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基于历史数据的中国民航跑道安全管理关键问题研究
作 者: 霍志勤
导 师: 韩松臣
学 校: 南京航空航天大学
专 业: 交通运输规划与管理
关键词: 跑道 跑道混淆 偏/冲出跑道 跑道侵入
分类号: V351.11
类 型: 博士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
安全是社会文明和进步的重要标志,也是民航业赖以生存与持续发展的基础。随着我国民航业在管理和技术上的提升,近年来取得了一定的安全业绩,从结果上看安全水平已然步入世界先进行列。但是,中国民航总体上的安全基础仍相对薄弱,安全管理体系尚在完善之中,安全保障能力与行业快速发展还不相适应,尤其在某些安全管理环节上仍然存在明显缺陷,与航空发达国家相比还有很大的差距。根据统计,最近10年来我国民航运输航空最突出的问题当属跑道安全。对跑道安全进行针对性研究既是民航运输量发展到一定程度时政府和企事业单位的必然诉求,也是行业突破安全管理瓶颈的唯一选择。鉴于此,本文将对跑道安全所包含的三个核心问题即跑道混淆、偏/冲出跑道和跑道侵入,采取数据驱动的形式置于统一的框架下展开研究,综合运用航空事故分析理论、故障诊断理论、灰色系统理论、贝叶斯网络、人工智能等理论和分析方法系统地、定量地研究导致上述三个核心问题的原因,提出解决问题的指导思想和策略,最终形成较为系统和完善的跑道安全管理理论。本文研究成果将改变中国民航长期以来以感性经验为主的跑道安全管理模式,为航空公司、机场、空管、民航当局等利益相关方制定系统性、针对性的跑道安全防范措施提供理论指导。本文的主要内容有:(1)航空器看错落错跑道事件研究。将跑道混淆划分为从错误道面起飞以及看错、落错跑道两个类型,统计数据表明后者系中国民航近年的突出问题。基于SHEL模型对发生在我国民航最近12年的看错、落错跑道事件进行了系统分析,发现该模型尚存在显著不足,于是将SHEL模型修正为M-SHEL模型。利用M-SHEL模型确定了看错、落错跑道事件的成因,并基于灰色关联分析法按照对事件影响程度的大小将各要素进行了排序,提出除了容易被识别的机组和环境因素外,管理应该成为重点关注对象。(2)民航运输航空器偏/冲出跑道研究。统计数据表明,航空器偏/冲出跑道中最突出的问题表现为冲出跑道和着陆偏出跑道。对起飞、着陆和中断起飞过程分别进行了力学分析,对滑跑距离进行了模型推演,结果表明与飞机冲出跑道相关的因素包括飞机定型后固有性能、航班运行条件和机组的操纵技能。从航班运行条件和机组的操纵技能两方面进行了详细分析,提出了冲出跑道的防范策略。为了提高人的效能,针对冲出跑道中的不安全行为构建了人的因素干预矩阵。该模型表明,不安全行为需要通过对组织管理、人/团队、技术、任务和环境五个层面进行干预。通过评判安全建议的可行性、可接受性、经济性、有效性,确定其优先级别。为求解着陆航空器偏出跑道的关键要素,提出了基于故障树和贝叶斯网络相融合的建模方法以及故障树和贝叶斯网络间的转换算法。故障树和贝叶斯网络的融合较之传统的故障树分析法有更强的建模分析能力,更逼近事件发生的实际状况,既发挥了逻辑分析的优势又实现了描述多态事件及概率计算的功能,有利于提高定量分析的准确性。应对着陆航空器偏出跑道问题需对积水、反喷减速板故障、复杂气象条件等主要风险因素给予重点关注。(3)跑道侵入研究。基于国际民航组织提出的跑道侵入的定义,探讨了“地面保护区”的划设框架。“地面保护区”的划设需要考虑航向台、下滑台的场地保护以及升降带和端安全区的保护,还要注意航空器滑行一侧等待位置的连线以及无航空器滑行一侧距离跑道中心线75米的平整区域。为识别热点区域,提出了矩阵法和模糊聚类两种定量研究模型,算例验证表明它对于筛选热点区域具备良好的适用性。结合两种方法并取其交集可以提高结果的可信度。对比研究表明,与航空发达国家相比,我国民航跑道侵入事件的发生具有独特的环境。中国民航跑道侵入最主要的因素是:飞行区管理混乱,人员车辆擅自进入跑道;军民合用机场协调不畅等。基于威胁与差错管理模型对跑道侵入事件的数据进行了定量研究,使用最小二乘法对结果和影响因素进行了多元回归分析,研究得出了跑道侵入事件与其相关因素之间的二元线性回归方程,为查找跑道侵入的主要因素奠定了条件。提出了跑道侵入的控制模型,作为一项管理工具,它便于管理者掌握运行状况、实时进行有效干预。(4)跑道安全事件的危害评价、事件调查及形势预测研究。为提高业内人士对于跑道安全事件的认识,提出了一种新的事态评价方法。综合考虑显性危害和潜在危害是一种更理性、客观的方法,实践证明该算法便于操作,易于掌握。对比分析了案例推理和规则推理两种机制的优缺点,建立了一种融合推理的方法。为确定各特征属性的权重,利用最优传递矩阵对层次分析法进行改进,使之自然满足一致性要求而无需检验。将规则推理和案例推理技术进行融合极大地弥补了各自的缺点,为调查跑道安全事件提供了智能辅助决策。利用灰色理论和BP神经网络并基于Shapley权重分配对我国民航跑道安全状况进行预测研究,结果表明组合方法对于提高预测精度有着一定意义,我国民航未来跑道安全形势仍然严峻。
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全文目录
