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基于QAR数据的着陆阶段飞行风险研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第10-14页
    1.1 课题研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
        1.2.1 QAR数据处理第11-12页
        1.2.2 飞行风险研究第12页
    1.3 研究目标第12-13页
    1.4 研究内容第13页
    1.5 论文结构第13-14页
2 QAR数据与飞行风险分析第14-25页
    2.1 飞行数据第14-16页
        2.1.1 飞行数据的产生第14页
        2.1.2 飞行数据记录器第14-15页
        2.1.3 飞行数据的译码第15-16页
    2.2 飞行数据的应用第16-18页
        2.2.1 飞行品质监控第16页
        2.2.2 飞机性能监控与机务维修第16-17页
        2.2.3 基于QAR数据对飞行品质分析第17-18页
    2.3 飞行风险分析研究第18-20页
        2.3.1 风险分析的概念第18页
        2.3.2 风险分析的方法第18-19页
        2.3.3 风险因素的类别第19-20页
    2.4 基于QAR数据的飞行风险量化第20-24页
        2.4.1 基于QAR数据的风险分析流程第20-22页
        2.4.2 基于QAR数据的风险量化第22-24页
    2.5 本章小结第24-25页
3 着陆阶段关键参数提取与可视化第25-39页
    3.1 飞行阶段第25-28页
        3.1.1 飞行阶段的划分第25-26页
        3.1.2 飞行阶段的计算第26-28页
    3.2 QAR数据处理方法第28-29页
        3.2.1 QAR数据的特征第28页
        3.2.2 QAR数据的处理方法第28-29页
    3.3 着陆阶段的关键参数提取第29-35页
        3.3.1 参数提取流程第29页
        3.3.2 数据预处理第29-33页
        3.3.3 根据变量相似度聚类第33-34页
        3.3.4 参数约简与迭代第34-35页
    3.4 关键参数可视化第35-38页
        3.4.1 单一参数展示第35-36页
        3.4.2 群体参数展示第36-38页
    3.5 本章小结第38-39页
4 着陆阶段飞行风险分析模型第39-48页
    4.1 基于贝叶斯网络的风险分析模型第39-42页
        4.1.1 贝叶斯网络基本原理第39页
        4.1.2 模型建立方法第39-40页
        4.1.3 三层模型结构第40-42页
    4.2 着落阶段情景意识分析第42-45页
        4.2.1 情景意识的基本原理第42页
        4.2.2 bowtie理论第42-43页
        4.2.3 着陆阶段情景意识分析模型第43-45页
    4.3 贝叶斯网络的构建第45-47页
        4.3.1 贝叶斯节点的确定第45-46页
        4.3.2 网络结构的建造第46页
        4.3.3 贝叶斯参数的学习第46-47页
    4.4 本章小结第47-48页
5 模型的应用与分析第48-60页
    5.1 实验准备第48页
        5.1.1 实验环境的部署第48页
        5.1.2 实验数据的准备第48页
    5.2 飞行风险分析模型的建立第48-55页
        5.2.1 贝叶斯网络节点的确定第48-52页
        5.2.2 贝叶斯网络结构的构建第52-53页
        5.2.3 贝叶斯网络参数的学习第53-55页
    5.3 风险分析第55-59页
        5.3.1 正向推理分析第55-57页
        5.3.2 诊断分析第57-59页
    5.4 本章小结第59-60页
6 总结与展望第60-62页
    6.1 结束语第60页
    6.2 研究的局限与展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-67页

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