CN114692290A - 一种基于改进fram方法的飞机着陆安全品质分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于改进FRAM方法的飞机着陆安全品质分析方法,包括以下步骤:S1、确定飞机着陆滑跑过程中的分析目标和问题边界;S2、对飞机的着陆***功能模块进行识别;S3、对着陆***功能模块的潜在变化进行确定;S4、通过着陆***功能模块构建着陆滑跑模型,通过着陆滑跑模型得到虚拟试飞数据,对虚拟试飞数据的功能共振关系进行识别;S5、对功能共振关系的形成原因进行梳理总结并构建初步安全屏障措施;S6、重复步骤S1~S5,开展新一轮的数据采集,并对不同周期内的数据进行比对,将初步安全屏障措施中的无效安全屏障措施及时剔除,确定最终的安全屏障措施。
Description
技术领域
本发明涉及飞机安全问题,尤其涉及一种基于改进FRAM方法的 飞机着陆安全品质分析方法。
背景技术
飞机着陆阶段的安全性分析对于飞行安全具有重大意义。根据波 音公司的一项统计数据显示,2003年至2012年间,全球27216公斤 级以上商用喷气式飞机发生的安全事故中,23%的严重事故发生于着 陆阶段,17%的事故死亡人数同样发生于着陆阶段。从飞行人员的角 度出发,着陆阶段的技术能力培养也是重中之重,涉及速度、航向、 制动、高度等多个航行诸元的控制,与外界多个环境因素具有耦合作 用,一旦某一项因素控制产生偏差,就会对飞行安全产生极大影响。 在着陆飞行控制过程中,人为因素是分析的重点,虽然当前航空技术 可靠性不断提高,但仍无法完全实现自动驾驶,这也使得人为因素成 为***运行安全中最大不确定因素。根据美国国家运输安全委员会对 十年间发生的144起飞行事故的分析结果表明,其中105起事故直接 或间接由人为差错引起,占事故总数的73%。因此,对着陆阶段中的 人为因素展开分析尤为重要。
当前有关航空人为因素的研究中,大多仍基于定性分析的方法展 开,分析结果对分析者或专家的经验依赖性较强。如:事故树分析、 故障树分析、故障模式与影响分析等方法,这类分析方法对***子部 件之间的关联性挖掘并不充分,分析结果会有一定缺陷;第二代人因 可靠性分析方法中的认知可靠性和差错分析技术和人因差错分析技 术在安全生产各个领域的人因分析中被广泛应用,该类方法注重对迫 使不安全控制行为发生情景的识别,认为通过对情景的瓦解可以实现 人因差错预防,但该类方法分析结果会受分析者的影响;***理论过 程分析方法是基于***理论事故建模和过程的一种危险分析方法,该方法充分引入了***化的理念,将分析对象作为一个整体,把安全作 为一个控制问题来处理,从而有效降低了对分析者工作经验的依赖, 但该方法依然缺乏定量分析的能力,且不善于对人为因素展开分析; 因此,有必要研究一种分析效果更好、可以有效提高飞机着陆安全性 能的飞机着陆安全品质分析方法来解决上述问题。
发明内容
本发明目的是针对上述问题,提供一种提高飞机着陆安全性能的 基于改进FRAM方法的飞机着陆安全品质分析方法。
为了实现上述目的,本发明的技术方案是:
一种基于改进FRAM方法的飞机着陆安全品质分析方法,包括以 下步骤:
S1、确定飞机着陆滑跑过程中的分析目标和问题边界;
S2、对飞机的着陆***功能模块进行识别;
S3、对着陆***功能模块的潜在变化进行确定;
S4、通过着陆***功能模块构建着陆滑跑模型,通过着陆滑跑模 型得到虚拟试飞数据,对虚拟试飞数据的功能共振关系进行识别;
S5、对功能共振关系的形成原因进行梳理总结并构建初步安全屏 障措施;
