基于QAR数据的长着陆飞行员操作特征分析

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基于长着陆飞行QAR数据的

试点工作特性分析

Lei Wang1,2,3, Changxu Wu1, and Ruishan Sun3 1Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences,

16 Lincui Road, Beijing, 100101

2Graduate University of Chinese Academy of Sciences, 19 A, Yuquan Road,

Beijing, 100049 3

Civil Aviation University of China, 2898 Jinbei Road, Tianjin, 300300

wanglei0564@hotmail.com

摘要。长着陆的事件使所有超标事件的最大百分比和乘法跑道偏离的着陆阶段的风险。为探索操作因素造成长着陆的目的,本研究通过方差分析,回归建模的方法测定长着陆事件的飞行员的操作特性和眩光基于飞行QAR数据操作的分析。最后得出结论认为拉平是在降落最关键的操作,其中,确定着陆距离由拉平的时间和拉平高度的两个关键因素。驾驶杆和油门这两者操作起着火炬过程中起重要作用。飞行员果断轻柔的收起油门杆是可能会对一个成功的拉平有所帮助。此外,飞行员需要下降到火炬初始点前的飞机控制到合适的地面速度和下降率。结论预计要施加付诸实践,以防止长着陆事件的发生。

关键词:试点工作特性,长着陆,QAR数据的安全性。

1引言

最后进近和着陆是最重要的飞行阶段,因为飞行员需要处理更多的业务,决策,而且比其他阶段[1-4]的工作负载。意外的统计数字也显示,进场和着陆是飞行中最危险的阶段,这仅占4%的曝光时间,但造成超过三分之一的商业喷气机事故。特别是着陆阶段就占了2001年之间发生的,以2010年总死亡事故的22%,尽管着陆阶段占平均飞行时间仅有1%[5]。

长着陆事件,这是一种情况下冲的,被定义为与跑道超过正常着陆区飞机的接触。一个NLR(荷兰国家航空航天实验室)的研究显示,如果落地很长,着陆超限事故风险是55倍以上时,它是不长[6]。谈到冰山理论和海因里希事故三角[7],偏离跑道。

D. Harris (Ed.): EPCE/HCII 2013, Part II, LNAI 8020, pp. 157–166, 2013. ? Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013 158 L. Wang, C. Wu, and R. Sun

意外的是冰的水的表面上方的最小可见部分,而长着陆事件是他的冰的水的表面总是被删去下方大无形部分。统计数据还显示,长期着陆事件经常占超标事件[8]的最大部分。因此,长着陆活动预计将吸引来自航空运营商和研究人员更多的关注。 长着陆事件通常使用快速存取记录器(QAR)在大多数商业航空承运人的数据监测,但这些数据还秘密。同时,也有少数航空管理员谁执行他们的航空公司对每一个运输飞机安装QAR设备。因此,QAR数据是困难的,很少使用到的研究。中国民用航空局(CAAC)自1997年以来已经实施了飞行运行质量保证(FOQA)方案,与中国航空公司的所有商业飞机必须安装QAR或类似设备。实践已经证明,QAR数据是为了提高飞行安全管理和质量控制有帮助。

在这项研究中,我们使用QAR数据来分析长期着陆事件,并试图找到试点工作特性正常登陆和登陆长之间的差异。同时,关键的操作变量导致长着陆预计将进行分析。

2方法

2.1 QAR数据

在这项研究中的QAR数据是从一个本地航空公司3商用飞机(Boeing737-800)搜集。数据覆盖到5月30日这三架飞机,从4月1日全部正常,超标航班在2012年第一,293飞行样品选取和相关的QAR数据文件从航空公司的QAR地面站进行下载。原始数据是一个CSV(逗号分隔值)与成千上万的行和列的文件。因此,VBA(Visual Basic应用程序)在Microsoft Excel编程功能的应用,每一个文件的原始QAR数据的19列进行了细化如下。最后,我们还编了VBA程序计算19参数变量,每个航班的样品着陆距离。

这些参数变量涵盖了从自动驾驶仪,断开连接到接地的高度,所有飞行和操作参数的关键视觉和人工着陆阶段。一般正常的识别和长期着陆的阈值设置为2600英尺由航空公司这架飞机类型。基于该阈值,293箱子QAR数据被分为两组,119例正常着陆的(组1),另一种为174例长着陆(第2组)。119正常着陆事件和174长的落地活动QAR数据被视为两组独立样本。均值和这两组触距离的标准偏差分别为2248.88±247.27(第1组)和3082.62±357.64(第2组)。

