發(fā)布時(shí)間：2020-06-29 14:23

【摘要】：飛行品質(zhì)監(jiān)控主要是采集飛行操作過程中的各種參數(shù),既包括環(huán)境參數(shù)、飛機(jī)系統(tǒng)參數(shù),也包括記錄飛行員操作的參數(shù)。航空公司和民航當(dāng)局使用這些數(shù)據(jù)監(jiān)控超限事件的發(fā)生并組織講評(píng),借此不斷提高飛行員的操作水平和發(fā)現(xiàn)其他威脅,通過采取訓(xùn)練和風(fēng)險(xiǎn)管理措施來改善民航安全狀況。當(dāng)前形勢(shì)下,飛行品質(zhì)監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要是對(duì)涉及到人為和技術(shù)類的三級(jí)事件進(jìn)行講評(píng)和初級(jí)的統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)于監(jiān)控過程中發(fā)現(xiàn)機(jī)組操作特征和機(jī)隊(duì)飛行技術(shù)特點(diǎn)等方面做的工作還不夠、還有要提高的地方。目前在分析超限事件的過程中,主要是靠專業(yè)人員在服務(wù)器上下載QAR數(shù)據(jù),然后交由專業(yè)飛行人員進(jìn)行分析。這種分析更多的是基于個(gè)人飛行經(jīng)驗(yàn)和采集到的其他參數(shù),方法偏主觀。如何從宏觀上判斷飛行操作風(fēng)險(xiǎn),并進(jìn)而采取一定的控制措施,這對(duì)于目前的飛行品質(zhì)監(jiān)控是一個(gè)嘗試和挑戰(zhàn)。本文以下降率這一參數(shù)為研究目標(biāo),嘗試使用線性回歸方法去挖掘影響下降率的因素,并確定各因素的影響權(quán)重,建立回歸方程,給專業(yè)人士一個(gè)參考。飛行品質(zhì)監(jiān)控的目的是發(fā)現(xiàn)飛行中的風(fēng)險(xiǎn)并據(jù)此制定風(fēng)險(xiǎn)管控措施,進(jìn)而去降低風(fēng)險(xiǎn)水平,使運(yùn)行更加安全。本文使用主成分分析法去評(píng)價(jià)一次進(jìn)近的風(fēng)險(xiǎn)大小,并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。進(jìn)而對(duì)飛行品質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)制定管控措施。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F562.6
【圖文】：

27圖 4.1 飛行參數(shù)散點(diǎn)圖（標(biāo)準(zhǔn)化后 IVV）圖 4.1 所示，解釋其中一個(gè)飛行參數(shù) IVV 和 FLT_PATH_ANGL 之間的間的線性關(guān)系極其明顯，可以看出二者呈線性相關(guān)關(guān)系。此，只選擇一個(gè)參數(shù) FLT_PATH_ANG 與 IVV 之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)也分別進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示均與 IVV 有較為明顯的相關(guān)關(guān)系。體選取哪些參數(shù)納入建模，參與最后的分析去評(píng)價(jià)影響 IVV，在后面顯示并展示。1000英尺數(shù)據(jù)影響因素取變量的依據(jù)：將數(shù)據(jù)列表中的常量刪除，僅對(duì)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。刪除

圖 4.2 預(yù)測(cè)變量重要性由相關(guān)分析知，飛機(jī)下降率和指示空速的線性相關(guān)系數(shù)為-0.916，在 0.01 的水顯著相關(guān)；飛機(jī)下降率與無線電高度、氣壓高度、風(fēng)向、風(fēng)速、飛機(jī)重量、地速側(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、右側(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、俯仰變化率、著陸過載以及下滑道偏差在 0.水平上有顯著的負(fù)相關(guān)性；飛機(jī)下降率與左側(cè)駕駛盤輸入桿力、右側(cè)駕駛盤輸力、方向舵輸入操作力以及下滑角在 0.01 的水平上有顯著的正相關(guān)性；飛機(jī)下與坡度姿態(tài)、航向道偏差相關(guān)性不顯著。另外，顯示一部分自變量之間也存在較強(qiáng)的相關(guān)性，為了消除這一部分變量之間相關(guān)性的影響，筆者在 QAR 數(shù)據(jù)分程中采用了逐步回歸模型對(duì)飛機(jī)下降率的影響因素進(jìn)行分析。利用逐步回歸分析法，經(jīng)過 15 次的篩選得到最優(yōu)模型。IVV 多元線性模型的分析結(jié)果如表 4.4 所示，R2=0.974 非常接近 1，說明模型對(duì)數(shù)據(jù)的解釋能力較好urbin-Watson 的值為 1.833 接近 2，說明隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足正態(tài)分布的要求，模型釋能力較強(qiáng)。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：2733976