【摘要】：近年來(lái),由于航空運(yùn)輸量迅速增長(zhǎng),雖然事故率不斷降低,但總的事故數(shù)量卻呈現(xiàn)上升趨勢(shì)�，F(xiàn)代許多飛行操作都能通過(guò)自動(dòng)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),但是不管飛機(jī)多么智能,飛行員始終是飛機(jī)的控制者,對(duì)飛行安全起著決定性作用。因此,通過(guò)分析飛行員的操作特征以及評(píng)價(jià)飛行員的操作技能,可以挖掘出飛行操作行為的傾向性,為航空公司完善飛行訓(xùn)練內(nèi)容、提高飛行訓(xùn)練水平提供數(shù)據(jù)支持,從而預(yù)防飛行事故的發(fā)生。首先,通過(guò)大量的文獻(xiàn)閱讀,并結(jié)合航空公司現(xiàn)行的飛行品質(zhì)監(jiān)控標(biāo)準(zhǔn),從飛行員操作的完成度、規(guī)范性、及時(shí)性、平穩(wěn)性四個(gè)維度出發(fā),篩選能夠描述飛行員操作技能的指標(biāo)。由于在飛行操作中,起飛爬升和進(jìn)近著陸是最重要也最危險(xiǎn)的階段。因此從這兩個(gè)階段進(jìn)行分析和優(yōu)化,最終得到32項(xiàng)指標(biāo),其中完成度指標(biāo)13項(xiàng),及時(shí)性指標(biāo)5項(xiàng),平穩(wěn)性指標(biāo)14項(xiàng)。在平穩(wěn)性這一維度中,其手動(dòng)操作指標(biāo)是通過(guò)計(jì)算功率譜密度的方法獲得的。為了將評(píng)價(jià)飛行員操作技能的多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合起來(lái),構(gòu)建了熵權(quán)TOPSIS模型,利用熵權(quán)法確定每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,利用TOPSIS計(jì)算出每個(gè)航班距離理想值的距離,最終求出貼近度,通過(guò)貼近度的值來(lái)評(píng)價(jià)飛行員每個(gè)航班的優(yōu)劣。本研究通過(guò)實(shí)例求出351個(gè)航班的貼近度,并根據(jù)貼近度以0.25為單位將每個(gè)航班的操作水平分為四個(gè)等級(jí)。結(jié)果是操作技能水平“中等”和“良好”的航班占比94%,操作技能水平為“優(yōu)秀”和“差”的航班分別占比3%,表明該公司飛行員操作技能水平中等。為比較飛行員之間的差異求出了20名飛行員的貼近度均值和方差,通過(guò)構(gòu)建評(píng)價(jià)矩陣,實(shí)現(xiàn)了飛行員操作技能水平的對(duì)比。最后,利用PyQt開(kāi)發(fā)操作技能評(píng)價(jià)原型系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理及結(jié)果的可視化,該系統(tǒng)包含了飛行數(shù)據(jù)篩選、操作技能評(píng)價(jià)在內(nèi)的六個(gè)模塊,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理及操作技能評(píng)價(jià)的可視化操作。
【圖文】：

.3 功率譜估計(jì)實(shí)例評(píng)價(jià).3.1 操作輸入飛行品質(zhì)分析對(duì)于平穩(wěn)性中的飛行員操作輸入的參數(shù)的優(yōu)劣需要通過(guò)功率譜密度分析的方法計(jì)，需要計(jì)算的參數(shù)如表 3.1 所示。3.1 - - 從 QAR 數(shù)據(jù)中選取兩次航班數(shù)據(jù)，這兩次飛行中 200ft 至著陸的駕駛盤(pán)操作功率譜如圖 3-5 所示、駕駛桿操作功率譜圖如圖 3-6 所示，以下通過(guò)對(duì)比兩圖中兩條曲線(xiàn)的異分析飛行員操作技能水平。

因此，航班 2 的飛行員在該次航班操作駕駛盤(pán)的方面明顯優(yōu)于航班 1 的飛行。代入算法中，求解航班 1 駕駛盤(pán)操作總功率為cP =3985.5，低頻所占比例為cp8.09%，，航班 2 駕駛盤(pán)操作總功率為cP =1842.8，低頻操作所占比例為cp =79.20，從數(shù)中也很明顯的看出航班 2 表現(xiàn)更好。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：V323

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本文編號(hào)：2611303