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基于QAR数据的重着陆风险评估及预测研究

发布时间:2017-10-25 07:32

  本文关键词:基于QAR数据的重着陆风险评估及预测研究


  更多相关文章: 重着陆 QAR数据 熵权TOPSIS方法 ARMA模型 预测


【摘要】:重着陆作为进近与着陆阶段的常见不安全事件,由于其发生频率高、影响范围广,已成为飞行安全的严重威胁。目前,与重着陆相关的研究主要集中在重着陆的判定及维修方面。随着民航安全管理理念的提升,如何从风险角度对重着陆进行识别、评估、控制及预测成为亟待解决的问题。本文以某航空公司2010年1月至2013年12月30万次起降中,QAR记录的垂直载荷超限事件为数据基础对重着陆进行风险评估及预测。根据重着陆致因分析及超限事件判定,选取SHELL模型对QAR记载的垂直载荷超限事件进行风险识别,从操纵飞行员、操纵飞行员与运行相关人员、操纵飞行员与软件、操纵飞行员与硬件、操纵飞行员与环境五方面辨识出导致重着陆的风险因素34项。运用熵权TOPSIS法对目前常用风险矩阵进行改进,去除不同指标的异质性,减轻风险结。通过改进的风险矩阵方法对识别出的风险因素进行风险评估,评估结果划分为10个等级,其中应激强度不当排在第1等级为最严重风险,对贴近度大于0.8的风险因素制定了相应的风险控制措施。基于垂直载荷超限事件具有随机性的特点,选取自回归模型进行数据预测,通过验证可知模型较好的拟合了重着陆事件的发展趋势,预测精度在90%左右。依据预测结果设计了闭环管理流程,为航空公司及时发布重着陆预警信息提供数据支持。
【关键词】:重着陆 QAR数据 熵权TOPSIS方法 ARMA模型 预测
【学位授予单位】:中国民航大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:V328
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第一章 绪论9-15
  • 1.1 研究背景及意义9-10
  • 1.2 国内外研究现状10-13
  • 1.2.1 飞行安全风险识别方法10-11
  • 1.2.2 飞行安全风险评估方法11-12
  • 1.2.3 重着陆诊断、预测及预控12-13
  • 1.3 研究内容与方法13-15
  • 1.3.1 研究内容框架13-14
  • 1.3.2 研究技术路线14-15
  • 第二章 重着陆风险识别15-31
  • 2.1 重着陆致因分析及超限事件判定15-19
  • 2.1.1 重着陆发生过程因素分析15-17
  • 2.1.2 基于QAR数据的超限事件判定17-19
  • 2.2 重着陆风险因素分析19-31
  • 2.2.1 风险识别方法选择19-20
  • 2.2.2 基于SHELL模型的超限事件调查分析20-25
  • 2.2.3 基于SHELL模型的超限事件统计分析25-29
  • 2.2.4 风险因素集29-31
  • 第三章 基于QAR数据的重着陆风险评估与控制31-43
  • 3.1 基于熵权TOPSIS的风险矩阵改进方法31-34
  • 3.1.1 风险因素等级划分标准31-32
  • 3.1.2 基于熵权法的评价指标权重赋值32-33
  • 3.1.3 基于TOPSIS法的风险因素贴近度计算33-34
  • 3.2 基于熵权TOPSIS-风险矩阵方法的重着陆风险评估34-37
  • 3.2.1 风险因素等级划分34-35
  • 3.2.2 评价指标权重确定35-36
  • 3.2.3 风险因素贴近度确定36-37
  • 3.3 重着陆风险控制措施37-43
  • 3.3.1 中心人件风险控制措施37-38
  • 3.3.2 人件与人件界面风险控制措施38-39
  • 3.3.3 人件与硬件界面风险控制措施39-40
  • 3.3.4 人件与环境界面风险控制措施40-42
  • 3.3.5 人件与软件界面风险控制措施42-43
  • 第四章 基于QAR数据的重着陆预测43-50
  • 4.1 基于ARMA模型的预测方法43-44
  • 4.2 基于ARMA模型的重着陆预测44-48
  • 4.3 重着陆预测结果控制流程48-50
  • 第五章 结论50-52
  • 5.1 主要研究结论50
  • 5.2 本文特色与创新之处50-51
  • 5.3 进一步研究方向51-52
  • 致谢52-53
  • 参考文献53-56
  • 附录A56-57
  • 附录B57-58
  • 附录C58-61
  • 附录D61-62
  • 附录E62-63
  • 作者简介63

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本文编号:1092721

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