S6、重复步骤S1~S5,开展新一轮的数据采集,并对不同周期 内的数据进行比对,将初步安全屏障措施中的无效安全屏障措施及时 剔除,确定最终的安全屏障措施。
进一步的,所述步骤S1中,飞机着陆滑跑过程中的分析目标为 飞行员在操控飞机着陆过程中的安全品质,包括下滑曲线、下降率、 接地速度、接地点、滑行航向、制动***;飞机着陆滑跑过程中的问 题边界为飞机开始下滑直至减速滑跑结束期间着陆***功能模块的 工作品质。
进一步的,所述步骤S2中,飞机的着陆***功能模块包括油门、 方向舵、升降舵、制动***、态势感知、操作规程、道面信息、接地。
进一步的,所述步骤S4中,构建着陆滑跑模型包括以下步骤:
S41、计算飞机着陆时的接地速度,其计算公式为:
式中:Vtd为接地速度;K1为速度修正系数;S为机翼面积;W为 飞机重量;ρ为空气密度;Cltd为飞机接地时的升力系数;
S42、计算飞机接地后的运动方程,其计算公式为:
F=fgN;
式中:D为空气阻力;F为刹车作用下的滚动摩擦阻力;L为升 力;g为重力系数;f为摩擦系数;CDtd为空气阻力系数;综合后得出:
对速度进行积分后得到:
式中:ΔT为数据采样时间间隔;V(t+ΔT)为所需求解的下一时刻 速度值;由于ds=tdV,可得出滑跑距离计算公式为:
式中:Δs为间隔时间内滑行的距离;x轴和y轴的偏移距离可以 表示为:
式中:θ为飞机滑行航向与跑道磁航向的交角;
S43、对运动方程进行偏距修正,其计算公式为:
式中:Δy为飞机与跑道中心线的偏距;Δymax为允许的最大偏距。
与现有技术相比,本发明具有的优点和积极效果是:
本发明通过基于FRAM方法对飞机着陆阶段安全性进行分析,重点 分析目标为飞机着陆接地至滑跑结束期间的飞行员操控能力,其通过 虚拟试飞的方式,对不同环境影响下的飞机着陆数据进行分析,识别 得到各功能模块之间的共振关系,同时也了解到飞行员驾驶技术上的 缺陷,从而从***和人因两个方面制定安全屏障措施,有效提升了飞 机着陆***的运行安全水平,给飞机的运行安全作出了一定的贡献。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面 将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而 易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域 普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这 些附图获得其他的附图。
图1为改进FRAM方法的分析流程图;
图2为飞机着陆阶段划分图;
图3为飞机接地航向与接地点示意图;
图4为飞机着陆阶段功能网络图;其中,图4a为飞机着陆下滑 阶段功能网络图;图4b为飞机着陆滑跑阶段功能网络图;
图5为滑跑距离安全包络示意图;
图6为侧偏距安全包络示意图;
图7为着陆滑跑轨迹图;
图8为着陆滑跑距离示意图;
图9为着陆滑跑侧偏距示意图;
图10为着陆滑跑最大偏航角示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方 案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部 分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普 通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例, 所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围 之内。
