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QAR超限事件飞行操作风险诊断方法被引量：34: 1; 作者祁明亮邵雪焱池宏《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期1207-1210,共4页; 利用某机型的快速存取记录器(QAR,Quick Access Record)数据,对飞机着陆阶段出现的某一QAR超限事件,选取飞机下降率、俯仰角等飞行员综合操作指标在无线电高度20 feet(1 feet=0.3048 m)的数值以及20～0 feet之间的变化率,分析由这些指... 展开更多; 关键词快速存取记录器超限事件飞行员操作风险诊断黄金分割法航空安全管理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于QAR数据的飞行员个体超限风险精细化评价模型被引量：1: 2; 作者汪磊安佳宁 +1 位作者赵新斌俞力玲《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期35-42,共8页; 为定量评价飞行员个体超限风险,提出一种基于快速存取记录器(QAR)数据和飞行品质监控(FOQA)的飞行员个体超限风险精细化评价模型。首先,根据事故统计结果、国际民航组织(ICAO)及FOQA基站划分的核心风险类别,选取其中3类风险的FOQA监控... 展开更多; 关键词快速存取记录器(QAR)数据个体超限风险精细化评价飞行品质监控(FOQA) 熵权逼近理想解排序(TOPSIS)法 K-MEANS聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于QAR数据的着陆超限风险贝叶斯网络分析模型被引量：12: 3; 作者汪磊孙景陆 +2 位作者王文超齐心歌王菲茵《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期26-34,共9页; 为分析民机着陆超限风险及其影响因素,基于飞行快速存取记录器(Quick Access Recorder,QAR)数据,构建着陆超限风险贝叶斯网络分析模型。首先,采集2019年和2020年国内某航空公司B737-800机队共37443个航段QAR数据作为样本数据;然后利用Ge... 展开更多; 关键词安全工程快速存取记录器(QAR)数据着陆超限贝叶斯网络 GTT算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自编码器和HMM的民机接地点远事件检测: 4; 作者霍纬纲李继龙王慧芳《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期560-568,共9页; 已有的飞行品质监控(FOQA)标准仅由地速的积分距离判定接地点远事件(LTE)的发生,无法结合多个快速存取记录器(QAR)参数检测并解释发生该事件的原因。通过滑动窗口对包含多个参数的QAR样本进行分段,按照分段位置形成若干分段样本集。由... 展开更多; 关键词异常检测接地点远事件(LTE) 自编码器隐马尔可夫模型(HMM) 快速存取记录器(QAR); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名QAR超限事件飞行操作风险诊断方法被引量：34: 1; 作者祁明亮邵雪焱池宏; 机构中国科学院科技政策与管理科学研究所; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期1207-1210,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(70671098); 文摘利用某机型的快速存取记录器(QAR,Quick Access Record)数据,对飞机着陆阶段出现的某一QAR超限事件,选取飞机下降率、俯仰角等飞行员综合操作指标在无线电高度20 feet(1 feet=0.3048 m)的数值以及20～0 feet之间的变化率,分析由这些指标构成的"空间"中发生该QAR超限事件的"高风险子空间".对同一机场同一机型的多个航班数据初步分析得到,着陆总重大于62 t、着陆温度小于32℃时,正常样本与QAR超限样本占比接近,表明环境因素并非该样本空间中QAR超限事件的主要因素.为进一步诊断,以超限事件发生率最大化为目标,以划分空间中包含的样本满足一定数量标准为约束,建立数学模型,并以黄金分割法为基础设计了算法,找出这些操作指标上区间的边界值,以此诊断可能触发该QAR超限事件的高风险区域,为飞行员模拟机针对性训练提供指导.; 关键词快速存取记录器超限事件飞行员操作风险诊断黄金分割法航空安全管理; Keywords QAR （ quick access record） exceedance flight operations risk diagnosis golden section aviation safety management; 分类号 V328.1 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于QAR数据的飞行员个体超限风险精细化评价模型被引量：1: 2; 作者汪磊安佳宁赵新斌俞力玲; 机构中国民航大学安全科学与工程学院中国民航科学技术研究院航空安全研究所; 出处《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期35-42,共8页; 基金国家自然科学基金资助(32071063)。; 文摘为定量评价飞行员个体超限风险,提出一种基于快速存取记录器(QAR)数据和飞行品质监控(FOQA)的飞行员个体超限风险精细化评价模型。首先,根据事故统计结果、国际民航组织(ICAO)及FOQA基站划分的核心风险类别,选取其中3类风险的FOQA监控项目作为评价指标,计算飞行员个体单项核心风险值;然后,运用熵权逼近理想解排序法(TOPSIS)测算各项核心风险值所占权重,提出飞行员个体超限风险精细化评价模型;最后,将模型运用于实际飞行风险量化评价,通过采集中国民航(CAAC)FOQA基站中共9317条多源融合数据,量化飞行员个体超限风险,得到飞行员个体超限风险量化值排序,结合K-means聚类算法划分飞行员个体超限风险等级。