摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5页 |
第一章 引言 | 第9-19页 |
1.1 问题提出 | 第9-11页 |
1.2 航空事故的定义及特征 | 第11-12页 |
1.2.1 航空事故的定义 | 第11页 |
1.2.2 航空事故的特征 | 第11-12页 |
1.3 航空事故人因分析模型 | 第12-16页 |
1.3.1 国外航空事故人因分析模型 | 第12-15页 |
1.3.2 国内航空事故人因分析模型 | 第15-16页 |
1.4 研究内容及方法 | 第16-17页 |
1.5 研究意义 | 第17页 |
1.6 研究主要假设 | 第17-19页 |
第二章 HFACS模型简介 | 第19-25页 |
2.1 HFACS模型结构 | 第19-21页 |
2.1.1 不安全行为 | 第19-20页 |
2.1.2 不安全行为的前提 | 第20-21页 |
2.1.3 不安全监管 | 第21页 |
2.1.4 不组织影响 | 第21页 |
2.2 HFACS模型应用研究进展 | 第21-23页 |
2.2.1 国内应用研究进展 | 第21-22页 |
2.2.2 国外应用研究进展 | 第22-23页 |
2.3 评价 | 第23-25页 |
2.3.1 HFACS模型的优势 | 第23页 |
2.3.2 HFACS模型的不足 | 第23-25页 |
第三章 基于HFACS模型的航空事故人因分析 | 第25-47页 |
3.1 数据来源 | 第25页 |
3.2 个案事故分析——以韩亚航空OZ214号航班事故为例 | 第25-28页 |
3.2.1 事故经过 | 第25-26页 |
3.2.2 事故原因中的人为因素判断 | 第26-28页 |
3.3 总体事故数据概况 | 第28-36页 |
3.3.1 事故严重性统计结果 | 第28-29页 |
3.3.2 事故人为因素分严重性及分时间统计结果 | 第29-33页 |
3.3.3 事故人为因素分层级统计结果 | 第33-36页 |
3.4 事故人为因素卡方检验与优势比分析 | 第36-39页 |
3.4.1 卡方检验结果 | 第36-38页 |
3.4.2 优势比分析结果 | 第38-39页 |
3.5 事故数据灰色关联分析 | 第39-41页 |
3.5.1 HFACS模型四层级灰色关联分析 | 第40页 |
3.5.2 HFACS模型各层级子因素灰色关联分析 | 第40-41页 |
3.5.2.1 不安全行为 | 第40-41页 |
3.5.2.2 不安全行为的前提 | 第41页 |
3.5.2.3 不安全监管 | 第41页 |
3.5.2.4 组织影响 | 第41页 |
3.6 事故数据灰色关联预测分析 | 第41-42页 |
3.7 讨论 | 第42-47页 |
3.7.1 HFACS模型对事故人因定位的准确性 | 第42-44页 |
3.7.2 航空事故人为因素统计结果分析及个因素间关系的验证 | 第44-46页 |
3.7.3 事故人因预测的准确性 | 第46-47页 |
第四章 安全管理体系(AHF SMS)的建立 | 第47-59页 |
4.1 体系构建 | 第47-55页 |
4.1.1 安全管理体系简述 | 第47-49页 |
4.1.2 安全管理体系的构建 | 第49-55页 |
4.1.2.1 安全政策和目标 | 第49-50页 |
4.1.2.2 安全风险管理 | 第50-52页 |
4.1.2.3 安全系统保障 | 第52-54页 |
4.1.2.4 安全信息促进 | 第54-55页 |
4.2 体系实施 | 第55-59页 |
4.2.1 短期实施计划 | 第55-56页 |
4.2.2 长期实施计划 | 第56-59页 |
第五章 结论 | 第59-61页 |
5.1 主要结论 | 第59页 |
5.2 研究不足 | 第59页 |
5.3 研究展望 | 第59-61页 |
参考文献 | 第61-67页 |
附录1:航空事故报告目录 | 第67-77页 |
附录2:灰色关联度及基于GIFM(m)模型的灰色关联预测分析的主要计算步骤 | 第77-81页 |
致谢 | 第81-83页 |
攻读学位期间科研成果 | 第83页 |