文章摘要: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GeNIe3.0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。
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论文DOI:10.13637/j.issn.1009-6094.2021.1102
论文分类号:V328
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