1、改进FRAM方法分析步骤介绍
传统FRAM分析方法主要以定性分析的方式对各个功能模块之间 的共振关系进行识别,虽然引入了***化的分析理念,但分析程序中 缺乏验证环节,安全屏障的合理性和有效性无法证实。对此,需改进 分析流程,使FRAM方法能够在实践中不断修正***运行安全缺陷, 改进的分析流程如图1所示。
显然,建立滚动优化的动态安全分析方法必须基于一定的计算机 技术,若完全基于人工评判将使安全分析的工作量过于庞大。
STEP0:确定分析目标和问题边界
随着航空技术的发展,大量分析目标都呈现出复杂***的特征, 功能模块与性能指标***式增长,若不对问题进行边界定义,会出现 问题规模过大而无法完成的现象。因此,必须根据现实需求明确分析 目标并划定问题边界。
STEP1:***功能模块的识别和描述
以往的分析模型大都基于因果逻辑勾画***运行关系,功能模块 间的关联性具有串联特点,这不能刻画部分复杂***子部件间的多关 联和非线性特性。FRAM方法从***的角度出发,采用六角图形来描 述***功能单位,更有利于刻画各功能子部件之间关联的类型和作用 方式。六个角分别代表:输入(I)、输出(O)、时间(T)、控制(C)、资 源(R)、前提(P)。
STEP2:***功能潜在变化的确定
要准确识别功能部件之间的共振关系必须理清各部件上游与下 游之间的作用关系,了解上游部件的输出性能变化。此外,功能部件 的输出变化还与其运行背景有关。在具有充足数据的基础上,只需对 输入输出数据进行等级标准的划分即可知道上下游部件间的功能变 化关系,部分情况下只需明白功能部件之间的数据变化趋势即可。
STEP3:基于运行数据的功能共振识别
基于经验和单一事例的功能依赖关系判断会存在片面性,会有漏 识别和错识别的现象,部分识别的关系还因为极低的触发概率不具备 较高的防控价值。在有大量数据累积的基础上,可及时修正不正确的 依赖关系,明确功能共振关系。在实际运行中,数据主要来自于两个 方面,一是飞行员日常执行任务过程中记录的飞行参数,二是进行地 面模拟训练中积累的训练数据。本发明的数据主要是飞机着陆滑跑模 型虚拟试飞生成,对数据的品质评价主要基于成熟飞行员的经验判断。 通过对数据的挖掘,识别功能共振关系。
STEP4:安全屏障的构建
屏障的构建主要用于隔绝功能共振的发生。FRAM方法中主要有 四类屏障:物理屏障、功能屏障、象征屏障、无形屏障。对于不同的 功能关系,因充分考虑现实制约因素,在统筹成本、效率、实现延迟 等因素前提下设计最佳的屏障方案。
STEP5:跳回STEP1,开展新一轮分析
将构建的安全屏障带入新一轮的安全分析之中是检验安全屏障 措施有效性的重要途径,在具备虚拟仿真平台的前提下,可显著提高 ***优化效率。
2、虚拟飞行员着陆滑跑模型构建
为提高分析效率,本发明采用虚拟试飞的方式模拟飞行员着陆这 一过程。着陆阶段是指飞机从安全高度开始下滑,到接地后滑跑减速 至正常地面滑行速度的全过程。着陆阶段可近似分为两个阶段,即下 滑减速阶段和地面减速滑跑阶段,如图2所示。下滑曲线的控制会影 响接地时的航向诸元,如接地点、接地速度、航向等。由于通过对接 地时航向诸元的分析可间接反映出下滑过程品质的优劣,因此本发明 只对着陆接地与滑跑减速过程进行模拟。
接地速度是指飞机主轮接地时的水平速度,该速度要略小于升力 平衡飞机重量所需的速度。计算方法为:
式中:Vtd为接地速度;K1为速度修正系数;S为机翼面积;W为 飞机重量;ρ为空气密度;Cltd为飞机接地时的升力系数。但在实际 飞行中,因为人因和环境扰动,接地速度会有波动,假设其服从高斯 分布N(Vtd,σV)。为缩短滑跑距离,应尽可能小,但必须大于飞机的失速速度且留有余度,避免顺风切变下失速坠毁,因此会有一个安全波 动区间。另外,飞机在着陆接地时,接地点、接地航向与刹车的使用 均会有一定的扰动,均假设服从高斯分布。
