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    基于改進(jìn)GRA-TOPSIS 法的飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效評(píng)價(jià)

    2022-03-03 05:56:08陳農(nóng)田李俊輝滿永政
    載人航天 2022年1期
    關(guān)鍵詞:見式飛行員排序

    陳農(nóng)田, 李俊輝, 滿永政

    (中國(guó)民用航空飛行學(xué)院, 廣漢 618307)

    1 引言

    民航“黑色11 分鐘”是指飛機(jī)起飛后3 分鐘加著陸前8 分鐘,這一階段極易誘發(fā)航空器安全事件。 通過對(duì)商用飛機(jī)飛行階段事故統(tǒng)計(jì),大約49%的致命事故和44%機(jī)上死亡人數(shù)發(fā)生在進(jìn)近著陸階段,此階段要求飛行員精神高度集中,一旦發(fā)生異常事件或事故可供飛行員處理時(shí)間極短。 Voogt 等通過案例統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)飛行員錯(cuò)誤操縱是事故發(fā)生重要誘因;Prasanna 等通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)1/3 的商用飛機(jī)事故是由于著陸時(shí)操縱偏差導(dǎo)致;杜紅兵等對(duì)1980 ~1996年發(fā)生的民航運(yùn)輸飛行進(jìn)近著陸事故進(jìn)行歸類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果表明事故的主要原因是人為因素,應(yīng)加強(qiáng)研究民航飛行安全中的人為因素控制。因此,開展飛行員進(jìn)近著陸操縱行為績(jī)效安全評(píng)估,有效識(shí)別飛行操縱行為偏差,對(duì)保障民航運(yùn)輸安全具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

    國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)飛行進(jìn)近著陸操縱行為方面開展了系列研究。 Rober從真實(shí)飛行和模擬飛行的人工操縱進(jìn)近著陸建立數(shù)學(xué)模型,評(píng)估飛行員在進(jìn)近著陸操縱水平方面難易程度;Archana等使用可重構(gòu)飛行模擬器模擬進(jìn)場(chǎng)著陸飛行場(chǎng)景,對(duì)飛行員操縱指標(biāo)進(jìn)行了主觀和定量測(cè)量,利用能見度下降、側(cè)風(fēng)、飛機(jī)操縱質(zhì)量下降等指標(biāo)建立數(shù)學(xué)模型,對(duì)飛行員績(jī)效進(jìn)行量化評(píng)估;Felipe 等利用飛行數(shù)據(jù)對(duì)飛行員著陸任務(wù)偏差建模分析;祁明亮等選取飛機(jī)下降率、俯仰角等飛行員綜合操作指標(biāo),利用QAR(Quick Access Recorder)超限事件,建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型對(duì)飛行操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行診斷;白杰等關(guān)注最終進(jìn)近著陸階段時(shí)飛行員注意力分配所產(chǎn)生的影響,利用SEEV(Salience Expectancy Effort Value)模型對(duì)其量化研究;蔣浩等以飛行數(shù)據(jù)超限事件的判定參數(shù)和發(fā)生頻率代表風(fēng)險(xiǎn)后果的嚴(yán)重程度和風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率,將兩者的乘積作為飛行員安全能力的衡量指標(biāo);王冉等利用仿真計(jì)算針對(duì)實(shí)際飛行數(shù)據(jù)對(duì)民機(jī)著陸安全影響因素展開研究。 在飛行員飛行品質(zhì)監(jiān)控(Flight Operations Quality Assurance,F(xiàn)OQA)方面,針對(duì)飛行員進(jìn)近著陸操縱行為主要采用定性分析或定量統(tǒng)計(jì)分析方法,如德菲爾法、層次分析法和模糊綜合評(píng)估方法,但這些方法依然存在由權(quán)重確定主觀性的弊端。

    飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效評(píng)估是一個(gè)多目標(biāo)決策過程,本文選擇運(yùn)用群決策相對(duì)熵集結(jié)法、熵權(quán)值法確定指標(biāo)體系權(quán)重,通過改進(jìn)GRATOPSIS 模型以相對(duì)貼進(jìn)度形式評(píng)價(jià)飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效,為有效實(shí)施飛行員進(jìn)近著陸安全績(jī)效測(cè)度提供參考。

