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    大型民機進近著陸段異常能量風險判據

    2021-07-07 11:36:30魯志東張曙光戴閏志黃銘媛
    航空學報 2021年6期
    關鍵詞:拉平標稱油門

    魯志東,張曙光,*,戴閏志,黃銘媛

    1. 北京航空航天大學 交通科學與工程學院,北京 100191

    2. 中國民航上海航空器適航審定中心,上海 200335

    根據波音公司1959—2016年商用噴氣飛機事故統(tǒng)計和國際航空運輸協會(IATA)統(tǒng)計,進近著陸階段是飛行事故率最高的階段,大致占各階段事故量的60%[1-2]。其中,飛行機組人員或自動駕駛功能對飛機能量的不當管理是造成進近著陸事故的主要原因之一,異常能量狀態(tài)進一步誘發(fā)失控、重著陸、擦尾和超出跑道等事件或事故表現[3]。

    盡管大型運輸機可能具備較高的飛行自動化水平,可以提供迎角保護和高速保護等功能。但是,飛機在進近著陸段時,即使保護功能正常工作,依然存在因為處于異常能量狀態(tài)而誘發(fā)事故的風險。尤其對于某些縱向控制律使用過載指令或者C*指令的電傳操縱民機(如空客系列、C919等),其呈現出中立速度靜穩(wěn)定性,駕駛員無法直接通過操縱桿感知速度變化,更容易進入未察覺的異常能量狀態(tài)[4]。同時,隨著航空電子設備和駕駛艙自動化水平不斷提升,飛行機組的功能角色可能進一步地從飛機操縱向系統(tǒng)監(jiān)管過渡,對飛機能量狀態(tài)的感知也進一步削弱,從而導致人工應急管理能力的下降[5]。

    針對能量狀態(tài)感知,對于應用側桿操縱的電傳民機如空客系列,其合格審定的專有條件中規(guī)定[6]:在明顯低于正常運行速度時,飛機必須提供駕駛員足夠的低能量狀態(tài)信息告知??梢?,進近著陸能量管理是大型飛機安全關注問題,自動化水平的提升為能量管理提供了可能??湛偷葌葪U操縱民機已將低能量狀態(tài)保護作為一個安全關鍵功能。恰當預警以保護飛機,又不過于保守,是低能量保護的核心目標。

    基于速度偏離、下滑道偏離和下降率參數是大型民機異常能量預警的主要依據。2000年,美國飛行安全基金會(FSF)針對大型民機提出穩(wěn)定進近操縱建議,其中明確用速度、下滑道偏離和下降率作為安全監(jiān)控參數[7],對民機進近自動設計和駕駛訓練提供了原則性指導。

    圍繞異常能量預警判據的具體確定,陳俊平等從適航規(guī)章要求和其它行業(yè)文件中,分別提取低動能的速度判據和低勢能的下滑道偏離判據,結合某支線客機提出改出低能量狀態(tài)的方法[8]。

    Shish等進一步提出基于高精度仿真模型進行在線預測,根據速度和高度參數為駕駛員提供飛機能量狀態(tài)的感知和告警[9]。

    Wang等則基于飛機運行的QAR數據通過仿真復現低能量場景,在此過程中以既定的速度偏離和下滑道偏離量作為異常能量判據[10]。

    總體而言,按照CCAR-121部[11]運行的大型運輸類民機的進近著陸程序較為規(guī)范,對于其的異常能量告警普遍基于標稱剖面偏差和數據分析,根據設定的異常能量場景建立能量管理依據。其中數據來源,一類是高保真仿真模型,另一類是運行數據。與此相對應,通用航空飛機(依照CCAR-91部[12]或CCAR-135部[13]運行)也常遭遇異常能量問題,但其運行程序和參數的差異性較大。Puranik等基于大量通航飛機運行數據研究了多種能量狀態(tài)指標,包括動能、勢能、總能量及其變化率等,結果表明單一指標無法完全表征通航飛機在異常能量狀態(tài)下的性能[14]。

    盡管大型民機進近著陸過程的異常能量判定參數較為統(tǒng)一,但判據值的確定依賴于異常能量場景的定義。已有的文獻給出的異常能量場景主要基于適航規(guī)章[8],基于經驗[9]、或者直接基于運行數據而建立[10]。鑒于異常能量安全問題在飛機設計和合格審定中(特別對于側桿電傳操縱飛機)受到關注,本文在已有研究基礎上,從大型民機進近著陸段可由異常能量誘發(fā)的事故統(tǒng)計數據入手,建立多種進近著陸安全風險場景,通過隨機模擬方法研究異常能量狀態(tài)對安全風險的影響規(guī)律,獲得完整的風險參數譜,進而建立能夠恰當預警以保護飛機而又不過保守的異常能量判據,作為飛行控制功能設計和駕駛訓練的基礎。