长着陆的基于飞行QAR数据试点工作特性分析 159

表1.选择参数

2.2变量选择和火炬运行

目前,大多数商业飞机有先进的自动驾驶系统,甚至自动着陆系统,从而使人体的导频期间大部分的主要任务飞行时间是监视仪表板和检查飞机状态的任何异常。然而,在起飞和着陆的最终(低于60米),自动系统是很少使用,该机由飞行员仍然运行。特别是,最终登陆控制被称为最困难的演习在正常航空公司飞行员操作。飞行员必须控制地面速度和下降速度在快速几秒视视觉和其它情境信息。其中,一个特征和关键动作被称为火炬,它涉及到鼻子解除到陆地上的主起落架在飞机第一,降低下降率和垂直加载的登陆。火炬操作将使大的影响对最终登陆性能,包括着陆距离,也是最熟练的操作在飞行[9-12]之一。因此,低于200英尺飞行员的操作,尤其是在火炬操作被选定作为分析的主要课题。

2.3统计学方法

数据分析前,两组飞行样品的最终的目标轨道为描绘基于接地前自己的身高平均在每一个时间刻度。该高度的变化和两组之间的差异会被发现从图轨道。

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这些参数与耀斑对操作者的主要变量来考察。首先,他们被分为四类的高度和时间,操作参数,配置和态度和飞行性能参数。目前被列入四类共20个变量。需要说明的是的火炬时的变量是指从最初的火炬点的总时间降落点。另外,在这项研究中的火炬操作初始点是比大多数的飞行手册定义它始终定义30英尺高。这是因为,任何轻微的拉动控制塔可以通过快速存取记录被记录,并且它导致了时间和眩光的高度是低于理论值。其次,正态分布测试进行。然后对差分分析的目的,单向ANOVA被用于检查哪个经受正态分布和非参数K-W测试其他的变量。第三,为了进一步分析触地的距离和与喇叭口的操作相关的20个变量之间的相关性,多元线性回归模型的开发。考虑到自变量之间的共线性可能被用于消除逐步回归方法和加强标准是基于F(F≤0.05的概率进入和F≥0.10拆除)。同时,该模型的有效性进行了分析。

为了进一步观察飞行变量最后着陆阶段的动态变化,两组间的分歧,200比0英尺高空分为四个飞行高度层(200-150-100-50-0英尺),选择测量20个变量在每一个级别。多变量分析处理的一般线性模型被引入来比较两组的差异。特别是,该变量控制Columnand油门旋角度进行了详细的分析,并在此文件中提出。

3 结果与讨论

3.1 最后的着陆轨道分析

飞机着陆前的时间和各组的高度平均缩放,两种着陆的最后的轨道是作为示出作为图1的横轴的第一,第二被接地点。

如从图1可见,以下几点是很容易被发现。

(1) 正常着陆的平均高度比长着陆在较高着陆前,每个相同的第二位。 (2) 两组的高度变化基本上线性的前火炬操作的初始点,并且其斜率

也基本相同。

(3) 有两种火炬初始高度之间没有显著差异基,这两者都是大约50

脚。高度的变化显示拉平手术后的区别。

(4) 最显着的区别是拉平出发,也是时间火炬操作时,正常着陆大约

是8秒,并落地长大约10秒。

长着陆的基于飞行QAR数据试点工作特性分析 161

图1.决赛赛场的正常和长期着陆

3.2 火炬操作点数据分析 3.2.1差异分析结果

关于在扩张点变量差异分析的结果是作为表示作为表2中

表2.在拉平点变量差异分析

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从表2看,七个变量显示在显著水平的0.05,这是油门旋角,折边手柄位置,折边,空气速度,地面速度,垂直加速度和耀斑的时间差。但是,也有只有空气速度,地面速度,火炬时间表示在0.001水平的显著差异。这一点意味着,两个组的主要区别是,纵向速度,包括空速和地速反射。事实上,油门旋角,折边手柄位置的三个变量,襟翼会使得对纵向速度直接影响。同时,我们可以发现,大多数的运行变量,如控制列和控制轮,并不代表在扩张点一个显著差异。这可能是因为,大部分的操作是随之运动,在一时间周期或一阶段存在的差异,而不是在一个点上。因此基于飞行高度变化的差异分析也接下来的步骤进行。

