民航运输飞机风险评估及可控因素分析方法研究

发布时间：2017-06-28 20:28

  本文关键词：民航运输飞机风险评估及可控因素分析方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着我国民航业的快速发展以及人民生活水平的提高,民航安全问题越来越受到各方面的广泛关注。然而,构成民航安全的要素有很多:有硬件原因,也有软件原因;有必然因素,也有偶然因素;有管理体制原因,也有人为因素原因。总之这一系列的综合因素最后演变成了民航不安全事件的隐患。航空公司作为民航运输的主体,其管理模式、运营模式及员工素养等方面的原因都直接或者间接地主导着航空公司的安全状况。因此,本文以此为背景展开研究,主要探讨构成安全威胁的几个主要因素的本质以及如何通过构建分析方法来合理地强化这些要素,从而有效地规避安全风险。本文主体内容包括两个方面:风险评估和可控因素方法分析,分为六个章节来叙述,分别是绪论、民航运输飞机风险评估与方法研究、基于民航运输机队老化的风险分析方法研究、基于飞行数据的风险分析方法研究、基于飞行人员人为因素的风险分析方法研究。首先,在风险评估与方法研究方面,论文结合现有的风险评估相关知识和理论,研究了一套系统的进行风险评估的流程,包括框架性的风险评估流程和综合风险评估流程,并且对流程中每个阶段的工作进行了详细的描述,并概述了定性和定量的评估方法,为后续内容做铺垫。其次,在分析方法研究中,分别从机队老化、飞行数据和人为因素三个方面展开风险分析,主体分为三部分内容。第一、基于机队老化问题的风险分析方法研究:在该部分分析方法研究中引用威布尔分析对民航运输飞机机队磨损及老化进行验证,即在验证了威布尔分析用于验证民航运输飞机机队部件磨损及老化的可行性基础上,通过对航空公司的一组数据进行实际验证,证明威布尔分析方法的有效性。第二、基于飞行数据的风险分析方法研究:在该部分引入了混合高斯模型来进行聚类分析,核心是将该模型与聚类分析相结合,形成了混合高斯模型聚类分析计算方法。用仿真的方法实现了对混合高斯模型用于聚类分析的可行性验证。第三、基于飞行员人为因素的风险分析方法研究:在该部分中考虑到影响飞行员正常飞行的特征因子的多样性从而难以区分重要程度的情况,引入了主成分分析法,将影响飞行员正常飞行的核心特征因子找出。在此基础上以整个飞行过程为背景,结合航空公司现有的做法,探索和研究适合航空公司实行的针对飞行员管理的有效模式,建立了桥式逻辑门管理模型。
【关键词】：民用飞机 机队 风险评估 飞行数据 人为因素
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F562;V328
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 绪论13-21
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 研究意义及目的14-15
• 1.3 国内外发展现状15-16
• 1.3.1 国外发展现状15
• 1.3.2 国内发展现状15-16
• 1.4 论文的主要内容及框架结构16-17
• 1.4.1 论文的主要内容16-17
• 1.4.2 论文的主体框架结构17
• 1.5 民航飞机运输事件17-21
• 1.5.1 民航飞机运输事件定义与特征17-18
• 1.5.2 民航飞机运输事件分类与判定方法18-21
• 第二章 民航运输飞机风险评估概述及方法研究21-35
• 2.1 民航运输飞机风险评估流程概述21-22
• 2.2 综合的飞机风险评估流程22-26
• 2.2.1 建立监控参数22
• 2.2.2 事件监控22-23
• 2.2.3 评估事件和风险23-24
• 2.2.4 制定维修计划24-25
• 2.2.5 实施维修计划25
• 2.2.6 飞机风险评估流程使用验证25-26
• 2.3 定性风险评估26-29
• 2.3.1 严重程度的分类26-29
• 2.3.2 定性风险评估结果应用29
• 2.3.3 风险矩阵-严重性、概率评估29
• 2.4 定量风险评估29-34
• 2.4.1 根源(事件树)分析30-32
• 2.4.2 威布尔分析32
• 2.4.3 蒙特卡罗仿真分析32-34
• 2.4.4 敏感性分析34
• 2.5 本章小结34-35
• 第三章 基于航空公司运输机队老化问题的风险分析方法研究35-52
• 3.1 运输飞机风险的介绍35-40
• 3.1.1 运输飞机机队风险35
• 3.1.2 单机风险35-36
• 3.1.3 因果链36
• 3.1.4 风险36-40
• 3.2 运输飞机风险分析40-42
• 3.2.1 确定风险类型40
• 3.2.2 利用率40
• 3.2.3 计算风险40-42
• 3.3 基于威布尔分析的机队老化问题风险分析42-51
• 3.3.1 威布尔分布函数42
• 3.3.2 威布尔分析过程42-43
• 3.3.3 威布尔分析用于机队老化问题风险分析的可行性验证43-44
• 3.3.4 基于威布尔分析的机队磨损和老化案例分析44-50
• 3.3.5 案例结果分析50-51
• 3.4 本章小结51-52
• 第四章 基于飞行数据的风险分析方法研究52-62
• 4.1 当前使用的飞行数据记录器数据52-53
• 4.1.1 飞行记录仪52
• 4.1.2 数据分析52-53
• 4.1.3 异常检测53
• 4.2 基于混合高斯模型的飞行数据聚类方法53-61
• 4.2.1 混合高斯模型描述53-55
• 4.2.2 基于混合高斯模飞行数据聚类分析55-57
• 4.2.3 基于混合高斯模聚类分析的不正常航班仿真验证57-61
• 4.2.4 案例结果分析61
• 4.3 本章小结61-62
• 第五章 基于飞行员人为因素的风险分析方法研究62-80
• 5.1 影响飞行员飞行的特性62-63
• 5.1.1 物理特性62-63
• 5.1.2 操作特性63
• 5.1.3 精神特性63
• 5.2 主成分分析法63-67
• 5.2.1 总体主成分63-65
• 5.2.2 标准化变量的主成分65-67
• 5.3 基于主成分分析的飞行员特征因子重要性案例分析67-69
• 5.3.1 案例分析过程67-69
• 5.3.2 案例分析结果69
• 5.4 基于飞行员人为因素的“桥式逻辑门”模型69-78
• 5.4.1 模型概述69-70
• 5.4.2 起飞前审查阶段70-73
• 5.4.3 飞行阶段审查73-77
• 5.4.4 基于状态假设的“桥式逻辑门”模型应用77-78
• 5.5 本章小结78-80
• 第六章 总结与展望80-82
• 6.1 本文完成对主要工作80-81
• 6.2 未来工作的展望81-82
• 参考文献82-87
• 致谢87

【参考文献】

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1 王松,夏绍玮;一种鲁棒主成分分析(PCA)算法[J];系统工程理论与实践;1998年01期

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本文编号：495197