    1 進近著陸異常能量狀態(tài)及其風險分析

    能量狀態(tài)描述了飛機在任何給定時間可用的動能、勢能和能量儲備的多少[15]。根據IATA的飛行風險管理模式[2],由于外部條件(如突風)、人為因素(如操縱失誤)或者潛在風險(如控制器設計不當)導致飛行處于異常能量將引起不利飛行狀態(tài),如果沒有及時被抑制或改出,將可能導致飛行風險事件甚至事故。

    IATA給出進近著陸階段與不利飛行狀態(tài)相關的主要事故按發(fā)生頻率排序為:沖出跑道(23%)、重著陸(14%)、失控(7.5%)和擦尾(5.5%) 等[2],整理后如表1所示。

    表1 特定進近著陸事故中不利飛行狀態(tài)分類

    上述不利飛行狀態(tài)分類中,失速、垂直速度偏離、異常速度、不穩(wěn)定進近、不當著陸過程、不受控下沉等都與飛行過程中能量狀態(tài)管理不當有關;未及時復飛屬于決策性失誤,本質上也是能量管理不當(不及時);其它,側向速度偏離和異常姿態(tài),與其它操縱有關,本文不納入考慮。此外,復飛失敗也與異常能量有關。進近階段的異常能量狀態(tài),特別是低速度和低推力狀態(tài)可能使得飛機在開始復飛后高度損失過大、達不到預期爬升梯度甚至引發(fā)失控[16-17]。

    由此,本文從降低上述5種進近著陸事故(事件)風險著手,探討異常能量狀態(tài)的影響。對上述進近著陸事故(事件)的判定歸納如下:

    1) 失控:不經意進入失速是失控重要誘因,也是飛機處于低能量時必須考慮的失控條件之一[18]。從機制而言,失速完全由迎角所決定,失速速度則是表現形式。1g失速速度需要在飛機合格審定中驗證。

    2) 重著陸:FAA飛行手冊FAA-H8083-3B指出,運輸類飛機觸地瞬時下降率大于340 ft/min(1.7 m/s) 時可認為發(fā)生重著陸[19]。出現重著陸,往往和初始下降率過大或者拉平過晚有關[20]。

    3) 擦尾:拉平過程中最大俯仰角大于擦尾角,則發(fā)生擦尾,擦尾角取決于具體機型。飛機速度過低或拉平不及時而強行拉起,容易導致擦尾[21]。

    4) 沖出跑道:當飛機完全停止所需著陸距離大于降落機場跑道長度時,可認為飛機沖出跑道。除了著陸滑跑減速措施不充分,接地速度大是導致沖出跑道的重要原因之一[22]。

    5) 復飛失敗: CCAR 25 R4第25.119條和第25.121條規(guī)定雙發(fā)飛機復飛定常爬升梯度不低于3.2%;單發(fā)失效時不小于2.1%[23]。另一方面,著陸復飛高度為50 ft(15 m)且飛機帶有一定俯仰角,高度損失也是復飛過程的重要制約。當實施復飛操縱時,未達到所需爬升梯度或高度損失過大,即視為復飛失敗。

    下面將制定進近著陸標稱飛行任務及其對應能量狀態(tài)基準,結合示例飛機仿真,探討任務參數偏離呈現的異常能量狀態(tài)引發(fā)上述風險的規(guī)律。

    2 飛機進近著陸仿真

    2.1 飛機參數與標稱任務剖面

    本文以某雙發(fā)單通道客機作為示例。飛機基本參數和進近著陸風險事件的判定參數見表2。

    表2 飛機基本參數和進近著陸風險事件判定參數

    鑒于運行管制和高安全性要求,大型民機進近著陸程序比較規(guī)范。本文只考慮儀表進近著陸的最后進近和著陸航段[24],根據相關規(guī)范和手冊[24-25]建立進近著陸標稱任務如圖1。

