基于FIS-CREAM方法的人为差错风险评估

人为差错是影响航空安全的重要风险因素之一。文章根据飞机驾驶人因特点,结合具体飞行任务,基于模糊推理系统构建飞机驾驶人为差错风险量化模型,以识别飞机操纵过程中关键人为差错并确定人为差错的风险严重性,进而评估航空飞行安全。该方法不仅考虑了人为差错的概率,还考虑了人为差错对驾驶舱系统的影响,并提出了人为差错概率、差错影响概率和人为差错后果作为驾驶舱人为差错风险评估的量化指标。选择进近阶段任务作为研究对象并进行案例分析,实验结果表明,该模型能够精确描述人为差错风险严重性与风险指标之间的关系,降低了专家判断的主观性对结果的影响,且有效解决了数据不足引起的不确定性等问题。     

欧盟民航业政策法规体系及其借鉴意义（三）

(二)安全管理与航空安全保卫1.安全管理为进一步建立统一的航空安全法规与标准以及保证其有效实施,2002年7月欧盟颁布了《2002年1592号关于航空运输领域统一规则和建立欧洲航空安全局的议会和理事会条例》,在共同体组织框架内正式组建欧洲航空安全局(EASA,European AviationSaf     

基于ATHEANA-STPA混合方法的航空人为因素分析

传统人为因素失误分析技术（ATHEANA）由于缺乏系统化的分析方法,对不安全控制行为（UA）和迫使失误情景（EFC）的识别不充分,因此提出人为因素失误分析技术—系统理论过程分析（ATHEANA-STPA）混合方法对航空人为因素展开分析。基于人为因素失误预测技术（THERP）方法构建系统控制模型,识别UA和与其关联的致因因素;根据各类致因因素的关联性构建EFC,基于THERP 提供的基础人为误差数据对UA的触发概率进行评估;基于瓦解EFC 的思想制定风险管控措施,通过一起航空安全事故的分析应用验证ATHEANA-STPA 混合方法的有效性。结果表明：本文提出的ATHEANA-STPA 混合方法所形成的结论能够对风险管控起到更为具体的指导作用。     

基于BP神经网络的试飞训练安全性量化模型

为提升试飞员在航空试验飞行过程中的飞行安全、降低试验飞行的风险等级,研究基于BP神经网络的试验飞行训练安全性分级量化分析模型。以人因工程的人、机、环为切入,分析试验飞行训练过程中影响试飞安全的因素,并选取人、试飞训练科目及环境三部分重要因素,建立试验飞行训练过程中的安全性分级量化分析指标体系。经人因工程指标量化处理后,由于融合的数据类型相似度较低,因此采用BP神经网络构建试验飞行训练安全性分级量化分析模型,经模型训练、测试后,输出试验飞行训练的安全性分级量化等级。利用定制的接触式采集设备和非接触式面部识别系统,采集试飞员执行试飞科目训练时身体节律数据,分析训练过程中科目复杂度和难度对试飞员心理特征和生理特征的影响,从而建立量化指标和预警指标,以此优化试验飞行训练课程、提高训练品质,保障试飞安全。试验表明,该模型所得试验飞行训练过程中的安全性分级量化模型输出偏差小于2%,模型预测结果与训练过程中实际风险等级基本吻合,可有效地用于试飞训练过程中风险预警,提高试飞员训练品质,为实际试飞安全提供保障。     

基于改进YOLOv5的飞行员异常行为识别方法

为了快速准确地识别飞行员在驾驶舱内的异常行为,以保证航空安全,设计了一种基于改进YOLOv5算法的驾驶舱内飞行员异常行为识别方法。在YOLOv5的骨干网络中加入坐标注意力机制,获取在位置和方向上的特征信息,增强对注意力信息的敏感程度;改良交并比作为损失函数,提高模型计算速度和精度。训练自制飞行员异常行为原始数据集,实验结果表明,在模拟飞行驾驶舱中进行测试,能够准确快速识别飞行员的3种异常行为,平均精度达到98.3%,满足了识别要求。     

美国航空安全信息共享和分析

1974年环球航空公司514航班事故后,美国NTSB和FAA开始意识到航空安全信息的重要性,首次提出了航空安全信息共享的概念,并先后建立起ASRS项目、ASAP项目,出台了FAR193部以及一系列咨询通告,航空安全信息共享和分析逐步演变成全美范围内实施安全管理的基本要素。2007年,美国启动航空安全信息共享系统(ASIAS)建设,该系统在很短的时间内便得到了整个美国航空界的一致认可和大力支持。该系统的建成标志着美国航空安全信息共享和分析达到了较为成熟的发展阶段,实现了历史性的转变。本文将重点介绍美国航空安全信息共享的背景、历史、挑战和ASIAS未来的发展方向。     