    2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

    國(guó)際民航組織在向締約國(guó)推薦的9859 號(hào)文件安全管理手冊(cè)(Safety Management Manual,SMM)中要求現(xiàn)行的安全管理從組織、個(gè)人方面實(shí)施基于安全績(jī)效(Safety Performance, SP)驅(qū)動(dòng)。 飛行操縱績(jī)效評(píng)價(jià)是有著多種準(zhǔn)則以及多個(gè)目標(biāo)的相對(duì)復(fù)雜的評(píng)估過程。 而評(píng)價(jià)對(duì)象可能是一種步驟程序、操作動(dòng)作或飛行員自身修養(yǎng)等,且其能夠影響飛行操縱的品質(zhì)。 根據(jù)民航飛行運(yùn)行作風(fēng)要求咨詢通告(AC-121-FS-2018-130)及有相關(guān)研究文獻(xiàn),并結(jié)合某航空公司采集的QAR 真實(shí)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行修正,形成操縱水平()為準(zhǔn)則層的8 項(xiàng)成本性指標(biāo)。 運(yùn)用專家調(diào)查(Delphi)方法,并選擇6 名飛行理論與技術(shù)領(lǐng)域?qū)<疫M(jìn)行重要指標(biāo)遴選,形成個(gè)人素質(zhì)()、機(jī)-場(chǎng)間協(xié)同情況()為準(zhǔn)則層的7 項(xiàng)效益型指標(biāo)。 從而最終得到飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如表1 所示。

    表1 飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Index system for performance evaluation of approach landing

    3 改進(jìn)的GRA-TOPISI 模型

    優(yōu)劣解距離法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)是Hwang等為了解決單一型或混合型多屬性決策問題,根據(jù)各指標(biāo)參數(shù)范圍、按照各方案與理想解的接近程度進(jìn)行排序的方法。 灰色關(guān)聯(lián)度分析(Grey Relation Analysis,GRA)從曲線形狀相似性角度反映各方案間的接近程度。 將2 種方法結(jié)合,能彌補(bǔ)只計(jì)算相對(duì)距離而忽視曲線趨勢(shì)所導(dǎo)致的不能準(zhǔn)確反映現(xiàn)實(shí)情況的缺陷。

    3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)處理

    假設(shè)有個(gè)飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效待評(píng)價(jià),包括個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),建立決策矩陣=[x] ,x ≥0(=1,2,…,;=1,2,…,)。由于飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)含義、計(jì)量單位與量綱的不同,對(duì)其指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理。

    效益型指標(biāo),即屬性值越大越好指標(biāo),歸一化處理見式(1):

    成本型指標(biāo),即屬性值越小越好指標(biāo),歸一化見式(2):

    3.2 群決策相對(duì)熵集結(jié)法計(jì)算指標(biāo)主觀權(quán)重

    群決策相對(duì)熵集結(jié)法是對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行評(píng)判決策的主觀性方法,其克服了群決策特征根法的不足且步驟簡(jiǎn)單:

    1)構(gòu)建群決策矩陣=(h)。 采用5 分值計(jì)算,其中h為專家對(duì)指標(biāo)的評(píng)判規(guī)則,且=1,2,…,;=1,2,…,。

    2)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣=(c)

    3)計(jì)算群偏好向量=(,,…,α),即各指標(biāo)的主觀權(quán)重。

    其中,δ為專家對(duì)指標(biāo)的決策權(quán)重,取δ=1/。

    3.3 熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)客觀權(quán)重

    熵權(quán)法是根據(jù)數(shù)據(jù)本身進(jìn)行計(jì)算,從而得到多目標(biāo)評(píng)判決策的客觀性方法。 利用此法處理指標(biāo)離異程度較大評(píng)估時(shí)可以獲取更準(zhǔn)確的權(quán)重。

    1)求系統(tǒng)中第個(gè)指標(biāo)的信息熵權(quán)。 傳統(tǒng)的熵權(quán)法規(guī)定當(dāng)p=0 和p=1 時(shí),pln(p)都為0,基于此弊端對(duì)此法進(jìn)行改進(jìn),如式(5)、式(6)所示。

    2)求第個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)v,即客觀權(quán)重。

    3.4 組合權(quán)重

    本文采用群決策相對(duì)熵集結(jié)法和熵權(quán)法組合主客觀權(quán)重,若主客觀權(quán)重都較大時(shí),則主觀權(quán)重較大。 設(shè)β為結(jié)合后的指標(biāo)權(quán)重,定義見式(8)。

    3.5 改進(jìn)GRA-TOPSIS 評(píng)價(jià)方法

    3.5.1 傳統(tǒng)TOPSIS 法

    1)構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化矩陣。 依據(jù)矩陣算數(shù)方法將標(biāo)準(zhǔn)化后的決策矩陣與組合權(quán)重β結(jié)合,見式(9):

    4)計(jì)算貼近度并排序,如式(12)所示。

    當(dāng)貼進(jìn)度值越大,飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效排名越靠前,反之亦然。