飞机在主轮接地后,机头缓慢放下,由两点滑跑变为三点滑跑。 两点滑跑时间较短,飞机迎角较大,阻力也大,为更好地控制滑跑方 向,不使用刹车或其它制动***(反推***与减速伞)。三点滑跑时 间较长,迎角小,空气阻力小,但在摩擦力和刹车作用下,减速效果 与两点滑跑相当,因此可近似认为接地后加速度不变。此时发动机推 力近乎为0,运动方程可表示为:
F=fgN (3)
式中:D为空气阻力;F为刹车作用下的滚动摩擦阻力;L为升 力;g为重力系数;f为摩擦系数;CDtd为空气阻力系数。联立式(2)~ (5)可得出:
对速度进行积分可得到:
式中:ΔT为数据采样时间间隔;V(t+ΔT)为所需求解的下一时刻 速度大小。由于ds=tdV,因此可以得出滑跑距离计算公式为:
式中:Δs为时间内滑行的距离,在采样间隔足够小的情况下, 可以近似为直线距离。由此,x轴和y轴的偏移距离可以表示为:
式中:θ为飞机滑行航向与跑道磁航向的交角,规定向右偏转为 负,向左为正,如图3所示。
由于飞机滑行中与跑道中心线存在侧偏距,飞行员会及时进行修 正,避免飞机偏出跑道。偏距修正的快慢可用角速度表示,且偏距越 大,角速度越大,飞行员偏距修正模型可表示为:
式中:Δy为飞机与跑道中心线的偏距;Δymax为允许的最大偏距, 若飞机超过这一偏距值则会有较高的偏出跑道风险。通过最大偏移距 离的限制也可以限制转弯角速度的大小,避免因转弯率过大造成飞机 侧翻的安全事故。
3、基于改进FRAM方法的着陆滑跑安全分析
基于改进的FRAM方法分析流程,对飞机着陆滑跑过程的安全品 质展开分析:
STEP0:确定分析目标和问题边界
本发明的分析目标为飞行员在操控飞机着陆过程中的安全品质, 包括下滑曲线、下降率、接地速度、接地点、滑行航向、制动***等 诸元的操控质量。若某一要素超出了安全包络线的区间范围,则说明 飞行员实施了某一不安全控制行为或某一功能模块发生异变,会影响 飞机着陆过程的整体安全品质。分析的最终目的就在于识别功能异变 产生的上游功能模块原因与下游功能模块影响。问题的边界范围就是 飞机开始下滑直至减速滑跑结束期间的着陆***功能模块工作品质, 对着陆阶段以外或与飞机着陆无关的功能模块不在分析范围之内。
STEP1:***功能模块的识别和描述
飞机着陆阶段飞行员需要不断关注各个航行诸元的状态,使飞机 按照设计的着陆程序着陆。各个功能模块之间并不是以串行的方式连 接,但会以输入和输出的形式发生交互。根据飞行员在着陆过程中的 操控流程,可将问题边界内的功能模块归结为表1所示,每一个功能 模块均可按人员(M)、技术(T)和组织(O)三个方面进行分类。
表1飞机着陆阶段功能模块
除模块F5~F7以外,表1中每一个功能模块的划分都对应了飞行 员对某一航行诸元的操控,F5~F7则对其他功能模块起到制约作用。 在这些功能模块中,F2、F4、F8最为重要,直接影响飞机着陆安全品 质,因此对其功能结构进行详细介绍,如表2~4所示。
表2“F2:方向舵”功能结构
功能单位 | 描述 |
输入(I) | 侧偏距、航向偏角、操作规程 |
输出(O) | 转弯率与航向 |
资源(R) | 导航台的导引、道面标识信息 |
时间(T) | 着陆阶段全程 |
控制(C) | 飞行员踩脚舵 |
前提(P) | 存在偏角和侧偏距并被感知 |
表3“F4:制动***”功能结构
功能单位 | 描述 |
输入(I) | 滑行速度 |
输出(O) | 加速度 |
资源(R) | 刹车、减速板 |
