基于反向模糊Petri网的航空事故致因分析

加强航空运输安全隐患的预防控制,能够降低航空事故发生的概率.以257份航空事故调查报告为基础,基于复杂网络理论,利用节点的度中心性、中介中心性、接近度中心性,结合逼近理想解排序法对45个致因因素进行节点重要度排序,识别"人-机-环-管"中的关键因素;在21个关键致因的基础上,运用模糊Petri网的故障诊断特性,提出了相应的逻辑规则,并构建了航空事故模糊Petri网,利用推理算法对相关子系统进行有效提取;进而,以结果命题"飞行员操作失误"为例,根据该命题的真实度,通过构建反向模糊Petri网,反向推理得出各相关命题的可信度.结果表明,恶劣天气相关类别的可信度最高.最后,利用正向模糊Petri网推理算法验证了该方法的可行性.     

基于多因素耦合的航空运输系统脆弱性分析*

为分析航空运输系统脆弱性，提升航空运输系统安全水平。基于脆弱性理论，针对航空运输系统运行特点，提出航空运输系统脆弱性概念，并归纳分析航空运输系统安全影响因素；采用触发器原理建立基于航空运输系统脆弱性影响因素耦合的事故形成机理模型，选取1973—2019年的120起全球重大航空事故为数据基础，构建可量化航空运输系统脆弱性影响因素耦合关系的N-K模型。结果表明:影响航空运输系统耦合关系的关键因素为管理因素，有针对性地加强航空运输系统安全脆弱性关键耦合因素的管控，能更好地提高航空运输系统安全水平。