【摘 要】
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在飞行训练进近着陆阶段中,由于飞行学员的操纵问题经常引起超限事件的发生,其中重着陆发生频率十分之高。重着陆不仅会给飞机机身各个部分带来损伤,有时甚至会威胁到训练学员和教员的人身安全,严重影响飞行训练的品质。所以本文根据飞行训练中超限事件发生的实际情况,借助GARMIN-1000航电系统中提供的飞参数据,开展对重着陆风险的评估,及重着陆风险发生趋势预测的研究,实现对重着陆事件的科学把控。本文的主要研
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在飞行训练进近着陆阶段中,由于飞行学员的操纵问题经常引起超限事件的发生,其中重着陆发生频率十分之高。重着陆不仅会给飞机机身各个部分带来损伤,有时甚至会威胁到训练学员和教员的人身安全,严重影响飞行训练的品质。所以本文根据飞行训练中超限事件发生的实际情况,借助GARMIN-1000航电系统中提供的飞参数据,开展对重着陆风险的评估,及重着陆风险发生趋势预测的研究,实现对重着陆事件的科学把控。本文的主要研究概况如下:（1）飞行训练与超限事件相关情况的说明。首先介绍飞行训练的相关内容,明确选取Cessna-172R作为此次研究机型的实际意义。接着通过超限事件统计分析,确定重着陆事件的具体定义。最后从飞行学员操纵角度出发,基于注意力分配、点线、方向位置、配平、速度等方面去分析造成重着陆的原因。（2）GARMIN-1000航电系统与飞参数据。通过介绍航电系统,描述该系统记录的飞参数据特点,从而把记录的60余项数据分为三大类,并进行相关释义。对于原始飞参数据中存在的问题如缺失值、空白值进行处理和说明,提高飞参数据的可用性。（3）重着陆风险评估。通过对大量历史重着陆样本的飞参数据分析,确定模型的评价指标参数。再参考安全手册划分风险等级,利用C-OWA算子对矩阵元素编码进行优化,最终构建基于相互作用矩阵的风险评估模型。最后用实例代入模型完成风险评估,并结合该实例在飞行训练系统中的记录情况进行分析,验证了评估模型的可行性。（4）重着陆风险发生趋势预测。通过对平稳和非平稳时间序列建模流程的分析,结合重着陆历史统计数据特点,据此建立基于ARIMA时间序列分析的风险趋势预测模型。接着通过模型的识别、定阶和检验,然后选择最佳模型进行预测。最终将模型结果与实际值进行对比分析,可得模型具有良好的预测效果。
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