时间(T) | 接地至滑跑结束 |
控制(C) | 握刹车杆、打开减速板阀门 |
前提(P) | 速度大于标准程序设定 |
表4“F8:接地”功能结构
基于识别的功能模块,构设飞机着陆阶段功能网络,如图4所示。 图中虚线描述是因为态势感知功能模块工作的间断性和不稳定性,其 工作品质的优劣影响下游功能模块的工作品质,但并非决定因素。
STEP2:***功能潜在变化的确定
从功能模块的类别属性可知,组织类型(O)的功能模块变动性 最低,技术类型(T)功能模块的变动性中等,但本发明不考虑机械 ***异常的情况,因此,重点分析人员类型(M)功能模块的潜在变 化情况。油门控制直接影响飞机接地速度大小,根据速度偏离设计值 的大小评价其油门控制安全品质,如表5所示:
表5“F1:油门”功能变化
方向舵主要控制飞机的航向,影响下滑和滑跑阶段的横向偏移量, 下滑曲线的横向位置偏移度由接地点偏离跑道中心线的距离评判,滑 行阶段方向舵操控的品质则由滑行轨迹与跑道中心线的偏移度评判, 评判标准一致,如表6所示:
表6“F2:方向舵”Δy功能变化
另一方面,航向与跑道中心线的交角也是方向舵控制品质的评判 标准,尤其是接地时的航向交角直接影响滑行阶段的安全品质,也是 下滑阶段方向舵控制质量的反映,如表7所示:
表7“F2:方向舵”Δθ功能变化
升降舵在着陆阶段的作用主要用于控制下降率和下滑曲线,对接 地点的准确性影响巨大,对升降舵的控制质量评价通过接地点的纵向 偏移量判定,如表8所示:
表8“F3:升降舵”功能变化
制动***主要用于滑跑阶段的减速,不同的机型制动原理存在差 异,本发明以刹车为例进行分析。当前飞机刹车***虽然有防抱死系 统,但在道面摩擦系数过低的情况下,仍然存在打滑的可能。因此, 飞行员在使用刹车时,往往会根据环境及自身经验使用不同的刹车力 矩,这使得滚动摩擦系数因人而异,因时而异的现象。在滑行减速阶 段最直接的体现为滑跑距离的不同。本发明对制动***的功能变化以 安全包络的形式给出,当滑跑距离超出包络范围时,说明制动***功 能模块发生异变,如图5所示。安全包络数据会根据机型的不同产生 变化,本发明基于某型飞机成熟飞行员的经验绘制包络曲线,使用插 值函数形成图形,不影响分析方法的介绍。
对于飞机滑跑过程中的方向控制品质同样可以用侧偏距安全包 络来表示,若突破安全包络,则方向舵功能模块发生异变,如图6所 示:
“F5:态势感知”主要是指飞行员对外在环境、机体运动状态及 仪表***显示的感知,飞行员对所有航行诸元的操控都必须建立在正 确的态势感知基础上,而任一要素控制的失误都有可能伴随着感知的 部分缺失。功能F5的变化可由F1~F4的变化间接判断。功能“F8: 接地”是连接下滑阶段与滑跑阶段的枢纽,既能反映下滑曲线控制质 量的优劣,也能影响滑跑的安全品质,若接地控制不好,极有可能造 成偏/冲出跑道事故。接地功能变化体现为接地点、接地速度、接地 时航向的偏离度,评判标准同表5~8。
STEP3:基于虚拟试飞数据的功能共振识别
为能够准确识别各个功能模块之间的共振关系,本发明基于着陆 滑行模型模拟飞行员的着陆过程。由于飞行员操控都含有人因扰动, 因此对各个要素的变化都加入扰动因子。模型参数设置如表9所示:
表9着陆滑跑模型参数设置
使用模拟飞行员进行着陆试飞,仿真滑跑轨迹如图7所示:
图7中两条直线为模拟的跑道边界,两条直线之间的弯折线为飞 机滑行轨迹,若轨迹超出两条直线的范围,则判定为偏出跑道事故。 弯折线最左侧起始点为接地点,飞机由西向东着陆。对飞机在不同道 面摩擦系数环境下的着陆数据进行采集,如表10所示。通常认为摩 擦系数小于0.15时为雨雪天气,跑道受一定程度污染;大于0.15且 小于0.25时为湿滑,跑道上会有不同程度积水;大于0.25时道面干 燥,天气状况良好。在实际运行过程中,根据飞行员每一架次起降或 模拟训练的数据记录,同样可以提取该表的数据用于着陆安全品质分 析。
