基于QAR数据的航班运行安全风险研究

发布时间：2017-08-28 22:39

  本文关键词：基于QAR数据的航班运行安全风险研究

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【摘要】：为提高我国民航业大型飞机的运行安全水平,中国民航自1993年开始研究飞行品质监控技术,作为飞行品质监控(FOQA)的硬件支持,现代飞机在原有固态飞行数据记录器(Flight Data Recorder,FDR)基础上加装了快速存储记录器(Quick Access Recorder,QAR)。QAR相比FDR(飞行数据记录器)更易存取,采样频率高,运营人可根据实际需求对QAR的记录参数进行设定。但由于其数据存储量之大,往往给数据分析来带一定的困难。为了深度挖掘QAR数据所包含的信息,从而将其应用于航空公司的安全运行,文章对实际QAR数据进行收集、整理,以QAR统计数据作为研究对象,以QAR超限事件为评价指标,通过确定白化权函数并利用离差最大化原理得到各指标权重,应用灰色聚类方法对某公司固定机型在某一段时期内的航班运行安全风险进行评价。最后选取某航空公司机队2014年度的真实QAR数据进行验证,验证过程选取了超限频率较高的5类超限事件作为评价指标,以每个月超限的次数作为评价对象,对每月的运行安全水平进行了“高”、“较高”、“一般”和“低”的等级划分。结果表明:该模型可用于准确评价航班的飞行安全,突破了原有的以“人-机-环-管”作为主要评价指标的传统方法,指标选取更具灵活性,评价结果更加客观准确。模型的进一步软件化可以提高评价效率,达到飞行安全风险的实时评价。
【关键词】：快速存取记录器(QAR) 运行安全 离差最大化 灰色聚类
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V328
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 QAR数据应用研究11-12
• 1.2.2 航班运行安全风险方面的研究12-13
• 1.3 研究内容13
• 1.4 论文章节安排13-14
• 1.5 研究方案和技术路线14-15
• 1.5.1 研究方案14
• 1.5.2 技术路线14-15
• 第二章 飞行数据介绍15-23
• 2.1 飞行数据记录器的发展15-18
• 2.2 QAR系统介绍18-19
• 2.2.1 QAR记录器的由来18
• 2.2.2 QAR的特点18-19
• 2.2.3 QAR数据的分类19
• 2.3 FOQA简介19-22
• 2.3.1 FOQA的定义20
• 2.3.2 FOQA的信息处理流程20-21
• 2.3.3 FOQA数据分析方法21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 航班运行安全风险分析23-35
• 3.1 航班运行安全风险的特点23-24
• 3.2 航班运行中的不安全事件的分类24-28
• 3.2.1 按照严重程度划分不安全事件24
• 3.2.2 按照飞行阶段划分不安全事件24-28
• 3.3 基于不安全事件的航班运行安全风险分析28-30
• 3.3.1 风险分析的概念28
• 3.3.2 风险分析方法28-30
• 3.4 目标值类QAR参数的风险分析方法30-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第四章 航班运行安全风险评价模型的建立35-43
• 4.1 灰系统理论基础35-36
• 4.1.1 灰系统理论35-36
• 4.1.2 灰聚类评估36
• 4.2 构建各指标白化权函数36-39
• 4.3 确定指标权重分配39-42
• 4.3.1 利用熵权法确定指标权重39-40
• 4.3.2 利用最大离差化方法确定权重40-42
• 4.4 判断对象所属灰类42
• 4.5 本章小结42-43
• 第五章 航班运行安全风险评价模型的应用43-54
• 5.1 QAR超限数据采集43-48
• 5.1.1 QAR超限事件情况汇总43-45
• 5.1.2 整理QAR超限事件发生次数45-48
• 5.2 确定白化权函数48-49
• 5.2.1 预先设定评价结果分类48
• 5.2.2 根据分类确定指标白化权函数48-49
• 5.3 计算指标权重49-52
• 5.4 评价结果汇总及分析52
• 5.5 本章小结52-54
• 第六章 结论与展望54-56
• 6.1 研究结果54
• 6.2 论文的创新点54-55
• 6.3 不足和展望55-56
• 致谢56-57
• 参考文献57-62
• 附录62-71
• 作者简介71

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本文编号：749919