结果表明:该模型可量化排序1693名飞行员个体超限风险,并将飞行员超限风险等级划分为高风险、中风险和低风险3类。; 关键词快速存取记录器(QAR)数据个体超限风险精细化评价飞行品质监控(FOQA) 熵权逼近理想解排序(TOPSIS)法 K-MEANS聚类; Keywords quick access recorder(QAR)data individual exceedance risk refined evaluation flight operations quality assurance(FOQA) entropy-weighted technique for order preference by similarity to an ideal solution(TOPSIS) K-means clustering; 分类号 X949 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于QAR数据的着陆超限风险贝叶斯网络分析模型被引量：12: 3; 作者汪磊孙景陆王文超齐心歌王菲茵; 机构中国民航大学安全科学与工程学院中国国际航空股份有限公司天津分公司飞行部; 出处《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期26-34,共9页; 基金国家自然科学基金项目(32071063)。; 文摘为分析民机着陆超限风险及其影响因素,基于飞行快速存取记录器(Quick Access Recorder,QAR)数据,构建着陆超限风险贝叶斯网络分析模型。首先,采集2019年和2020年国内某航空公司B737-800机队共37443个航段QAR数据作为样本数据;然后利用GeNIe 3.0软件GTT(Greedy Thick Thinning)算法进行参数学习,建立着陆超限风险贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)模型,应用10-fold交叉验证方法对模型进行检验。结果表明,着陆超限风险贝叶斯网络可有效分析着陆超限事件的因果关系,计算得出样本机队减小着陆超限风险的飞行参数组合。该分析模型可用于对机队或飞行员个体的着陆超限风险预测,为降低着陆飞行超限风险、前移安全关口提供客观依据。; 关键词安全工程快速存取记录器(QAR)数据着陆超限贝叶斯网络 GTT算法; Keywords safety engineering QAR data landing exceedance events Bayesian network Greedy Thick Thinning(GTT)algorithm; 分类号 X949 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自编码器和HMM的民机接地点远事件检测: 4; 作者霍纬纲李继龙王慧芳; 机构中国民航大学计算机科学与技术学院; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期560-568,共9页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金(3122019190)。; 文摘已有的飞行品质监控(FOQA)标准仅由地速的积分距离判定接地点远事件(LTE)的发生,无法结合多个快速存取记录器(QAR)参数检测并解释发生该事件的原因。通过滑动窗口对包含多个参数的QAR样本进行分段,按照分段位置形成若干分段样本集。由长短时记忆网络(LSTM)自编码器得到QAR样本分段及分段内向量的特征表示,采用K-means分别对这些表示向量进行聚类处理,实现QAR样本及其分段的符号化。使用正常航班QAR样本集的符号序列建立隐马尔可夫模型(HMM),以检测包含接地点远事件的航班。由发生及未发生接地点远事件的QAR样本各个分段的符号序列构建HMM后,采用Viterbi算法确定接地点远事件在QAR样本分段内的具体位置。在真实QAR数据集上的实验结果表明,与其他多维时间序列异常检测方法相比,所提方法不仅能有效检测接地点远事件,而且可以获得多个QAR参数的异常值,辅助领域专家分析发生该事件的原因。; 关键词异常检测接地点远事件(LTE) 自编码器隐马尔可夫模型(HMM) 快速存取记录器(QAR); Keywords anomaly detection long touchdown exceedance(LTE) autoencoder hidden Markov model(HMM) quick access recorder(QAR); 分类号 V328.1 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	QAR超限事件飞行操作风险诊断方法	祁明亮邵雪焱池宏	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	34	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于QAR数据的飞行员个体超限风险精细化评价模型	汪磊安佳宁赵新斌俞力玲	《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于QAR数据的着陆超限风险贝叶斯网络分析模型	汪磊孙景陆王文超齐心歌王菲茵	《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心	2023	12	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于自编码器和HMM的民机接地点远事件检测	霍纬纲李继龙王慧芳	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料