串并联模型框架在军用航空综合体效能评估中的应用

针对现代空战效能主要由信息、机动和火力三大要素决定的特点,应用串并联模型框架对航空综合体进行了物理和逻辑分解,并量化其各个分系统效能,用串并联模型框架建立了军用航空综合体的静态效能模型,分析了各分系统对系统效能的影响。     

美国FAA实施SMS的现状

一，美国FAA的SMS项目 美国空域系统是世界上最安全的系统之一，超过10年没有发生过干线运输航空承运人重大人员伤亡事故，这反映出美国联邦航空局（FAA）、航空公司、机场、制造商、美国国家运输安全委员会（NTSB）等多方在持续改善航空安全方面的努力。然而，随着航空旅行在未来20年的持续增长，努力确保航空持续安全就显得越来越重要。FAA试图进一步提高航空安全水平，途径之—就是利用数据驱动、基于风险的安全监管商去，这种方法就是安全管理体系（SMS）。实施SMS是FAA历史上最大规模的文化和程序转型之一。     

基于TG- LDA模型的民航机务风险要素识别研究

针对民航机务维修领域安全风险研究过程中文本数据利用不充分造成风险要素遗漏的问题,提出了基于改进LDA的机务风险要素识别模型(TF-IDF and Gaussian function-LDA,TG-LDA)。通过构建机务维修领域词典,改善文本挖掘预处理中分词精度不高的问题;针对LDA主题模型输入样本量大、噪声多的问题采用TF-IDF算法与高斯函数结合的词条双重优化模型对其优化,最终识别出26类机务维修不安全事件风险要素,并通过可视化进行了风险要素分析。结果表明,与传统算法对比,困惑度由7.19×10^-4降低至2.13×10^-4,改善了文本挖掘中风险要素遗漏的问题,同时识别出机务维修领域主要的风险要素为人员认知存在偏差、维修过程违规作业、人员遗忘/疏漏、检查不全面及飞机部件出现故障。     

基于不安全事件等级的空管风险管理研究

空中交通管制是航空安全的重要保障,为有效避免空管不安全事件的发生,找出导致不同等级空管不安全事件的风险因素并提出针对性的控制措施,根据某管制中心发生的不安全事件信息,结合其严重性等级进行风险管理研究。首先对该管制中心进行风险识别,在统计并分析其2001—2010年不安全事件的数据后,选择SHELL模型按照人员（L）、人员与人员（L-L）、人员与软件（L-S）、人员与硬件（L-H）和人员与环境（L-E）方面系统地识别出风险因素集;在此基础上,运用灰色关联分析进行定量评价,得出不同等级不安全事件风险因素评价结果;最后根据评价结果制定出不同等级不安全事件相应的风险控制措施。     

全美将实施新的航空风险指数

为了反映民航业的整体运营安全风险,FAA提出了一个全新的指数:每飞行小时相关风险指数。该指数是一个类似于道·琼斯指数的复合指数,通过对年度航空事故的量化处理,快速直观地显示出整个航空安全体系的状况。从2006财政年度起FAA将正式采用该指数。该指数名为每飞行小时相关风险指数(relativeriskperhourofflight),以下简称为风险指数。这种新的指数和道·琼斯指数相比,两者的相似之处在于它们都是一个综合性的总体指数,并不适用于某个具体的企业,如同道·琼斯指数由4种股价平均指数构成,风险指数也是多项航空安全事故的综合评价;它和道…     

我国航空安全无惩罚自愿报告系统的建设

1974年12月1日,美国泛美航空公司一架波音727客机坠毁于维吉尼亚州。美国国家交通运输安全委员会(NTSB)调查发现,事故原因为飞行员与空管人员的沟通误解。NTSB在后续调查中还发现,就在六个星期前,有一架联合航空公司的飞机在同一条航线上也曾经历类似误解而险些酿成事故,联合航空公司已向本公司全体飞行员通报了该事件,而由于当时航空业界内部不存在一种沟通信息的机制,从而导致了悲剧的发生。这次事故促使美国下决心要建立一个收集、处理、发布航空安全信息的系统。1975年5月,FAA推出了对报告人身份保密的航空安全报告程序(ASRP—Aviation Safety Reporting Program),后由美国国家航空航天局(NASA)作为中间人来取代,ASRP也随之更名为Aviation Safety Reporting System(ASRS),得到了航空业界从业人员的信任和广泛关注,获得了大量的第一手航空安全资料信息,为美国航空安全有针对性地制定有效的改正措施、指导政策奠定了坚实的基础,获得了巨大的成功,并逐渐在航空发达国家中推广使用。     

基于层次分析法和模糊综合评判的军用飞机技术风险评估

分析了技术风险的内涵和影响因素;结合我国航空项目管理中风险识别的特点,分析了模糊综合评判和层次分析法在军用飞机技术风险管理中的具体应用,给出了技术风险评估指标体系的构建原则和各指标的量化分析方法,并初步建立了新一代军用飞机技术风险的评估体系.     

