【2023 年第十三屆 MathorCup 高校數(shù)學建模挑戰(zhàn)賽】D 題航空安全風險分析和飛行技術(shù)評估問題 27頁論文及代碼

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1 題目

D 題航空安全風險分析和飛行技術(shù)評估問題

飛行安全是民航運輸業(yè)賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)。隨著我國民航業(yè)的快速發(fā)展，針對飛行安全問題的研究顯得越來越重要。2022 年 3 月 21 日，“3.21”空難的發(fā)生終結(jié)了中國民航安全飛行 1 億零 59 萬飛行小時的歷史最好安全記錄。嚴重飛行事故的發(fā)生，不僅會給航空公司帶來巨大的經(jīng)濟損失，更會對乘客造成極大的生命威脅。因而需要聚焦飛行安全問題，強化航空安全研究，綜合利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)強化科學管理，通過有針對性、系統(tǒng)性的管控手段有效提升從業(yè)人員的素質(zhì)，監(jiān)測和預警風險，進而降低飛行事故的發(fā)生幾率。

航空安全大數(shù)據(jù)主要包括快速存取記錄器(Quick Access Recorder， QAR)數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)主要記錄飛機在飛行過程中的各項飛行參數(shù)；在飛行品質(zhì)監(jiān)控（Flight Operational Quality Assurance，F(xiàn)OQA）中，QAR 中超出人為設(shè)定限制值的數(shù)據(jù)記為超限數(shù)據(jù)。除此之外，在實際研究過程中，還會涉及到飛行中的艙音數(shù)據(jù)等。本問題主要涉及的是 QAR 數(shù)據(jù)，QAR 數(shù)據(jù)相對比較規(guī)范。

在飛行品質(zhì)監(jiān)控具體研究和應用方面，目前我國民航業(yè)內(nèi)的研究主要分為兩個方面，一是針對超限事件的研究、分析和應用；二是對非超限數(shù) 據(jù)的統(tǒng)計分析和應用。對于超限事件的研究，一般是通過規(guī)定飛行參數(shù)的集中區(qū)域設(shè)置超限閾值，將超出閾值部分的飛行記錄找出來，進行重點分析，防范潛在隱患造成嚴重飛行事故。目前此類分析是飛行品質(zhì)監(jiān)控工作

的主體，較好地保證了現(xiàn)階段的安全工作，其不足之處在于缺少對超限原因的分析。由于超限并非全部是人為因素引發(fā)，例如許多是由于特殊環(huán)境條件造成的，甚至有可能是飛機本身的設(shè)計、制造因素所致，因此僅通過單純的超限分析很難識別出來；如果僅基于超限事件對飛行機組進行管理，很容易誤入歧途。QAR 超限可用于航空安全管理和飛行訓練的數(shù)據(jù)支持。目前并不傾向于僅以少量的 QAR 超限數(shù)據(jù)為依據(jù)開展飛行訓練工作，因此飛行品質(zhì)監(jiān)控工作逐漸衍生出另外一種傾向性，即通過挖掘 QAR 全航段數(shù)據(jù)開展分析，形成特定人員的飛行品質(zhì)記錄?；诓煌w行機組、飛行航線、機場、特定飛行條件下的飛行記錄，通過對數(shù)據(jù)進行建模、分析，計算評估風險傾向性，開展有針對性的安全管理，排查安全隱患，改進安全績效。目前類似研究主要是大規(guī)模讀取飛行數(shù)據(jù)，并進行存儲和分析，形成飛行品質(zhì)服務平臺，為風險評估和趨勢分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。G 值是飛機飛行過程中過載情況的直接反應，在著陸安全分析中，G 值通常是描述落地瞬間安全性的重要指標。著陸瞬間 G 值指的是飛機接地瞬間前 2 秒和后5 秒數(shù)據(jù)的最大 G 值。

基于以上背景，請你們團隊解決以下問題：

問題 1：有些 QAR 數(shù)據(jù)存在錯誤，需要對數(shù)據(jù)進行預處理，去偽存真，以減少錯誤數(shù)據(jù)對研究分析帶來的影響。請你們的隊伍對附件 1 的數(shù)據(jù)質(zhì)量開展可靠性研究，提取與飛行安全相關(guān)的部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)項，并對其重要程度進行分析。

問題 2：飛機在從起飛到著陸的整個飛行過程中，通過一系列的飛行

操縱確保飛行安全，這些操縱主要包括橫滾操縱、俯仰操縱等。目前，國

內(nèi)航空公司通過超限監(jiān)控飛行操縱動作，這種監(jiān)控方法雖然能夠快速分辨出飛機的狀態(tài)偏差，但是只能告訴安全管理人員發(fā)生了什么，而不能立刻得出發(fā)生這種偏差的原因。為此，可以通過操縱桿的過程變化情況來分析產(chǎn)生這種偏差的原因。根據(jù)附件 1，請你們對飛行操縱進行合理量化描述。下圖為 3 次著陸過程中的桿位變化曲線，其中紅色曲線描述了一次重著陸

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（著陸 G 值超過給定限制值)過程，該重著陸主要是由于飛行機組在低空有一次不當松桿操縱所致，紅色曲線中的接地前 5 秒有一個明顯下凸，這就是需要進行量化描述的一次松桿操縱。

