面向未来5G和卫星网构成的空地高通量互联场景,为实现飞机着陆风险提前预警.首先基于统计与模型,建立了一套以多源运行实时数据为主,融合历史统计和专家知识的着陆预警体系;然后,针对现有研究计算结果滞后问题,先通过对ARJ21飞机着陆过程快速存取记录器(QAR)数据的聚类分析,将飞行员着陆操作模式分为4类,进而构建基于决策场理论的飞行员着陆操作模式预测模型,计算并讨论不同场景下、不同个性飞行员的着陆模式选择;在上述基础上,针对着陆过程的复杂性和不确定性,提出一种分层计算的置信规则库推理方法,融合定性与定量信息实现着陆动态风险评估和预警.最后,通过对“2020.10.16攀枝花跑道外接地事件”和“2010.8.2伊春空难”着陆过程的风险推理验证了预警方法的有效性,其中攀枝花事件提前预警时间可达13 s.
冲偏出跑道是国际航空运输协会指出的高风险事件。为了探索冲偏出跑道事件在国际上发生的规律,挖掘冲偏出跑道事件发生的影响因素与其耦合特征,研究了2007—2018年57起典型机型的冲偏出跑道事件的调查报告,对事件发生的伤亡人数、机型、原因等进行分析。针对冲偏出跑道事件影响因素多样且复杂的特点,融合了人因分析与分类系统模型(human factor analysis and classification system,HFACS)、SHELL模型和失效模式和影响分析方法(failuremode and effect analysis,FMEA),弥补了单一方法使用的局限性,基于优化的HFACS模型,纵向深入分析了人为因素在冲偏出跑道事件中的影响,基于改进后的SHELL模型横向全面分析了冲偏出跑道事件中多因素之间的耦合影响,使用FMEA方法对冲偏出跑道事件的多影响因素耦合效应深入挖掘,提出了诱发冲偏出跑道的18种多因素耦合故障模式,判别故障模式的发生度、严重度和预测度,进而量化故障模式的风险优先值。结果表明:91.2%的冲偏出跑道事件发生在着陆阶段;87.7%的冲偏出跑道事件与机组人为因素影响有关,其中对飞机的控制不足发生频次最高,占比31.1%;多因素耦合造成了78.9%的事件发生,多因素耦合故障模式中故障模式F2-1中的机组因素和气象因素的叠加风险优先值最高,为364.8,发生次数占比21.05%也为最高,该故障模式是需要重点防控的对象,说明飞行员需要加强复杂天气条件下的冲偏出跑道防控模拟训练。
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