【摘要】：飛行品質監(jiān)控主要是采集飛行操作過程中的各種參數(shù),既包括環(huán)境參數(shù)、飛機系統(tǒng)參數(shù),也包括記錄飛行員操作的參數(shù)。航空公司和民航當局使用這些數(shù)據(jù)監(jiān)控超限事件的發(fā)生并組織講評,借此不斷提高飛行員的操作水平和發(fā)現(xiàn)其他威脅,通過采取訓練和風險管理措施來改善民航安全狀況。當前形勢下,飛行品質監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)的應用主要是對涉及到人為和技術類的三級事件進行講評和初級的統(tǒng)計分析,對于監(jiān)控過程中發(fā)現(xiàn)機組操作特征和機隊飛行技術特點等方面做的工作還不夠、還有要提高的地方。目前在分析超限事件的過程中,主要是靠專業(yè)人員在服務器上下載QAR數(shù)據(jù),然后交由專業(yè)飛行人員進行分析。這種分析更多的是基于個人飛行經(jīng)驗和采集到的其他參數(shù),方法偏主觀。如何從宏觀上判斷飛行操作風險,并進而采取一定的控制措施,這對于目前的飛行品質監(jiān)控是一個嘗試和挑戰(zhàn)。本文以下降率這一參數(shù)為研究目標,嘗試使用線性回歸方法去挖掘影響下降率的因素,并確定各因素的影響權重,建立回歸方程,給專業(yè)人士一個參考。飛行品質監(jiān)控的目的是發(fā)現(xiàn)飛行中的風險并據(jù)此制定風險管控措施,進而去降低風險水平,使運行更加安全。本文使用主成分分析法去評價一次進近的風險大小,并結合歷史數(shù)據(jù)進行驗證。進而對飛行品質風險制定管控措施。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F562.6
【圖文】：

27圖 4.1 飛行參數(shù)散點圖（標準化后 IVV）圖 4.1 所示，解釋其中一個飛行參數(shù) IVV 和 FLT_PATH_ANGL 之間的間的線性關系極其明顯，可以看出二者呈線性相關關系。此，只選擇一個參數(shù) FLT_PATH_ANG 與 IVV 之間的相關關系進行驗也分別進行驗證，結果顯示均與 IVV 有較為明顯的相關關系。體選取哪些參數(shù)納入建模，參與最后的分析去評價影響 IVV，在后面顯示并展示。1000英尺數(shù)據(jù)影響因素取變量的依據(jù)：將數(shù)據(jù)列表中的常量刪除，僅對變量進行統(tǒng)計分析。刪除

圖 4.2 預測變量重要性由相關分析知，飛機下降率和指示空速的線性相關系數(shù)為-0.916，在 0.01 的水顯著相關；飛機下降率與無線電高度、氣壓高度、風向、風速、飛機重量、地速側發(fā)動機轉速、右側發(fā)動機轉速、俯仰變化率、著陸過載以及下滑道偏差在 0.水平上有顯著的負相關性；飛機下降率與左側駕駛盤輸入桿力、右側駕駛盤輸力、方向舵輸入操作力以及下滑角在 0.01 的水平上有顯著的正相關性；飛機下與坡度姿態(tài)、航向道偏差相關性不顯著。另外，顯示一部分自變量之間也存在較強的相關性，為了消除這一部分變量之間相關性的影響，筆者在 QAR 數(shù)據(jù)分程中采用了逐步回歸模型對飛機下降率的影響因素進行分析。利用逐步回歸分析法，經(jīng)過 15 次的篩選得到最優(yōu)模型。IVV 多元線性模型的分析結果如表 4.4 所示，R2=0.974 非常接近 1，說明模型對數(shù)據(jù)的解釋能力較好urbin-Watson 的值為 1.833 接近 2，說明隨機誤差項滿足正態(tài)分布的要求，模型釋能力較強。

【參考文獻】

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本文編號：2733976