表10飞机着陆滑跑模拟数据
根据着陆数据与安全包络,查看在不同道面环境下飞行员的着陆 控制品质,如图8~9所示:
滑跑过程中的航向最大偏离如图10所示:
综合图8~10可知,该飞行员存在显著的方向舵功能异常,且在 序号6的着陆过程中问题最为严重,因此以该架次为线索对“F2:方 向舵”功能模块展开分析。该功能模块的输入为飞行员的操控指令, 侧偏距和航向偏角通过态势感知功能模块以资源的形式被接收,前提 为操作规程,输出为舵面偏角,舵面产生的方向变化再次被态势感知 功能模块接收。在机械***运行正常、前提满足的情况下,功能模块 运行运行资源必须充足。因此可以认为当飞机与跑道中心线存在显著 侧偏距与航向偏角的时候,飞行员的感知功能模块发生了延迟,并不 能及时修正偏差,因此,F2与F5之间形成功能共振。也正是这一功能 异变,该飞行员方向舵的控制在历次飞行中多有不理想的情况。
从滑跑长度的安全包络曲线来看,序号5存在显著的突破安全包 络现象,因此以序号5入手展开分析。序号5的方向舵控制良好,但 接地速度略微偏大,接地点过早,说明下降率过大,下滑阶段的油门 和升降舵协同控制不到位,导致接地功能模块的控制端功能异常。滑 跑过程中,飞行员并未及时意识到减速不够快的状况,制动***控制 未施加足够的制动力,制动***功能模块态势资源不充分,导致滑跑 距离过长,突破安全包络,存在较大冲出跑道风险。因此,F1与F3之间,F4与F5之间形成功能共振。
序号1的着陆过程则发生了侧偏距和滑跑距离包络的双突破。从 当日的道面信息来看,属于雨雪天气,道面摩擦系数小,滑跑距离显 著延长,安全余度降低。从飞行员的历史数据中可以研判态势感知能 力弱的现象普遍存在,难以及时施加足够的制动力减速。在操作刹车 ***和放减速板的同时,方向控制无法兼顾,最终造成了安全包络的 双突破。下滑阶段的F1与F2之间,滑跑阶段的F2、F4与F5之间均形 成功能共振。
STEP4:安全屏障的构建
根据识别的共振关系,对其形成的原因进行梳理总结,如表11 所示:
表11功能共振原因分析
从功能模块发生共振的频率来看,“F2:方向舵”和“F5:态势感 知”发生频率最高,是影响该飞行员着陆安全品质的主要原因,其余 功能模块所发生的功能异变都直接或间接与其发生关联。因此,对 F2与F5施加安全屏障最为关键。施加屏障如表12~13所示:
表12“F2:方向舵”安全屏障
表13“F5:态势感知”安全屏障
STEP5:开展新一轮分析验证
在真实的应用场景中,应在施加安全屏障的同时开展新一轮的数 据采集,并对不同周期内的数据进行比对,验证安全屏障的合理性与 不足,在改进安全品质的同时是否也产生了新的弊端。通过投入成本 与效益的比对,最终确定安全屏障措施的有效性。对于无效的屏障措 施应对及时剔除,基于新一轮采集的数据制定新的安全屏障措施。本 发明因篇幅原因,只对方法原理进行介绍,不再展开详细叙述。
4、结论
(1)通过将飞机着陆阶段按照FRAM模型的功能模块进行划分, 可以对着陆安全品质的评判展开更为细致的分析。对于其中的安全薄 弱环节也可以展开更具针对性的管控。这对飞行学员的培养或成熟飞 行员的技术提升都具有较强的现实意义。
(2)本发明对功能共振的判断基于一定周期内采集的模拟训练 或飞行中记录的数据,通过安全包络的对比与航行诸元数据的评判, 能够较为客观地反映该飞行员的技术水平及存在的一些倾向性问题, 克服了传统基于主观判断或单一事例分析的缺陷。
