近十年来,我国的适航管理基本上实现了计算机信息化处理,同时积累了大量的适航指令案例。不同于事故调查报告或维修报告,适航指令反映了同类机型可能存在的设计或制造层面的缺陷。国内对于适航指令的研究,多集中于管理体系方面,而对适航指令案例本身的挖掘分析工作有待展开。其中,利用现有的文本挖掘技术,将适航指令案例进行关联规则分析,可以提取到故障发生的隐含规律;利用安全风险评估手段,建立适航指令案例风险监测指标,可以从设计制造缺陷层面评估当年的安全水平。针对适航指令案例关联规则挖掘,首先基于故障案例属性划分原则,对适航指令信息进行属性划分;然后,采用不完备信息系统的粗糙集模型,将故障发生的危险等级作为决策属性,并约简条件属性;最后,通过FP-growth算法挖掘易损部位、事件原因、事故等级、处理措施等规则,找出引起不适航或超出运行条款导致不能安全运行因素之间的内在联系。针对适航指令案例风险评估与预测,基于1996-2019年的适航指令数据,以关联分析得出的典型故障构建评价指标。用风险系数确定白化权函数的边界条件,根据偏差最大化原则确定各指标的权重,提出了基于灰色白化权聚类的安全风险评估模型。利用等时间间隔的各指标数据构成灰色预测模型,并通过优化权重值将预测精度提高了2.88%。结果表明,预测的故障数量与实际发生相符,证明了预测模型的准确性,可依此有针对地提出改进和预防措施,从而减少故障的发生。本文基于CAD历史数据,完成了适航指令案例属性数据库的建立及关联规则挖掘工作,并建立安全风险的评估与预测模型,相关成果为提高民航安全生产能力以及完善我国的适航管理水平提供技术支持。