    圖1 標稱進近著陸任務剖面圖

    1) 飛機在H0=450 m(1 500 ft)高度定直平飛。

    2) 到達最后進近航段起始點后,飛機從平飛狀態(tài)轉入γ0=-3°下滑道。

    3) 在最小穩(wěn)定高度H1=150 m(500 ft)之前建立著陸構型,將速度穩(wěn)定在VREF(實際為指示空速,仿真中為當量空速,全文同;對于地速另行注明)。

    4) 飛過著陸入口點下降至拉平高度H3=12 m(40 ft) 時開始拉平,并緩慢將油門置于慢車位,數秒內飛機下降率減小至0~1 m/s,飛機觸地后仿真結束。最后進近起始點到著陸入口距離為L0,著陸入口到觸地點距離為Ld。在本文分析中,假定飛機觸地后進入勻減速滑跑,根據統(tǒng)計取著陸平均加速度為-3 m/s2 [26]。

    如果進近過程中飛機到達最小穩(wěn)定高度H1之前未建立穩(wěn)定下滑狀態(tài)則轉入復飛程序。根據相關規(guī)范和手冊[24-25]制定標稱復飛任務如下:

    1) 同進近著陸任務1、2。

    2) 在到達最小穩(wěn)定高度H1時決定復飛,平穩(wěn)迅速地推油門至復飛位,同時拉桿調整飛機姿態(tài),使飛機轉入爬升。

    2.2 進近著陸和復飛飛行控制

    進近著陸階段,需要精確控制飛行航跡和速度。為了避免駕駛技術的影響,并且易于實現大樣本隨機仿真,本文設計“較為優(yōu)化”的控制方案操縱飛機。進近飛行為基于總能量的航跡角和速度控制邏輯[27],末端用自動拉平耦合器[28]。

    飛機總能量ET包含動能和勢能:

    (1)

    對式(1)微分并認為航跡角γ很小,則有

    (2)

    (3)

    通過油門調節(jié)總能量,用俯仰操縱調節(jié)動能和勢能間的分配[29],為

    (4)

    (5)

    并進一步地通過超前校正環(huán)節(jié)和PI控制器將下降率指令轉化為俯仰角指令:

    (6)

    式中:G1(s)為相位超前校正環(huán)節(jié);KP1和KI1分別為下降率誤差的比例和積分控制增益。俯仰角控制器在俯仰阻尼內回路基礎上通過比例增益KP2和超前調節(jié)環(huán)節(jié)G2(s)實現指令跟蹤,具體為

    δec=G2(s)KP2(θc-θ)-Kqq

    (7)

    基于以上分析,建立飛行能量控制系統(tǒng)如圖2所示。為抑制總能量控制器切換到拉平耦合器過程中的瞬態(tài),設計俯仰角指令淡化器[30]:

    圖2 能量控制系統(tǒng)結構

    (8)

    式中:Td為淡化時間常數;θd1和θd2分別為總能量控制器和自動拉平耦合器輸出的俯仰角指令。

    由于突風影響不能忽略,這里對于能量問題引入低空縱向離散突風模型[31]。

    復飛過程中斷開總能量控制器,進行油門和俯仰操縱:

    (9)

    θc=

    (10)

    式中:tGA為復飛開始時刻,δT.VREF表示進近速度穩(wěn)定所需油門量;δT.GA表示復飛油門量;θ0為復飛初始俯仰角;θGA為復飛爬升俯仰角。俯仰角指令在ΔT時間內從θ0線性增加至θGA以模擬拉起過程。在標稱復飛任務中,取θGA=12°,ΔT=8 s,δT.GA為最大油門量。

    示例飛機執(zhí)行標稱進近著陸任務和復飛任務的仿真結果如圖3所示。標稱進近著陸參數為:L0=8 593 m,Ld=422 m;拉平最大俯仰角為5.67°, 觸地瞬時下降率為0.5 m/s;著陸距離Le=1 192 m,作為對照,著陸重量54 000 kg的空客A320飛機在海平面干跑道、無風且無發(fā)動機反推時的需用著陸距離為1 260 m[25],二者接近。

    圖3 標稱進近著陸任務仿真

    標稱復飛參數為:初始高度損失ΔH=6.3 m,進入爬升狀態(tài)后速度增加至74 m/s并保持穩(wěn)定,航跡角為7°,定常爬升梯度CGs為12.28%。

