【摘 要】
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重着陆指着陆接地载荷大,是着陆阶段较为常见的飞行事故。现有的重着陆检测标准属于事后安全措施,不能实现对重着陆的事前预防,因此,有必要利用现有的大量飞行数据信息,构建飞机进近和着陆阶段的重着陆预测模型,实现对重着陆事件的事前预防。首先,本文综述了飞机重着陆预测方面的文献,并从多方面定性分析了飞机重着陆。基于飞机飞行手册,分析了进近过程和着陆过程中飞行员操作的特点;建立了对称着陆和非对称着陆两种情况下
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重着陆指着陆接地载荷大,是着陆阶段较为常见的飞行事故。现有的重着陆检测标准属于事后安全措施,不能实现对重着陆的事前预防,因此,有必要利用现有的大量飞行数据信息,构建飞机进近和着陆阶段的重着陆预测模型,实现对重着陆事件的事前预防。首先,本文综述了飞机重着陆预测方面的文献,并从多方面定性分析了飞机重着陆。基于飞机飞行手册,分析了进近过程和着陆过程中飞行员操作的特点;建立了对称着陆和非对称着陆两种情况下的飞机着陆受力分析;根据相关文献总结了重着陆的影响因素和主要飞行参数,并选取了与重着陆密切相关的三类飞行参数作为数据特征;最后分析了现有的重着陆判断标准的不足。然后,根据选取的飞行参数,筛选并预处理B737的QAR原始数据。首先根据无线电高度选取进近和着陆阶段的QAR数据,并利用箱线图和线性插值的方法消除空缺值与野值,避免样本中存在错误数据;然后对单个飞行参数特征进行无量纲化等处理,消除不同参数量纲和单位的影响;最后利用主成分分析,提取了数据中的关键特征作为预测模型的数据样本。随后,分别建立了进近和着陆阶段的重着陆预测模型。将数据处理后的特征矩阵随机分为5组训练集和1组测试集,进行交叉验证以防止模型过度拟合到学习数据。通过Python3.7实现孤立森林方法,并利用划分好的训练集学习,分别得到了低高度进近阶段的预测模型和拉平及着陆阶段的预测模型。最后,基于测试集完成了模型的应用。首先用ROC曲线初步评估模型性能,选择预测性能最好的模型进行测试;结合飞行品质监控分析了模型对进近阶段超限事件的预测和对重着陆的预测,得到了模型对各个超限项目的预测准确性和预警时间;根据超限事件具体预测结果,提出了相应的安全建议;最后通过对比实验,验证了孤立森林模型的优越性。模型实现了对飞机着陆阶段重着陆等不安全事件的预测,未来可以从机组操作数据、实时预警系统和飞行员特征等方面进行深入研究。
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