和症状自评量表(SCL-90)对飞行员进行综合测试,调查分析其稳定的个性特征和其近期的心理健康状况;选用SPSS中的因素分析方法进行数据分析研究,并以"大五"人格模型为理论指导,研究民航飞行员群体的人格特征模型;通过Pearson相关性分析,研究16PF中的次级因素与SCL-90中症状因子之间的相关性,并进行对比性分析,研究基于16PF测试的人格特征模型和心理健康状况对民航飞行员的综合评估,为飞行员的心理选拔和定期训练提供科学指导。