    2.3 進近著陸偏離仿真

    根據第1節(jié),進近著陸偏離標稱過程呈現異常能量,可能導致不利飛行狀態(tài),從而引發(fā)安全風險。標稱進近著陸任務剖面的關鍵特征點包括最后進近起始點、復飛點、著陸入口點和拉平點,選取關鍵特征參數為起始位置L0、穩(wěn)定進近速度V1和拉平高度H3,其他參數偏離(如下滑道偏離)可以等效成上述參數的影響。另外必須考慮風速影響;同時飛機著陸質量變化將影響失速速度,具有全局性。由此,根據飛機運行可能出現的偏離,定義任務偏離參數及其范圍如表3所示。

    表3 著陸仿真任務偏離參數及范圍

    使用Sobol采樣方法[32]對上述偏離參數進行隨機采樣,得到400組偏離參數組合,如圖4所示。相比偽隨機數采樣、拉丁超立方采樣等方法,Sobol采樣可以在多維概率空間中產生更均勻的分布[33],如圖4中主對角線柱狀圖所示。

    圖4 著陸任務偏離參數采樣

    分別在每組偏離參數組合下進行進近著陸仿真,飛行軌跡如圖5。其中,除了2次仿真中飛機發(fā)生失速,其余情況飛機都降落在跑道上。

    圖5 進近著陸任務隨機仿真軌跡

    圖6 著陸特征參數隨機仿真結果

    基于仿真數據統(tǒng)計四類著陸風險事件發(fā)生頻率如表4所示。

    表4 著陸仿真中風險事件發(fā)生頻率

    由于在著陸風險事件中,能量指示參數之間不是孤立的,引入相關性分析方法研究進近著陸任務偏離參數與著陸風險參數之間關系。

    相關系數R用于量度2個變量之間的線性相關程度[34]。以拉平最大俯仰角θm和進近速度V1為例,其相關系數為

    RθmV1=

    (11)

    式中:μ和E均表示數學期望。

    對于多變量系統(tǒng),為了在分析兩個變量相關性時排除其它參數的影響,可采用偏相關系數。對于k個變量x1,x2,…,xk,任意兩個變量xi,xj之間的g階(g≤k-2)偏相關系數可由多個g-1階偏相關系數遞推得出(逐次增加控制變量數)[35]:

    Rij.l1l2…lg=

    (12)

    例如,θm和V1散點數據的4階偏相關系數可由3階偏相關系數得到

    RθmV1.L0H3uwm=

    (13)

    相關系數/偏相關系數的取值范圍為[-1,1],正負號表達了兩組數據之間的正、負相關性。當其絕對值小于0.3時,可認為2組數據呈弱相關。

    對于前述仿真結果,排除異常仿真數據后,分別計算4種著陸安全性特征參數與所有偏離參數兩兩間的相關系數和偏相關系數值,結果如圖7所示。根據計算結果,歸納參數偏離對進近風險事件的影響如表5所示。

    表5 參數偏離對著陸風險的影響程度

    圖7 著陸特征參數與偏離參數的相關關系

    根據仿真分析,失速風險參數(最大迎角)與進近速度呈現最強的負相關性。如果進近速度偏低,為維持平衡趨于增大迎角,是導致失速風險的重要因素。風速和重量偏離與最大迎角的偏相關性很高,較高著陸重量或者順風將增加失速風險。

    擦尾風險參數(拉平最大俯仰角)與進近速度呈現強負相關性,與重量偏離有強偏相關性,因而本質上也受重量因素的強影響。進近速度偏低、著陸重量較高都導致俯仰角增大,增加擦尾風險。

    重著陸參數(觸地下沉率)與多個偏離參數相關,但沒有相對明顯的主導關系。當進近初始位置距著陸入口偏近,或者拉平較晚、位置偏低,若保持預定接地窗口,則觸地瞬時下降率增大,增加重著陸風險。較慢的進近速度容易導致拉平不足,也會增大觸地瞬時下沉率。著陸重量高,或遭遇順風,都會增大重著陸風險。

    進近速度增大,或者遭遇順風,導致飛機接地地速增加,如果不考慮額外的地面滑跑制動措施,必然增加沖出跑道風險。當初始進近位置距著陸入口偏遠時,下滑道變緩、拉平時間變長,導致接地點到著陸入口距離一般也會增大(除非調整下滑角)。另外,本文只考慮了重量對空中段著陸距離的影響而未考慮其對地面滑跑距離的影響,因而重量對著陸距離的實際影響可能不同。

