飞机冲偏出跑道人为差错量化分析模型

论文摘要

为了分析飞机冲偏出跑道的人为差错,找到重点防控对象,提出了冲偏出跑道人为差错量化分析模型。首先应用STPA方法对飞机滑行、起飞及着陆程序进行建模,构建安全控制结构图,找出飞机冲偏出跑道的人为差错。然后将它作为BP神经网络的输入层节点,构建24-6-3的3层BP神经网络模型,从ASRS系统中抽取民航领域近5年的冲偏出跑道不安全事件报告作为数据源,根据发生阶段的不同将不安全事件报告分为滑行阶段、起飞阶段、着陆阶段3类,最后将数据源输入BP神经网络模型中进行训练,并利用测试数据检验模型的合理性,准确率为86. 7%。结果表明,特殊情况下机组人员操作不熟练、刹车系统/方向控制错误等是构成所有阶段冲偏出跑道的主要人为差错,飞机冲偏出跑道的发生阶段不同,影响因素的影响程度也不同。

论文目录

• 0 引言
• 1 人为差错识别
• 2 人为差错量化分析
•   2.1 BP神经网络原理
•   2.2 实现流程
•     2.2.1 数据源选取及预处理
•     2.2.2 BP神经网络结构设计
•   2.3 量化分析
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王洁宁,张聪俊

关键词: 安全管理工程,冲偏出跑道,人为差错,不安全事件报告,神经网络

来源: 安全与环境学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 安全科学与灾害防治,航空航天科学与工程

单位: 中国民航大学空中交通管理研究基地,中国民航大学天津市空管运行规划与安全技术重点实验室

基金: 国家重点研发计划项目(2016YFB0502401)

分类号: V328

DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2019.01.017

页码: 106-113

总页数: 8

文件大小: 1163K

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