安全科学与灾害防治论文_基于QAR数据的着陆超
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【摘要】: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
文章来源：《采矿与安全工程学报》 网址: http://www.ckyaqgcxb.cn/qikandaodu/2021/1112/923.html