    由此可見,若不計人為因素而僅僅分析客觀的飛行狀態(tài)參數對著陸安全性的影響,得到的上述仿真結果與表1的飛機運行事故統(tǒng)計結果具有一致的趨勢。另外,相對于相關系數,偏相關系數可更準確地揭示飛行參數與風險之間內在關系。

    2.4 復飛過程偏離仿真

    在圖1所示標稱任務剖面中,復飛關鍵特征點包括最后進近起始點和復飛點。對于影響復飛安全性的參數選取,前一階段同于著陸剖面即進近起始位置L0、進近速度V1,假設復飛窗口固定(類似于著陸分析中取不變的接地窗口),則最重要的復飛參數是復飛油門δT.GA。由此定義復飛偏離參數及其范圍如表6所示,其中一并考慮風速和著陸重量變化。

    表6 復飛仿真偏離參數及范圍

    同前,使用Sobol采樣方法得到400組偏離參數組合如圖8所示。在每組偏離參數組合下分別進行復飛仿真,所有仿真中的豎直平面內飛行軌跡如圖9所示。統(tǒng)計每一次復飛仿真中復飛開始后的高度損失ΔH和接近定常狀態(tài)后的爬升梯度CGs,得到這兩項復飛性能特征參數隨機仿真結果如圖10所示。分別計算兩項復飛安全性特征參數與所有飛行偏離參數的相關系數/偏相關系數,結果如圖11所示。偏相關數據給出,復飛高度損失量受初始進近位置偏離、進近速度、風速和復飛油門影響很大。初始進近位置偏近則下滑道趨于變陡,進近速度偏大,或者復飛油門不夠,或者遭遇順風,復飛拉起高度損失都會變大,超過一定閾值會發(fā)生觸地風險。飛機變重會影響剩余推力,也增加高度損失。復飛達到定常爬升狀態(tài)后的爬升梯度和剩余推力直接相關,因而受飛機重量和復飛油門量影響最大。

    圖8 復飛偏離參數隨機采樣

    圖9 復飛隨機仿真飛行軌跡

    圖10 復飛特征參數隨機仿真結果

    圖11 復飛特征參數與偏離參數相關關系

    3 能量狀態(tài)安全邊界與預警策略

    3.1 能量狀態(tài)安全邊界

    第2節(jié)根據進近著陸和復飛標稱剖面,提煉導致進近著陸風險事件的重要特征參數,包括初始進近位置、進近速度、拉平高度等著陸安全關鍵參數,以及初始進近位置、進近速度、復飛油門、復飛高度等復飛安全關鍵參數,并綜合飛機質量變化、風速等因素,建立其相互關系。對于這些參數的進一步分析如下:

    1) 進近位置主要通過改變穩(wěn)定下滑角從而影響著陸安全性,因而可將其等效成下滑角表征飛行狀態(tài)參數,易于進行能量狀態(tài)管理。

    2) 拉平高度、復飛高度等是安全關鍵參數,但不是狀態(tài)指征參數,適當確定后作為能量狀態(tài)管理的基礎。如拉平高度不低于標稱值40 ft(1 ft=30.48 cm) 時基本不影響著陸風險。

    3) 飛機實際重量將影響參考速度VREF,能量狀態(tài)管理將基于VREF考慮。

    4) 飛行狀態(tài)基于空速建立,因而風速主要影響地速以及接地安全性,特別順風影響較大。

    5) 復飛油門是直接改變能量狀態(tài)的手段,因而作為能量狀態(tài)管理參數。

    因此,飛機能量狀態(tài)安全邊界基于拉平高度和復飛高度等任務參數,按照空速V和下滑角γ建立,并考慮復飛油門δT.GA和風速uw影響。

    進一步地,基于隨機仿真結果建立能量狀態(tài)安全邊界。例如,假設復飛油門量δT.GA=100%、風速uw=0,設置400組飛機能量狀態(tài)(V,γ)的隨機組合,分別進行進近著陸任務和復飛任務的仿真,得到能量狀態(tài)與進近著陸風險的對應關系如圖12(a)所示,其中不同標記點表示飛機發(fā)生不同類型風險,而黑色線包圍成的能量狀態(tài)區(qū)域表示飛機在此狀態(tài)下不發(fā)生任何風險,因而可將其作為能量狀態(tài)安全邊界。在此基礎上,分別考慮0、5和10 m/s的順風風速,得到能量狀態(tài)安全邊界如圖12(b)所示,黑線表示安全邊界,紅框表示預警邊界;而當復飛油門量分別為100%、75%和50%時,得到能量狀態(tài)安全邊界如圖12(c)所示,黑線表示安全邊界,紅框表示預警邊界??芍?,飛機遭遇順風增大或者復飛油門量減小時,能量狀態(tài)安全邊界范圍會縮小。