(3)由于常用于单一事例分析,原有FRAM方法具有很强的静态 特性,对某一***或群体的安全优化作用有限,对安全屏障措施的有 效性也缺乏验证。本发明改进了FRAM方法的分析流程,使其能够在 周期性的运行中提升***的安全品质。
Claims (4)
1.一种基于改进FRAM方法的飞机着陆安全品质分析方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、确定飞机着陆滑跑过程中的分析目标和问题边界;
S2、对飞机的着陆***功能模块进行识别;
S3、对着陆***功能模块的潜在变化进行确定;
S4、通过着陆***功能模块构建着陆滑跑模型,通过着陆滑跑模型得到虚拟试飞数据,对虚拟试飞数据的功能共振关系进行识别;
S5、对功能共振关系的形成原因进行梳理总结并构建初步安全屏障措施;
S6、重复步骤S1~S5,开展新一轮的数据采集,并对不同周期内的数据进行比对,将初步安全屏障措施中的无效安全屏障措施及时剔除,确定最终的安全屏障措施。
2.如权利要求1所述的基于改进FRAM方法的飞机着陆安全品质分析方法,其特征在于:所述步骤S1中,飞机着陆滑跑过程中的分析目标为飞行员在操控飞机着陆过程中的安全品质,包括下滑曲线、下降率、接地速度、接地点、滑行航向、制动***;飞机着陆滑跑过程中的问题边界为飞机开始下滑直至减速滑跑结束期间着陆***功能模块的工作品质。
3.如权利要求2所述的基于改进FRAM方法的飞机着陆安全品质分析方法,其特征在于:所述步骤S2中,飞机的着陆***功能模块包括油门、方向舵、升降舵、制动***、态势感知、操作规程、道面信息、接地。
4.如权利要求3所述的基于改进FRAM方法的飞机着陆安全品质分析方法,其特征在于:所述步骤S4中,构建着陆滑跑模型包括以下步骤:
S41、计算飞机着陆时的接地速度,其计算公式为:
式中:Vtd为接地速度;K1为速度修正系数;S为机翼面积;W为飞机重量;ρ为空气密度;Cltd为飞机接地时的升力系数;
S42、计算飞机接地后的运动方程,其计算公式为:
F=fgN;
式中:D为空气阻力;F为刹车作用下的滚动摩擦阻力;L为升力;g为重力系数;f为摩擦系数;CDtd为空气阻力系数;综合后得出:
对速度进行积分后得到:
式中:ΔT为数据采样时间间隔;V(t+ΔT)为所需求解的下一时刻速度值;由于ds=tdV,可得出滑跑距离计算公式为:
式中:Δs为间隔时间内滑行的距离;x轴和y轴的偏移距离可以表示为:
式中:θ为飞机滑行航向与跑道磁航向的交角;
S43、对运动方程进行偏距修正,其计算公式为:
式中:Δy为飞机与跑道中心线的偏距;Δymax为允许的最大偏距。
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CN115577934A (zh) * | 2022-10-09 | 2023-01-06 | 北京理工大学 | 一种基于多智能体强化学习的应急方案更新方法及装置 |
CN115577934B (zh) * | 2022-10-09 | 2024-03-05 | 北京理工大学 | 一种基于多智能体强化学习的应急方案更新方法及装置 |
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CN116101509B (zh) * | 2023-04-07 | 2023-08-29 | 四川腾盾科技有限公司 | 一种无人机刹车能量限制下的着陆适应性分析方法 |
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