3.2.2多元线性回归模型

逐步线性回归分析的结果表明,5显著预测包含在最终的回归模型,这是火炬时,火炬高度,地面速度,下降率,垂直加速度。

最终模型的R平方达到0.974,这表明这种线性模型的比较好的健身(F(5287)=1074.868,P <0.001)。线性回归模型被表示为以下等式:

长着陆的基于飞行QAR数据试点工作特性分析 163

标准化的回归模型,这可能直接存在这种相关性,是 引入并写成下列公式:

在表3中,所有系数都是高度统计学显著(P <0。01)。变量x1(拉平时间)进行的最大的一个(1.255),并具有最大的着陆距离。这点是与差的结果一致。应该指出的是,变量x2(拉平高)也进行了着陆距离了巨大的贡献,尽管有正常和长期目标群体之间没有显著差异。

德宾一沃森测试表明,有没有现成的预测(德宾 - 沃森=1.884)之间的自相关。这五个预测的所有的VIF系数均小于3,这意味着独立变量的该共线性水平accepable。甲聚丙烯情节表明回归标准化残余基本上经受正态分布。这意味着回归的正态假设不违反。

3.3对200-0英尺飞行运行分析

按照飞行手册的说明登陆,无论是地面速度和下降率是其中的人驾驶员应监测和最重要的经营行为受到控制栏和油门完成了两个最关键的飞行参数。从200英尺20个变量的差值到接地通过使用重复测量和单向ANOVA进行分析。由于长度的限制,地面速度,下降率,控制列和油门这里只结果。

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如图2中,可变地速的显著差异存在的200-0英尺(F(1,291)=37.265,P <0.001)的整个阶段,长着陆组的地面速度是高于正常对照组。重复测量方差分析的结果表明,可变速率下降的组效果并不显著(F(1,291)=1.802,P =0.18)。然而,单向ANOVA的每个阶段上的结果表明,所不同的是显著。长着陆的下降率大于正常组之前50英尺这也是拉平初始点,但过去的50后洗脚改变了很多,使组(F(1,291)=234.373,P <0.001之间更显著差异)。

在图3中,通过50英尺(拉平操作初始点)后大大驾驶杆和油门变化。有两组(F(1,291)=2.771,P =0.097)控制列没有什么区别。列的变化度及航班均2的趋势是保持一致的。然而,我们需要注意的是操作列的时间是绝对不同的,这意味着拉列中的速度是显著不同。正常登陆组比长着陆组(7.9秒,正常降落和10.7秒长的着陆)更快。也没有差异发现为节气门操作之前50英尺,主要的区别是反映。

长着陆的基于飞行QAR数据试点工作特性分析 165

拉平开始后,当驾驶员开始减小推力。的一种方式的结果

方差是F(1,291)=46.351,P <0.001。正常组的油门的变化是 比长着陆基,这意味着,在正常操作的油门较小 关闭更稳定,轻声道。

4结论

长着陆是一种不安全的事件可能增加跑道偏离的风险。它发生频繁,有时会导致偏离跑道的事故。虽然对于偏离跑道许多研究已经进行,其中大部分都是基于事故调查,模型或实验,而不是真正的飞行数据。因为真正的飞行数据是难以从空气中获得的运营商。立足于航班QAR数据,这项研究提供了新的途径来分析长期着陆及其经营特色。主要工作进行了总结如下。

? 拉平在最后着陆的最关键的操作,这将通过拉平运行时间和高度的因素使得对

着陆距离很大影响。

? 拉平时间是正常着陆之间最显著不同的变量长着陆,其中变量平均值为7.9秒

正常着陆和10.6长期着陆。

? 下50英尺的控制栏和油门操作表示有差别团体之间扮演的拉平极大的推动作

用在一起。飞行员更快地拉起列和柔软的油门降低一个更好的拉平和着陆,也许有帮助。

? 试点建议,以监测和控制飞机到合适的纵向和垂直速度时进入着陆手工操作阶

段。地面速度和下降率始终是两个关键参数,指导为良好的着陆性能。

在今后的工作中,有望更加定性模型被用来说明开发控制列和油门操作有助于着陆距离,的着陆性能。

致谢。我们赞赏这项工作由国家重点基础Retion中国的(编号60979009)的支持。

参考

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本文来源:https://www.bwwdw.com/article/saw5.html

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