[发明专利]一种基于QAR参数曲线的个人重着陆与群体飞行模式对比分析方法

说明书

本发明涉及一种基于QAR参数曲线的个人重着陆与群体飞行模式对比分析方法，属于数据分析领域。该方法为：针对一些比较重要的典型QAR参数，首先将不同航段的参数曲线按接地时刻对齐，接着对每个航段取接地前30秒到接地后20秒，共50秒的数据，并对不同航段该参数的值进行排序，并分别取中间的80％、90％、95％部分代表群体水平，绘制出对应的条带图。然后针对某个具体航段，对比其QAR参数曲线与群体曲线的区别，从而帮助飞行员发现自己的操作与大众操作之间的差异，有助于分析重着陆事件的发生原因。

技术领域

本发明属于数据分析领域，涉及一种基于QAR参数曲线的个人重着陆与群体飞行模式对比分析方法。

背景技术

飞行安全一直是民航业的重点关注对象，根据波音公司1959～2016年重大飞行安全事故数据显示，进近和着陆阶段是最容易发生重大安全事故的飞行阶段，事故及不安全事件的发生率明显高于其他飞行阶段。虽然着陆阶段平均只占飞行时间的1％，但其事故发生率却高达24％，因此，着陆阶段是飞行安全保证的关键阶段。

重着陆作为一种飞行安全事故，是指当飞机着陆瞬间，起落架与地面产生的冲击载荷(一般用垂直加速度表示)超过规定限度的事件。在着陆阶段的安全事件中，重着陆是其中一类发生频繁的不安全事件，作为一类风险事件，重着陆不仅会给乘客带来不好的飞行体验，损害航空公司形象，重着陆频发会加速机翼、起落架、发动机结构的疲劳损伤甚至断裂，增大着陆安全事故的发生几率，给航空公司带来巨大经济损失，情况严重时会引发灾难性事故后果，对旅客生命安全造成威胁。

QAR参数曲线的可视化方法能够帮助飞行员直观地了解自己的飞行动态，并能够综合多个参数曲线对重着陆的成因进行分析。然而该方法的一个缺点是很难在多个航段之间进行横向比较，即飞行员无法知道自己的操作曲线在整体操作曲线中处于什么位置，与“平均”水平相差多大，为了弥补这种缺点，提出了基于个体与群体差异化分析的方案，Li等人已经开展了类似的工作，她们采用聚类和离群点检测方法，从海量的飞行QAR数据中找到哪些参数异常的飞行曲线模式，但还存在一些缺陷：首先，Li等人没有将她们的方法应用到重着陆分析中；其次，她们所分析的是全行段曲线，不能反映航段局部的细粒度曲线模式。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于QAR参数曲线的个人重着陆与群体飞行模式对比分析方法。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于QAR参数曲线的个人重着陆与群体飞行模式对比分析方法，该方法为：

针对典型QAR参数，首先将不同航段的参数曲线按接地时刻对齐，接着对每个航段取接地前30秒到接地后20秒，共50秒的数据，并对不同航段该参数的值进行排序，并分别取中间的80％、90％、95％部分代表群体水平，绘制出对应的条带图；

然后针对某个具体航段，将其QAR参数曲线叠加到对应参数的群体曲线带状图上，进行对比分析。

进一步，所述典型QAR参数为VRTG、IVV、PITCH、PITCH控制命令、ENGINE、WIND和无线电高度。

进一步，所述VRTG的变化曲线具体对比分析为：

选择着陆载荷较大，即VRTG峰值≥1.6g的重着陆航段，分析它们的VRTG曲线与群体曲线的差异，结果表明，这些航段的VRTG峰值都远远超出了95％区间上界，接着观察这些航段的VRTG曲线在50英尺之前的变化，若曲线波动较小，说明这些航段在进近着陆时气流相对平稳，从而进一步说明飞行员操作导致重着陆的可能性更大；

所述IVV的变化曲线具体对比分析为：

在50英尺至接地这段时间，这四个航段的下降率IVV曲线呈现出较为明显的“下凸”特点，而平均曲线则呈明显“上凸”特点，两种不同的曲线特点代表了两种截然不同的操作模式，飞行员可据此有针对性地加强训练，从而控制好着陆前的下降率；