检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南京航空航天大学民航飞行学院,江苏南京211100
出 处:《航空计算技术》2018年第1期41-45,共5页Aeronautical Computing Technique
基 金:国家自然科学基金项目资助(1007GAA13002)
摘 要:航空维修人为因素是民机全寿命周期飞行安全分析中的重点,控制好航空维修人为差错能够保障飞行安全和航空公司效益。建立贝叶斯网络模型对航空维修中的人为因素进行分析,得出航空维修人为因素各个组成部分的结构和影响因子,并且对航空维修人为因素进行重要度分析,从而为维修人为差错控制提供依据,能够最大限度地减小维修人为因素对飞行安全造成的影响。以某航空公司为例进行验证,结果显示:基于贝叶斯网络的航空维修人为因素分析能够有效地提高航空维修人为差错控制的速度与效率,为防止维修中人为差错提供帮助与借鉴。Human factor of aviation maintenance is the focus of analysis of civil aircraft safety in the life cycle. Controlling the human errors in the process of aviation maintenance can ensure flight safety and benefit airlines. This paper aims to analyze the maintenance human factors by establishing Bayesian network,arriving at the structure and impact factors of aviation maintenance human factors,so as to provide evidence for controlling maintenance human error and to minimize the effects of aviation maintenance human factor on flight safety. Finally,take an airline company as an example,the results shows that the analysis of aviation maintenance human factors based on Bayesian network can help improve the speed and efficiency of controlling aviation maintenance human error and provide guidance to prevent human error.
分 类 号:V328[航空宇航科学与技术—人机与环境工程] V267
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