    3.5.2 改進(jìn)TOPSIS 法

    傳統(tǒng)的TOSIS 法具有計(jì)算簡(jiǎn)單和結(jié)果可靠等優(yōu)點(diǎn),但亦有不足:①當(dāng)2 個(gè)或多個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象位于理想解的中垂直線上時(shí),求得正負(fù)理想解的歐式距離相等,則無法達(dá)到評(píng)判對(duì)象的優(yōu)劣性,如圖1所示;②忽視了評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相關(guān)性,認(rèn)為所有指標(biāo)都是獨(dú)立存在的要素,從而使評(píng)估結(jié)果存在偏差。

    圖1 傳統(tǒng)TOPSIS 法的缺陷[16]Fig.1 Defects of traditional TOPSIS method[16]

    基于上述不足,利用灰色關(guān)聯(lián)方法對(duì)傳統(tǒng)的TOPSIS 法進(jìn)行改進(jìn),并構(gòu)造一種新的計(jì)算貼近度方法,以進(jìn)行飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效排序。 此方法引入灰色關(guān)聯(lián)法能較好解決指標(biāo)之間關(guān)聯(lián)性問題,并通過最優(yōu)解和最劣解的評(píng)價(jià)值公式進(jìn)行改進(jìn)。 步驟如下:

    其中,()為各評(píng)判對(duì)象中最優(yōu)指標(biāo)數(shù)值。

    2)計(jì)算各指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)s,得到灰色關(guān)聯(lián)矩陣=(s) ,見式(14)。

    其中,Δ()=|()-r|,為評(píng)價(jià)對(duì)象數(shù)量,=1,2,…,;為評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量,=1,2,…,;為分辨系數(shù),在[0,1]中取值,通常取=0.5。

    其中s()為第個(gè)飛行員的s值。

    4)對(duì)式(10)、(11)進(jìn)行改進(jìn),分別計(jì)算第個(gè)飛行員的各操縱績(jī)效指標(biāo)到正理想解+和負(fù)理想解-的歐式距離,見式(17)、(18):

    5)計(jì)算飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效的灰色關(guān)聯(lián)相對(duì)貼近度,見式(19):

    根據(jù)以上計(jì)算,進(jìn)行飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效排序,G最大者為操縱績(jī)效表現(xiàn)最佳飛行員。

    4 進(jìn)近著陸操縱績(jī)效評(píng)價(jià)實(shí)例

    4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理及權(quán)重確定

    為驗(yàn)證該改進(jìn)方法的有效性,隨機(jī)抽取5 名飛行員對(duì)其1 年內(nèi)進(jìn)近著陸操縱績(jī)效水平進(jìn)行評(píng)價(jià)(績(jī)效水平分別用、、、、表示)。 擬采用四等級(jí)及10 分值區(qū)間對(duì)定性指標(biāo)進(jìn)行量化,即={差,一般,較好,好},對(duì)應(yīng)區(qū)間分別為(0,2.5)、(2.5,5)、(5,7.5)、(7.5,10)。 收集QAR數(shù)據(jù),將飛行員進(jìn)近著陸超限次數(shù)作為定量指標(biāo)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),見表2。 結(jié)合6 名專家對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)間重要度進(jìn)行綜合評(píng)分,得到群決策矩陣, 見式(20)。

    表2 評(píng)價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)Table 2 Raw data of the evaluation indicators

    其中,為評(píng)估指標(biāo)數(shù)量,為專家人數(shù)。

    由公式(1)~(8)求得各評(píng)價(jià)指標(biāo)最終組合權(quán) 重:=(0.0631, 0.0672, 0.0622, 0.0582,0.0714,0.0717, 0.0683,0.0711,0.0708,0.0657,0.0711,0.0709,0.0667,0.0658,0.0557),各指標(biāo)重要度如圖2 所示。

    圖2 評(píng)價(jià)指標(biāo)重要度比較Fig.2 Comparison of significance of evaluation indexes

    4.2 基于改進(jìn)GRA-TOPSIS 法飛行績(jī)效評(píng)價(jià)

    由式(9)求得加權(quán)規(guī)范化矩陣。 基于上述計(jì)算,可選取改進(jìn)TOPISI 法中灰色關(guān)聯(lián)最優(yōu)指標(biāo)集U, 其參考序列為U=(0.063,0.067,0.062,0.058,0.071,0.072,0.068,0.071,0.071,0.066,0.072,0.071,0.067,0.066,0.056)。

    根據(jù)式(14)~(19)分別計(jì)算進(jìn)近著陸時(shí)5名飛行員績(jī)效水平(、、、、)到正負(fù)理想解的歐式距離:=1.758,=1.526,=1.575,=1.786,=1.725;=1.344,=1.597,=1.490,=1.463,=1.444。

