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民航机场跑(场)道事故风险管理技术研究

许桂梅  
【摘要】:机场跑道作为提供航空器起飞和降落的场所,其安全保障对机场安全以及整个航空运输系统安全有着十分重要的意义。近年来,随着航空运输业的发展,在机场跑道面上或和跑道直接相关的区域内发生的事故日益增多。如何提高机场跑道的安全水平,对跑道运行过程中存在的事故风险进行识别、评价、预测和控制是当前国内外民航界非常关心的问题。 本文以两类突出的跑道事故—飞机重着陆和跑道侵入为研究对象,运用风险管理理论,对机场跑道事故风险的识别、评价、预测和控制进行了研究。主要内容及取得的研究成果总结如下: 1、对跑道事故风险的相关定义进行了阐述,描述了跑道事故风险的特性,构建了跑道事故风险管理体系,明确了跑道事故风险识别、风险评价、预测和风险控制的涵义、目的、意义和程序,形成了完整的跑道事故风险管理框架,为后文的研究奠定了基础。 2、机场跑道事故风险识别的研究。针对飞机重着陆,分析了飞机重着陆的发生过程,提出了通过分析飞机着陆阶段的受力情况,确定飞机重着陆的风险识别参数,用于基于智能诊断的飞机重着陆风险评价;针对跑道侵入,分析了跑道侵入案例,结合问卷调查,提出了从人员、通信、环境和管理四个方面,逐级识别跑道侵入的风险因素。 3、飞机重着陆风险评价的研究。在分析飞机重着陆风险因素特性的基础上,提出了基于智能诊断的飞机重着陆风险评价方法,实现了飞机重着陆的风险评价。即,以航空公司飞行品质监控数据库中相关参数值作为模型样本数据,在确定出的飞机重着陆风险识别参数的基础上,构建了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的飞机重着陆智能诊断(风险评价)模型,将传统单一参数诊断扩展到综合多因素信息的诊断。采用遗传算法优化了LS-SVM参数,获得了最优的诊断模型,用于对测试样本的诊断,以验证模型的泛化性能。实例诊断结果表明了,支持向量机比神经网络具有更高的诊断精度,实现了飞机重着陆的风险评价。为了进一步提高诊断的准确性,提出了多核LS-SVM分类算法,并应用于飞机重着陆的实例诊断(风险评价),诊断结果表明了,多核支持向量机优于单核支持向量机,更好的实现了飞机重着陆的风险评价。 4、跑道侵入风险评价的研究。在识别出的跑道侵入风险因素的基础上,建立了跑道侵入风险评价的三级指标体系,提出了利用可拓评价法对跑道侵入风险进行评价,针对可拓评价中传统关联函数的不足,提出了改进的关联函数,并进行了实例计算;在跑道侵入失误类型划分的基础上,提出了从人因可靠性角度进行跑道侵入风险评价,并利用认知可靠性与失误分析方法(CREAM)对预防跑道侵入活动中人员失误的概率进行了计算。 5、飞机重着陆和跑道侵入预测的研究。以统计的飞机重着陆和跑道侵入数据为一维样本数据,利用数值试验法确定了样本数据嵌入维数,重构了训练样本数据。在此基础上,构建了基于最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的飞机重着陆和跑道侵入预测模型。针对LS-SVR的参数优化问题,提出了多层自适应搜索算法,在每层寻优区域内,动态调整搜索步长,实现了LS-SVR参数的优化。应用实例验证了预测模型的实用性,具有较高的精度,适用于飞机重着陆和跑道侵入的预测。 6、机场跑道事故风险控制的研究。在对跑道事故风险控制理论基础和方法分析的基础上,针对安全管理者,提出了基于风险防御的跑道事故风险控制方法,构建了跑道事故风险防御体系,并分析了风险防御体系的各组成部分。针对跑道事故涉及的具体人员和人员所在单位,在对跑道事故风险识别、风险评价和预测结果进行分析的基础上,提出了预防跑道事故的建议措施。


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