基于QAR数据的航班运行安全风险研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 QAR数据应用研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 航班运行安全风险方面的研究 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第13-14页 |
| 1.5 研究方案和技术路线 | 第14-15页 |
| 1.5.1 研究方案 | 第14页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第14-15页 |
| 第二章 飞行数据介绍 | 第15-23页 |
| 2.1 飞行数据记录器的发展 | 第15-18页 |
| 2.2 QAR系统介绍 | 第18-19页 |
| 2.2.1 QAR记录器的由来 | 第18页 |
| 2.2.2 QAR的特点 | 第18-19页 |
| 2.2.3 QAR数据的分类 | 第19页 |
| 2.3 FOQA简介 | 第19-22页 |
| 2.3.1 FOQA的定义 | 第20页 |
| 2.3.2 FOQA的信息处理流程 | 第20-21页 |
| 2.3.3 FOQA数据分析方法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 航班运行安全风险分析 | 第23-35页 |
| 3.1 航班运行安全风险的特点 | 第23-24页 |
| 3.2 航班运行中的不安全事件的分类 | 第24-28页 |
| 3.2.1 按照严重程度划分不安全事件 | 第24页 |
| 3.2.2 按照飞行阶段划分不安全事件 | 第24-28页 |
| 3.3 基于不安全事件的航班运行安全风险分析 | 第28-30页 |
| 3.3.1 风险分析的概念 | 第28页 |
| 3.3.2 风险分析方法 | 第28-30页 |
| 3.4 目标值类QAR参数的风险分析方法 | 第30-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 航班运行安全风险评价模型的建立 | 第35-43页 |
| 4.1 灰系统理论基础 | 第35-36页 |
| 4.1.1 灰系统理论 | 第35-36页 |
| 4.1.2 灰聚类评估 | 第36页 |
| 4.2 构建各指标白化权函数 | 第36-39页 |
| 4.3 确定指标权重分配 | 第39-42页 |
| 4.3.1 利用熵权法确定指标权重 | 第39-40页 |
| 4.3.2 利用最大离差化方法确定权重 | 第40-42页 |
| 4.4 判断对象所属灰类 | 第42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 航班运行安全风险评价模型的应用 | 第43-54页 |
| 5.1 QAR超限数据采集 | 第43-48页 |
| 5.1.1 QAR超限事件情况汇总 | 第43-45页 |
| 5.1.2 整理QAR超限事件发生次数 | 第45-48页 |
| 5.2 确定白化权函数 | 第48-49页 |
| 5.2.1 预先设定评价结果分类 | 第48页 |
| 5.2.2 根据分类确定指标白化权函数 | 第48-49页 |
| 5.3 计算指标权重 | 第49-52页 |
| 5.4 评价结果汇总及分析 | 第52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第六章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 研究结果 | 第54页 |
| 6.2 论文的创新点 | 第54-55页 |
| 6.3 不足和展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 附录 | 第62-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
