近十年中国民航事故及事故征候的统计分析

对1996—2005年我国民航发生的32起事故及1147起事故征候进行统计分析,其结果表明:我国民航事故和事故征候的万架次率及万时率均呈下降态势,机组、机械和机务原因是我国民航事故和事故征候的主要原因,事故征候的主要类型是鸟击、空中停车、偏出/冲出跑道/场外接地,事故征候发生阶段依次为巡航、起飞、着陆、爬升和进近。该研究成果有助于寻找事故和事故征候成因和规律。明确安全管理重点和难点;采取有效的预警和预控对策。     

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。     

基于ARIMA与LS-SVM组合模型的飞行事故征候预测

应用差分自回归移动平均模型(ARIMA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的组合模型,对某航空公司的月度事故征候万时率进行了预测分析。对2008—2016年某航空公司的事故征候、飞行小时、航空器数量等历史数据建立ARIMA模型,应用SPSS软件进行模型拟合,获得事故征候万时率的线性部分;随后利用LS-SVM分析ARIMA模型的残差,获取非线性部分,最终通过二者之和获得ARIMA+LSSVM组合模型。对2017年1—3月的月度事故征候万时率进行了预测,并用实际数据验证。结果表明:ARIMA(1,1,1)(1,1,1)12模型较好地拟合了事故征候万时率的历史序列,LS-SVM模型对残差的拟合获得了较好的精度;组合模型的短期(3个月)预测值与航空公司事故征候万时率的趋势完全一致,且预测精确度可接受。     

一种新的飞行事故征候率监视与控制方法

为了改进民用航空飞行安全的监控手段,探讨了一种飞行事故征候率的监视和控制方法。通过采用W检验法,对中国民航2008年各月飞行事故征候率统计数据进行正态分布拟合优度检验。结果表明:在10%的显著水平下,飞行事故征候率总体服从正态分布。假设正常情况下,飞行事故征候率超过警戒值的概率仅为0.1%,选择该概率为确定警戒值的标准。根据前一年12个月的飞行事故征候率统计数据和确定警戒值的标准,以子样均值作为母体均值估计量,子样无偏方差的平方根作为母体标准差的估计量,可计算出当年飞行事故征候率警戒值;此外,还提出了控制民用航空安全水平的准则。     

新世纪革命历史题材影视剧“在地性”征候考辨

新世纪影视剧以化历史的影像呈现方式不断关注着革命"在地性"的审美在场,试图以吐纳百川的开放性姿态接纳着阐释"革命"的多元文化预设。它们以"后革命"氛围中的革命再叙述,昭示着在民族复兴的时代主潮背景下,借助历史化的审美建构进行修复红色记忆、承载地缘文化、寻求国族认同、凸显现实观照的诸多可能性,考辨其建构"在地性"的影像景观、叙述格调与主题旨归,对于廓清革命再叙述的审美误区,寻绎红色基因因袭相传的空间路径,整合新时代的国族认同观念,具有重要的认知价值和意义。     

焊接结构失效事故征候的灰色马尔科夫预测

焊接结构的可靠性,是锅炉压力容器特种设备安全研究的重要内容。将事故征候的预测研究引入锅炉压力容器特种设备的焊接结构安全分析的研究领域,通过灰色预测理论模型GM(1,1)与马尔科夫链预测理论模型相结合,利用两者的优点,不仅提高了对波动性较大的随机变量的预测结果可靠度,同时延展了灰色预测的应用。结合应用算例,将灰色马尔科夫预测模型与传统的GM(1,1)在焊接结构失效事件的前瞻性预测中的应用进行了对比,灰色马尔科夫预测模型对焊接结构失效事件的预测精度在98%以上,且较GM(1,1)模型预测结果的精度平均提高了近4%,能够消除GM(1,1)模型的固有偏差。灰色马尔科夫预测模型符合对锅炉压力容器特种设备焊接结构安全研究的实际要求。     

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。     

影响我国民航飞行安全的个体与组织因素——基于HFACS框架的事件分析

主要通过民航事故征候(事件)的分析,对影响飞行安全的人的因素进行研究。数据分析主要采用编码分析的方法,结果发现:在个体层面,对事故征候影响顺序是技能差错、决策差错与知觉差错;机组内部的沟通与协调不畅在各个飞行阶段都存在;在组织层面,监督、资源管理、文化与氛围是比较有影响的组织因素;组织内部与外部的信息界面是飞行安全的隐患之一。与此同时,分析了该项目研究的不足之处,提出改善民航飞行安全的建并指出今后研究的方向。     

航空人为差错事故/事件分析(ECAR)模型研究

为深入研究航空人为差错事故/事件的影响因素,以人为差错相关理论为基础,对比分析几种典型的人为差错分析模型;通过借鉴ECCAIRS分析框架,并在基元事件分析(EEAM)逻辑和CCAR396部的分类方法基础上,构建航空人为差错事故/事件分析(ECAR)模型,它从事件层、描述层、原因层和组织因素与改进建议层,分析航空事故和不安全事件的人为差错。此外,还将组织因素概念引入该模型。