【摘 要】
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为挖掘飞行数据中的高危险性操作模式,采用k-SC时间序列聚类算法,并基于K-W检验分析聚类结果与不安全事件之间的关系。以特定条件下某机队着陆阶段的驾驶杆操作数据和长着陆事件为例进行模型验证。结果表明:机队有5类不同的驾驶杆操作模式;不同操作模式的着陆平飘距离分布具有显著性差异,且长着陆的危险性最高可达68.18%。研究结果可为提升航空公司飞行员操作能力、分析飞行员操作特性及其他不安全事件(如重着陆、擦机尾等)提供理论参考。
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为挖掘飞行数据中的高危险性操作模式,采用k-SC时间序列聚类算法,并基于K-W检验分析聚类结果与不安全事件之间的关系。以特定条件下某机队着陆阶段的驾驶杆操作数据和长着陆事件为例进行模型验证。结果表明:机队有5类不同的驾驶杆操作模式;不同操作模式的着陆平飘距离分布具有显著性差异,且长着陆的危险性最高可达68.18%。研究结果可为提升航空公司飞行员操作能力、分析飞行员操作特性及其他不安全事件(如重着陆、擦机尾等)提供理论参考。
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