問題 3：導致不同超限發(fā)生的原因各不相同，有時是特定機場容易出現(xiàn)特定的超限，有時是特定的天氣容易出現(xiàn)特定的超限，有時是特定的飛行員容易出現(xiàn)特定的超限。請研究附件 2 的數(shù)據(jù)，對超限的不同情況進行分析，研究不同超限的基本特征，如分析飛機在哪些航線或者在哪些機場容易出現(xiàn)何種超限等。

問題 4：飛機運行數(shù)據(jù)的研究一般分為兩大類，一類是通過航線運行安全檢查（Line Operations Safety Audit，LOSA）獲取的飛行員的運行表現(xiàn)，另外一類是根據(jù)相關(guān)學者建議，基于飛行參數(shù)開展飛行技術(shù)評估。根據(jù)附件 3，請你們建立數(shù)學模型，探討一種基于飛行參數(shù)的飛行技術(shù)評估方法，分析飛行員的飛行技術(shù)，數(shù)據(jù)表中的“不同資質(zhì)”代表飛行員的不同技術(shù)級別。

問題 5：隨著技術(shù)的進步，未來在民航客機上安裝實時傳輸?shù)?QAR 數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)已成為可能，這種“實時飛行數(shù)據(jù)”技術(shù)，可以在接近實時的情況下把航班飛行數(shù)據(jù)傳輸?shù)降孛娣治鱿到y(tǒng)，極大地提高風險識別能力和預防水平。假設(shè)飛行數(shù)據(jù)已能實現(xiàn)陸空實時傳輸，如果你是該航空公司的安全管理人員，請建立航空公司實時自動化預警機制，預防可能的安全事故發(fā)生，結(jié)合附件 1 的數(shù)據(jù)，給出仿真結(jié)果。

2 論文介紹

基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的飛行安全數(shù)據(jù)仿真模擬

摘要

飛行安全是民航運輸業(yè)賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)。隨著我國民航業(yè)的快速發(fā)展，針對飛行安全問題的研究顯得越來越重要。本文首先參考附件數(shù)據(jù)并查閱大量資料飛行安全相關(guān)的數(shù)據(jù)進行相關(guān)分析處理，建立了基于飛行數(shù)據(jù)的主成分分析模型、梯度提升決策樹（GBDT）模型和 BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型，最終實現(xiàn)航空安全風險分析以及對飛行技術(shù)評估。

針對問題一，我們對附件中所給的數(shù)據(jù)進行了預處理，對缺失值和異常值進行處理，來減少錯誤數(shù)據(jù)對研究分析帶來的影響。然后對附件中的數(shù)據(jù)進行可靠性研究，提取出與飛行安全相關(guān)的部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)項并通過主成分分析模型對其重要程度進行了分析，綜合分析得到排名如下：著陸 G 值，坡度，下降率，計算空速，地速，姿態(tài)，海拔高度，無線電高度。

針對問題二，我們首先對附件 1 中的數(shù)據(jù)進行了一個合理的量化，篩選出所要研究的操縱量（因變量）和飛行數(shù)據(jù)（自變量）的集合。對于處理后的數(shù)據(jù)通過 BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型來刻畫其映射關(guān)系，根據(jù)超限值通過 BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型得到操縱值的預測值，并得出偏差修正方式。并使用 MATLAB 軟件進行數(shù)據(jù)訓練得到對應的誤差與擬合結(jié)果，發(fā)現(xiàn)該模型的 R 值接近于 1，擬合程度較高，相對誤差值很小，效果較好，該模型表現(xiàn)較為穩(wěn)健，可用于反應飛行數(shù)據(jù)與操縱數(shù)據(jù)兩者之間的關(guān)系。

針對問題三，產(chǎn)生超限的原因各不相同，為了得到不同超限的基本特征信息，首先需對附件 2 提供的數(shù)據(jù)信息進行數(shù)理統(tǒng)計分析，統(tǒng)計不同事件發(fā)生的概率，小概率事件

為突發(fā)事件不做研究，主要研究正?？煞治鍪录崛∑涮卣餍畔⒁姳?5.9 下信息提取，從而得出不同超限的基本特征。

針對問題四，我們首先對附件 3 中的數(shù)據(jù)進行預處理，提高結(jié)果精度。利用 GBDT 算法，建立梯度提升樹分類(GBDT)模型，通過飛行員各項飛行數(shù)據(jù)進行機器訓練，預測得到落地主操控人員資質(zhì)，發(fā)現(xiàn)預測結(jié)果與落地主操控人員資質(zhì)吻合程度高，由此可得該模型在基于參數(shù)的飛機技術(shù)評估方法分析飛行員技術(shù)中表現(xiàn)穩(wěn)健。

針對問題五，設(shè)定飛機標準數(shù)據(jù)，通過實際與標準數(shù)據(jù)得到飛行數(shù)據(jù)的偏離程度，通過 BP-神經(jīng)網(wǎng)絡模型得到飛機操縱桿數(shù)據(jù)預測值。以上述數(shù)據(jù)構(gòu)建實時監(jiān)測模型，對附件 1 中的數(shù)據(jù)進行仿真，使用 MATLAB 軟件在附件 1 的基礎(chǔ)上進行數(shù)值修正通過求解分析和仿真數(shù)據(jù)得到的結(jié)果發(fā)現(xiàn)此模型能夠?qū)︼L險識別和預警做出較為準確的判斷，能夠?qū)︼w行過程中的危險做出自動化的預警來預防可能的安全事故發(fā)生。

關(guān)鍵詞：主成分分析；BP-神經(jīng)網(wǎng)絡；數(shù)理分析；GBDT 梯度提升樹；仿真模擬

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