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飞行疲劳风险管理体系研究进展
被引量：
10
1
作者
孟豫
王泉川
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期10-16,共7页
为促进我国民航飞行疲劳风险管理体系(FRMS)的建设和发展,有必要改进原有以单纯限制飞行时间为手段的疲劳风险管理方式,以提升我国民航安全水平。首先介绍FRMS的定义、系统组成、实施程序、核心要素和数据模型;其次重点阐述该体系国内...
为促进我国民航飞行疲劳风险管理体系(FRMS)的建设和发展,有必要改进原有以单纯限制飞行时间为手段的疲劳风险管理方式,以提升我国民航安全水平。首先介绍FRMS的定义、系统组成、实施程序、核心要素和数据模型;其次重点阐述该体系国内外建设实施情况,进而总结归纳FRMS建设和实施中存在的9个问题,并提出5点建议。结果表明:监管部门需要建设和完善相关的法规体系,研究机构需要进一步推进以疲劳模型为基础的相关研究,航空公司应拓宽疲劳相关数据的获取渠道,从而建设以法规体系为规范、科学原则为基础、数据驱动为导向的系统化和特异化的FRMS。
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关键词
飞行
疲劳
疲劳风险管理体系(FRMS)
飞行
时间
限制
(
ftl
)
风险控制
安全管理
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职称材料
温度限制串联相关神经网络及其在细菌辨识中的应用
被引量：
4
2
作者
张卓勇
Aaron Urbas
+2 位作者
Peter de B Harrington
Kent J.Voorhees
Jon Rees
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第4期570-572,共3页
蛋白质在微生物研究中可用作生物标记物, 故在生物技术中其表征工作很重要. 各种质谱技术已被用于细菌的表征[1～3]. 1994年, Cain等[4]首先报道了将色谱和基体辅助激光解离/电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)用于细菌的辨识. Holland等[5...
蛋白质在微生物研究中可用作生物标记物, 故在生物技术中其表征工作很重要. 各种质谱技术已被用于细菌的表征[1～3]. 1994年, Cain等[4]首先报道了将色谱和基体辅助激光解离/电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)用于细菌的辨识. Holland等[5]采用高质量离子MALDI-TOF-MS对细菌全细胞进行辨识. 最近, Lay[6]对该技术的细菌辨识做了综述. MALDI-TOF-MS是目前对细菌全细胞分析的最佳手段.
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关键词
细菌
MALDI
飞行
时间
质谱
TCCCN
人工神经网络
辨识
温度
限制
串联相关神经网络
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职称材料
题名
飞行疲劳风险管理体系研究进展
被引量：
10
1
作者
孟豫
王泉川
机构
中国民航飞行学院飞行技术学院
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期10-16,共7页
基金
国家自然科学基金资助(31070915)
民航飞行学院科研创新团队项目资助(TJ2011-02)
民航飞行学院青年基金资助(Q2013-008)
文摘
为促进我国民航飞行疲劳风险管理体系(FRMS)的建设和发展,有必要改进原有以单纯限制飞行时间为手段的疲劳风险管理方式,以提升我国民航安全水平。首先介绍FRMS的定义、系统组成、实施程序、核心要素和数据模型;其次重点阐述该体系国内外建设实施情况,进而总结归纳FRMS建设和实施中存在的9个问题,并提出5点建议。结果表明:监管部门需要建设和完善相关的法规体系,研究机构需要进一步推进以疲劳模型为基础的相关研究,航空公司应拓宽疲劳相关数据的获取渠道,从而建设以法规体系为规范、科学原则为基础、数据驱动为导向的系统化和特异化的FRMS。
关键词
飞行
疲劳
疲劳风险管理体系(FRMS)
飞行
时间
限制
(
ftl
)
风险控制
安全管理
Keywords
flight fatigue
fatigue risk management system（FRMS）
flight time limit（
ftl
）
risk control
safety management
分类号
X913.4 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
温度限制串联相关神经网络及其在细菌辨识中的应用
被引量：
4
2
作者
张卓勇
Aaron Urbas
Peter de B Harrington
Kent J.Voorhees
Jon Rees
机构
首都师范大学化学系
俄亥俄大学化学系
科罗拉多矿学院地球化学系
出处
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第4期570-572,共3页
基金
教育部中青年骨干教师基金资助.
文摘
蛋白质在微生物研究中可用作生物标记物, 故在生物技术中其表征工作很重要. 各种质谱技术已被用于细菌的表征[1～3]. 1994年, Cain等[4]首先报道了将色谱和基体辅助激光解离/电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)用于细菌的辨识. Holland等[5]采用高质量离子MALDI-TOF-MS对细菌全细胞进行辨识. 最近, Lay[6]对该技术的细菌辨识做了综述. MALDI-TOF-MS是目前对细菌全细胞分析的最佳手段.
关键词
细菌
MALDI
飞行
时间
质谱
TCCCN
人工神经网络
辨识
温度
限制
串联相关神经网络
Keywords
Bacteria
MALDI
Time-of-flight mass spectrometry
TCCCN
Artificial neural network
分类号
Q939.1 [生物学—微生物学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
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出处
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1
飞行疲劳风险管理体系研究进展
孟豫
王泉川
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014
10
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职称材料
2
温度限制串联相关神经网络及其在细菌辨识中的应用
张卓勇
Aaron Urbas
Peter de B Harrington
Kent J.Voorhees
Jon Rees
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
4
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职称材料
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