    最后,根據(jù)式(19)求得灰色關(guān)聯(lián)相對(duì)貼近度=0.433,=0.511,=0.486,=0.450,=0.456,即5 名飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效優(yōu)劣排序?yàn)椋荆荆荆尽?由式(10)~(12)求得傳統(tǒng)TOPSIS 法飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效貼進(jìn)度為=0.507,=0.613,=0.587,=0.511,=0.535,故>>>>。 由傳統(tǒng)GRA 方法計(jì)算關(guān)聯(lián)度結(jié)果為:=0.413,=0.484,=0.464,=0.419,=0.425,故>>>>。 比較結(jié)果如圖3 可示。

    圖3 評(píng)價(jià)方法比較Fig.3 Comparison of the evaluation methods

    由圖3 可知,三者計(jì)算排序結(jié)果相同,第2位()為進(jìn)近著陸操縱績(jī)效表現(xiàn)最優(yōu)的飛行員,驗(yàn)證了改進(jìn)GRA-TOPISI 法(G-T 融合法)對(duì)于評(píng)價(jià)飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效的可行性。 另外,三種方法中G-T 融合法的關(guān)聯(lián)度位于其他2種方法之間,當(dāng)GRA 法與TOPSIS 方法對(duì)飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效相同時(shí),G-T 融合法排序結(jié)果相同;當(dāng)GRA 法與TOPSIS 方法在評(píng)定飛行員操縱績(jī)效不同時(shí),由于G-T 融合法結(jié)合兩者在整體性分析與相關(guān)性分析的優(yōu)勢(shì),且關(guān)聯(lián)度趨于之間,可以依據(jù)G-T 融合法的結(jié)果進(jìn)行績(jī)效評(píng)定的優(yōu)選。

    4.3 基于雷達(dá)圖的飛行員績(jī)效差異分析

    為直觀比較5 名飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效在不同指標(biāo)下的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì),根據(jù)式(17)~(19),求得個(gè)體素質(zhì)、操縱水平和機(jī)-場(chǎng)間協(xié)同情況3個(gè)子系統(tǒng)的灰色關(guān)聯(lián)相對(duì)貼進(jìn)度結(jié)果,如表3 所示。 通過雷達(dá)圖分析法將3 個(gè)子系統(tǒng)表征出來,如圖4 所示。 圖中可以看出,總體上飛行員表現(xiàn)較優(yōu),但在個(gè)體素質(zhì)方面有待加強(qiáng);飛行員表現(xiàn)較差,經(jīng)調(diào)查此飛行員機(jī)齡較短,應(yīng)綜合全面提高;、、飛行員表現(xiàn)良好,但也應(yīng)分別在個(gè)體素質(zhì)、操縱水平以及機(jī)-場(chǎng)間協(xié)同方面著重提升。

    圖4 個(gè)體素質(zhì)、操縱水平和機(jī)-場(chǎng)間協(xié)同情況評(píng)價(jià)結(jié)果雷達(dá)圖Fig.4 Radar chart of evaluation results of individual quality, manipulation level and machine-field synergy

    表3 5 名飛行員操縱績(jī)效水平的貼近度及排序Table 3 Approximating degree and ranking of operational performance level in 5 pilots

    5 結(jié)論

    1)根據(jù)民航飛行作風(fēng)咨詢通告(AC)及進(jìn)近著陸階段超限事件,結(jié)合專家調(diào)查法,形成了以個(gè)體素質(zhì)、操縱水平和機(jī)組資源管理為一級(jí)指標(biāo),情景感知意識(shí)、GPWS 告警、語(yǔ)言溝通能力等15 個(gè)指標(biāo)為二級(jí)指標(biāo)的飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系。 接地時(shí)垂直加速大、進(jìn)近時(shí)滾轉(zhuǎn)角變化幅度大(<100 ft)、進(jìn)近時(shí)下降率大、著陸時(shí)航跡高(<20 ft)、負(fù)荷管理等指標(biāo)是影響飛行員進(jìn)近著陸操縱績(jī)效應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注因素。

    2)結(jié)合基于群決策相對(duì)熵集結(jié)法和改進(jìn)熵權(quán)法對(duì)評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),可有效避免單一主客觀性對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響,實(shí)現(xiàn)績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)論客觀化。

    3)將灰色關(guān)聯(lián)理論與傳統(tǒng)TOPSIS 法融合,構(gòu)建新的貼進(jìn)度評(píng)價(jià)飛行員操縱績(jī)效并進(jìn)行排序,實(shí)例驗(yàn)證了方法的有效性。 基于雷達(dá)圖的飛行員績(jī)效差異分析可有效識(shí)別飛行員進(jìn)近著陸操縱行為偏差。

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