    圖12 能量狀態(tài)安全邊界

    3.2 異常能量狀態(tài)告警策略

    進近著陸階段駕駛員工作負荷大、進入異常能量狀態(tài)后可用操縱改出時間短,應盡量減輕駕駛員負荷,在進入異常能量狀態(tài)前及時發(fā)出預警以規(guī)避多種進近著陸風險。

    為了實現方便,對圖12的(V,γ)能量狀態(tài)安全邊界圍成的不規(guī)則區(qū)域進行矩形近似得到能量狀態(tài)預警邊界如圖中紅框所示。以其中圖12(a)的能量狀態(tài)預警邊界為例,簡化后表示為

    如此,基于仿真得到多組復飛油門量和順風速度下的能量狀態(tài)預警邊界值如表7所示。

    由表7進一步得到示例飛機的能量預警邊界為超出上述范圍的能量狀態(tài)可視為異常。

    表7 不同復飛油門和風速下的能量預警邊界

    對比文獻[8]提出的異常能量判據包括低動能判據和低勢能判據,可表示為

    式中:V+1.3g表示能產生1.3g穩(wěn)態(tài)法向過載的最小速度,對于本文示例飛機約為59 m/s。是ILS系統(tǒng)中實際下滑道相對基準下滑道的偏離量的度量單位,可取1 dot≈0.35°[8]。

    文獻[10]提出的異常能量判據,包括異常動能和異常勢能判據,為

    式中:kts為速度單位節(jié)。

    此外文獻[7]提出穩(wěn)定進近應滿足:“指示空速不小于VREF而不大于VREF+20 kts”, “ILS進近下滑道偏離不超過1 dot”以及“下沉率不超過1 000 ft/min”等,可表示為

    分別將上述4種異常能量預警判據記為判據A、B、C和D。對于本文示例飛機,基于標稱進近著陸任務剖面,按照表8生成400組隨機偏離參數,分別進行著陸任務和復飛任務的仿真。

    表8 進近著陸任務偏離參數及范圍

    記錄所有仿真中4種異常能量預警判據的判定結果以及實際仿真中是否發(fā)生任一種進近著陸風險,定義異常能量判據的判準率為所有判斷為正常能量狀態(tài)的仿真次數中實際無風險的仿真次數所占比例,誤判率為所有實際無風險仿真次數中判斷為異常能量狀態(tài)的仿真次數所占比例。結果如表9所示。

    表9 異常能量預警判據的評價

    對比4種判據可知,本文判據A對于進近著陸風險的判準率達到100%,由于對能量安全邊界進行了矩形近似,所以在臨近邊界的結果中出現部分異常能量報警而實際無風險的情況,此源于邊界簡化的問題可以通過邊界設置而解決(應用中一般需要留余量)。相對而言,基于全面的風險場景分析得到的判據A,準確度優(yōu)于其他判據,而且風速以及復飛油門儲備的影響不能忽略??傊疚乃卯惓D芰款A警判據具有滿意的判斷準確度,而且不保守。

    4 結 論

    1) 基于風險事故(事件)統(tǒng)計數據對飛機進近著陸階段異常能量狀態(tài)誘發(fā)風險的分析表明,異常能量主要引起失速、重著陸、擦尾、沖出跑道及復飛失敗等風險。本文隨機仿真可揭示異常能量狀態(tài)與風險的內在聯系和分布規(guī)律。

    2) 建立的基于仿真的異常能量判據形成方法,對于按照規(guī)范程序運行的大型民機具有較普遍適用性。

    3) 順風條件對進近著陸性能有重要影響,在能量預警中應考慮風速。在能夠獲得風速信息時可提高風險預警準確性。

    4)復飛能力儲備是進近著陸過程不容忽視的因素。在能量預警中考慮復飛油門儲備,有助于進一步規(guī)避安全風險。

    對于自動化程度越來越高的大型民機,本文建立異常能量判據的方法可以作為安全保護功能實施的基礎。另外,仿真的準確度對于預測效果影響很大。現在民機研發(fā)中,一般將伴隨著飛行試驗過程不斷校準飛行仿真模型,通過迭代可提高預測準確度。

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