面向航空发动机研制的数字孪生定义研究

数字孪生是21世纪诞生的一种技术体系和工作模式,目前已经在学术界、工业界和官方研究机构得到广泛研究和实践应用。为了在航空发动机研制中准确运用数字孪生,就必须明确其定义及内涵。在前期通过文献统计分析得到数字孪生定义模型的基础上,对不同研究视角下的典型定义进行分析、归纳,明确数字孪生的核心要素,以及不同要素的相互关系、在数字孪生中的作用。以此得到面向复杂装备研制的数字孪生定义,并结合航空发动机研制的特定实践,将之具象化为航空发动机研制的数字孪生定义。结果表明：面向航空发动机研制的数字孪生定义核心要素是发动机实体、孪生模型、数据和交互,数字孪生以航空发动机实体为实现载体,以孪生模型为实现功能的核心,以数据和交互作为媒介和推动手段,最终达到提高航空发动机质量、保障航空发动机运行的目的。     

基于双重容量识别标准的航空网络关键航段识别方法

对航空网络中的关键航段进行有效识别存在传统识别方法单一,网络性能评价指标不全面等问题,提出一种基于双重容量识别标准的航空网络关键航段识别方法。通过建立脆弱识别标准和瓶颈识别标准,从航段容量变化对航空网络综合性能影响的角度对网络中的关键航段进行识别,并在网络性能评价阶段,采用一种基于AHP的航空网络综合性能评价指标,使用基于UE模型的空中交通流量分配模型,对该识别方法的有效性进行验证。结果表明:该方法能够对航空网络中的关键航段进行有效识别。     

航空四站气体保障过程的STAMP建模与STPA安全性分析

航空四站气体保障装备的可靠性在不断提高,而气体保障过程中的事故仍有发生,需要一种新的方法系统地去识别新的危险因素,从而提高系统的安全性。从控制的角度结合STAMP和STPA对航空四站气体保障过程进行安全性分析。首先,介绍STAMP/STPA的工作机理;然后,对航空四站气体保障过程构建STAMP模型,采用STPA安全分析方法对航空四站气体保障过程的安全性进行分析,识别不安全控制行为,对生成的不安全控制行为进行场景分析;最后,与事故树分析法(ATA)进行分析结果的比较,从而证实了该方法的优越性。结果表明:采用STAMP模型和STPA安全分析法可以更加全面地识别出不安全控制行为及其原因,更有利于保证航空四站气体保障过程的安全。     

民航维修安全质量综合评估与预测

提出了建立量化的民航维修安全质量综合评估系统并对关键性指标的变化趋势进行预测分析的新设想,为民航维修安全管理提供科学的方法和手段,也为航空安全管理系统(SMS)的实施垫定了基础。从安全状况、质量状况、维修能力和维修经济性四个方面,利用模糊数学进行综合评估,形成反映民航维修总体状况的安全质量指数(SQI);同时利用灰色理论中的GM(1,1)模型和时间序列分析模型对未来的趋势进行预测。评估和预测分析的结果为管理者提供准确的决策依据,及时发现不良趋势并采取相应的预防措施,确保航空安全。     

基于TBS 的航空发动机技术风险识别方法研究

为提升中国航空发动机研制项目中技术风险的管控能力,根据航空发动机的研制特点,提出1种基于技术分解结构的航空发动机技术风险识别方法。该方法涵盖技术分解结构的构建方式、技术风险的识别方法和排序方法等内容,通过在实际发动机研制项目中的应用,证明该方法有效、可行,能够实现技术风险完整、合理地识别,同时提出了该方法在应用过程中应注意基于TBS的技术风险识别为动态过程等问题,为中国航空发动机研制行业技术风险的识别提供参考。     

我国民航迫切需要完善航空安全主动报告制度

航空安全主动报告制度(或自愿报告制度)是指航空安全的责任主体,主动向有关部门披露违章事件,政府主管部门对符合条件的主动披露行为实施减免责的有关规定、条件和程序等。目前,主要的航空发达国家都实施了航空安全主动报告制度,并建设了基于网络的航空安全主动报告系统(或自愿报告系统),收集主动报告的航空不安全事件信息。如美国有ASRS     

风险驱动的安全关键实时任务调度

安全关键系统面临着日趋严峻的安全威胁,如何降低安全关键实时应用的风险成为挑战。通过结合风险评估与实时调度,给出一种风险驱动的任务调度方案。在分析非周期实时任务可调度性的基础上,提出一种基于处理器瞬态利用率、系统安全风险最小的在线调度近似算法。在不违背关键任务的时间约束和安全约束的前提下,该算法能够在低时间复杂度内得到安全性能确保的次优解。实验结果显示所提算法能明显降低安全关键实时应用的风险。具体来讲,最大安全风险可降低22.2%,并且在安全风险近似率上界为110%情况下,真实近似率最小为102.4%。