摘要 4-6 ABSTRACT 6-9 目录 9-18 第一章 绪论 18-30 1.1 问题的提出 18-20 1.2 国内外跑道安全研究综述 20-26 1.2.1 跑道混淆 21 1.2.2 偏/冲出跑道 21-23 1.2.3 跑道侵入 23-26 1.3 论文主要内容及技术路线 26-30 1.3.1 论文主要研究内容 26-27 1.3.2 技术路线 27-30 第二章 基于 M-SHEL 模型的看错落错跑道事件原因分析 30-44 2.1 引言 30 2.2 我国民航机组看错、落错跑道不安全事件统计 30-31 2.3 基于 SHEL 模型的事件原因分析 31-39 2.3.1 SHEL 模型 31-32 2.3.2 SHEL 模型的实证应用 32-39 2.4 M-SHEL 模型构建与应用 39-40 2.4.1 SHEL 模型的不足与修正 39-40 2.4.2 基于 M-SHEL 模型的补充分析 40 2.5 基于 M-SHEL 模型确定主要因素的算法研究 40-41 2.6 算例分析 41-43 2.6.1 统计数据与数列构建 41-42 2.6.2 关联度的计算 42-43 2.7 本章小结 43-44 第三章 民航运输航空器偏/冲出跑道研究 44-89 3.1 引言 44 3.2 民航偏/冲出跑道事件统计分析 44-47 3.3 从运行角度对飞机冲出跑道的原因分析 47-69 3.3.1 飞机冲出跑道因素统计 47 3.3.2 飞机冲出跑道力学模型推演 47-52 3.3.3 滑跑距离性能分析 52-69 3.3.4 冲出跑道模拟验证 69 3.4 冲出跑道事故调查中人因建议框架研究 69-78 3.4.1 机组在冲出跑道过程中的不安全行为 69-70 3.4.2 不安全行为的分类与界定 70-72 3.4.3 冲出跑道中人的因素的干预模型 72-74 3.4.4 冲出跑道安全建议的综合评估 74 3.4.5 实证分析 74-78 3.5 民航运输航空器着陆偏出跑道原因分析 78-88 3.5.1 风险因素及其耦合效应 78-81 3.5.2 基于故障树及贝叶斯网络的着陆偏出跑道原因分析 81-82 3.5.3 建模方法改进 82-84 3.5.4 算例分析 84-88 3.6 本章小结 88-89 第四章 跑道侵入系统性防控研究 89-119 4.1 引言 89 4.2 跑道侵入定义 89-91 4.2.1 跑道侵入定义的多样性 89-90 4.2.2 侵入的主体 90 4.2.3 碰撞危险 90 4.2.4 主体行为的被动性 90-91 4.3 地面保护区的划设方法研究 91-98 4.3.1 不停航施工保护区 91-92 4.3.2 升降带 92 4.3.3 跑道端安全区 92-93 4.3.4 仪表着陆系统场地保护区 93-95 4.3.5 无障碍区域 95-96 4.3.6 障碍物评价面 96-97 4.3.7 地面保护区的总体划设方法与实证 97-98 4.4 机场热点区域三选法研究 98-104 4.4.1 衡量热点区域的指标 98 4.4.2 热点区域筛选算法研究 98-100 4.4.3 算例分析 100-104 4.5 中国民航跑道侵入现状及与国外的比较 104-110 4.5.1 按照事件数和事件率统计 104-105 4.5.2 按照严重程度统计 105 4.5.3 针对交通流量的增加对跑道侵入的影响统计 105-106 4.5.4 按照事件原因统计 106-108 4.5.5 识别影响我国民航跑道侵入的关键要素 108-110 4.6 基于威胁与差错管理模型的跑道侵入控制研究 110-117 4.6.1 跑道侵入的管理控制 110-112 4.6.2 跑道侵入的运行控制 112-117 4.7 本章小结 117-119 第五章 跑道安全事后的评价与调查研究 119-136 5.1 引言 119 5.2 跑道安全事件危害评价 119-125 5.2.1 问题的提出 119-120 5.2.2 危害的维度 120-122 5.2.3 显性危害和潜在危害的计算模型 122-125 5.2.4 算例分析 125 5.3 基于规则推理与案例推理相融合的跑道安全调查研究 125-134 5.3.1 智能推理模型构建 125-127 5.3.2 两种推理技术的融合 127-128 5.3.3 算法研究 128-130 5.3.4 算例分析 130-134 5.4 本章小结 134-136 第六章 中国民航跑道安全水平组合预测研究 136-144 6.1 引言 136 6.2 预测原理 136-138 6.2.1 构造 GM(1,1)预测模型 136-137 6.2.2 构造 BP 神经网络预测模型 137-138 6.2.3 基于 Shapley 模型的权重分配 138 6.3 算例 138-143 6.3.1 数据采集与处理 138-139 6.3.2 基于灰色理论的预测 139-141 6.3.3 基于 BP 神经网络的预测 141 6.3.4 基于 Shapley 权重分配的组合预测 141-142 6.3.5 预测结果 142-143 6.4 本章小结 143-144 第七章 总结与展望 144-146 7.1 论文的主要工作及创新点 144-145 7.2 论文的研究展望 145-146 参考文献 146-154 致谢 154-156 在学期间的研究成果及发表的学术论文 156-158 附录1:中国民航近年看错、落错跑道事件 158-160 附录2:中国民航运输航空器偏/冲出跑道事件数量及百万架次率的年度分布 160-161 附录3:飞机偏出跑道事件的因果图 161-162 附录4:基于 MATLAB 的 BP 神经网络计算步骤 162-164
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中图分类: > 航空、航天 > 航空 > 航空港(站)、机场及其技术管理 > 航空港(站)、机场 > 航空港(站)建筑物 > 跑道、滑行道、停机坪
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