【摘 要】
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民机运行过程中存在三个“复杂”特性:系统结构复杂、运行环境复杂及安全保障复杂,有必要进行深入研究。随着我国国产大飞机项目的不断推进,ARJ-21和C919分别进入了持续载客运营阶段和试飞验证取证阶段,更是对我国民机系统的安全保障能力提出了更高的要求。同时,认知运行风险的基础是数据,但民机作为特高安全性和可靠性系统,又难以采集到直接的事故信息,两者之间的矛盾更增加了运行风险分析的难度。因此,及时识别
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民机运行过程中存在三个“复杂”特性:系统结构复杂、运行环境复杂及安全保障复杂,有必要进行深入研究。随着我国国产大飞机项目的不断推进,ARJ-21和C919分别进入了持续载客运营阶段和试飞验证取证阶段,更是对我国民机系统的安全保障能力提出了更高的要求。同时,认知运行风险的基础是数据,但民机作为特高安全性和可靠性系统,又难以采集到直接的事故信息,两者之间的矛盾更增加了运行风险分析的难度。因此,及时识别民机的运行安全风险,实现安全关口前移,就有必要充分从数据和案例中挖掘出有价值的风险信息。本文具体研究内容如下:1、以民机运行风险理论知识为基础,研究了民机运行风险表征及民机运行风险因素,提出了数据与案例信息的集成应用,进一步构建基于数据与案例的民机运行风险框架体系,对建模方法进行设计,系统角度理解并支持民机运行风险研究。2、针对收集到的ESCAA案例,开发了ESCAA特征分析模型,采用EA技术对案例的总体特征分析,加强案例的总体规律认知。详细研究了ESCAA类型结构、发生的飞行阶段、发生时间等多方面的特征,为民机运行安全提取多维度的数据信息。3、针对民机运行特点,对原有的CREAM模型进行改进,设计了民机运行事故案例认知可靠性和失误分析模型。结合构建的ESCAA多属性数据集,通过神经网络训练学习,对数据进行降维处理得到风险可视化映射,便于风险信息的特征分析。4、对民机运行风险进行预测,选择鸟击风险因素为例,设计了鸟击事故征候预测体系,分析了季节因素的影响,进一步结合LSTM神经网络模型方法,对鸟击事故征候进行预测,通过实例分析验证了提出方法的有效性,为民机的安全运行管控提供参考。本文提出的数据与案例相结合的方法,对于提高风险认知程度,加强民机运行风险管控具有一定的借鉴价值。
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