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研究生: 盛嘉昇
Sheng, Sheng-Chia
論文名稱: 飛航安全之幾何觀點-飛航安全裕度
Flight Safety Margin - A Geometrical Point of View for Flight Safety
指導教授: 景鴻鑫
Jing, Hung-Sying
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 航空太空工程學系
Department of Aeronautics & Astronautics
論文出版年: 2006
畢業學年度: 94
語文別: 中文
論文頁數: 272
中文關鍵詞: 飛航安全裕度情境空間
外文關鍵詞: flight safety margin, situation space
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  • 本文從幾何觀點出發,提出“飛航安全裕度”的觀念,來解釋航機之飛航情境的安全性變化。本文首先定義飛航組員操作飛機的情境空間,所謂的情境空間,是指SHELL模型中,除了人(L)以外的所有其它參數所構成的抽象空間,包含來自軟體、硬體、與環境等,各種與飛航安全有關之參數所構成。每一次的飛航,均假想成在情境空間中之一條隨時間變動的連續曲線。完全符合標準操作的飛航,假設為情境中之中心線,發生事故的相關情境用事故邊界來代表,而飛航的當下情境到事故邊界的距離即為安全裕度。依此定義,飛航安全裕度即代表當下情境偏離正常標準情境多遠,也就是所剩下之安全空間還有多少。由於安全認知的見仁見智,引用專家的知識與經驗是必需的。在給定情境之下,本研究以飛行員需要多大的綜合飛行能力,才能把飛機飛回正常標準情境,來表現該情境有多嚴重。情境偏離標準越遠,所需之綜合飛行能力也越高,表示飛航安全裕度被壓縮得越嚴重。本研究以大園事件以及一個正常飛行為例,各選取十個瞬間,分別收集相關的情境參數,再透過專家訪談,請資深機師提供,將各該情境飛回標準正常情境,所需之綜合飛行能力,換算成飛航安全裕度,再透過類神經網路的學習,建立任意情境與飛航安全裕度的因果關係。本研究並針對正常航班、異常航班、大霧、重飛、風切、單發動機失效、名古屋事件與大園事件等,以飛航安全裕度,呈現其相關安全性之連續變化。結果顯示,本方法可以跨越認知的限制,以量化方式呈現飛航安全狀況的變化,初步確定飛航安全裕度理論的可行性,如能與模擬機結合,將可進一步驗證本法的正確性與實用性。

    The goal of this research is to propose a quantitative theory for flight safety:flight safety margin from a geometrical point of view. Firstly, the abstract situation space is defined using all the parameters in the SHELL model excluding the liveware. Each flight is viewed as a continuous curve in the situation space. If the flight situation of the plane follow the standard strictly, it can be represented as the center line. The accident boundary is defined as any combination of the situation parameters causing accident of the flight. Hence, the distance between the flight situation and the accident boundary is defined as the flight safety margin. Since safety is a perception problem, different from person to person, expert system is used in this research. A questionnaire is designed to extract the expertise from the captains given different flight situations both from a normal flight and the Taoyuan accident. The required flight perform once for the pilots to recover from the situation back to the standard defines the distance between them. Consequently, the training examples are then created and the causal relation between the flight situation and safety margin can be established using neural network. Eight real flight cases including Nagoya and Taoyuan accidents are used to check the feasibility of the theory of flight safety margin. From the results, if is reasonable to say that the proposed flight safety margin can supply logical, scientific, and quantitative measure about the flight safety. If is also expected that the simulation capability can be established with flight simulator.

    目 錄 誌謝---I 中文摘要---II 英文摘要---IV 目錄---VI 表目錄---IX 圖目錄---X 附錄---XIV 符號說明---XV 第一章 緒論---1 1-1 現代民航科技的特性---1 1-2 全球航空器意外事故統計---4 1-3 我國飛安狀況---5 1-4 人為因素---6 1-5 文獻回顧---8 1-5.1 骨牌模型---9 1-5.2 事故鏈模型---10 1-5.3 SHELL模型---11 1-5.4 組員資源管理---13 1-5.5 起士模型---14 1-5.6 Threat and Error Management 模型---16 1-5.7 人為疏失---18 1-5.7.1 人為疏失的本質---18 1-5.7.2 人為疏失的分類---20 1-5.7.3 國際航協(IATA)分類---20 1-5.7.4 波音公司(Boeing)分類---21 1-5.7.5 人為因素分析與分類系統(Human Factor Analysis and Classification System)---22 1-5.7.6 人為疏失的管理---25 1-6 從名古屋到大園---28 1-6.1 名古屋事件---28 1-6.2 大園事件---30 1-7 研究動機與目的---33 第二章 飛航安全裕度---37 2-1 飛航安全裕度---37 2-2 飛航安全裕度模型---41 2-3 類神經網路---46 2-3.1 原理---46 2-3.2 學習---49 2-3.3 特色---52 2-3.4 敏感度分析(Sensitivity Analysis)---54 第三章 案例分析---55 3-1 正常航班---57 3-2 異常航班---58 3-3 大霧航班---59 3-4 重飛航班---61 3-5 模擬風切情境---65 3-6 模擬單引擎失效情境---68 3-7 名古屋事件---71 3-8 大園事件---74 第四章 結論與建議---80 參考文獻---88 表 目 錄 表1 台灣1994-2003固定翼發生10次重大失事---90 表2 風險評估分類---91 表3 各等級事件定義---91 表4 各案例關鍵情境分析比較---92 圖 目 錄 圖1 1959-2003全球商用噴射航空器意外事故統計資料---93 圖2 全球失事次數、航空營運量及失事率之成長關係圖---94 圖3 波音公司針對1994-2003年國際民航機失事原因統計---95 圖4 國籍航空民航機1995-2004每百萬離場失事統計---96 圖5 骨牌模型概念圖---97 圖6 事故鏈模型概念圖---98 圖7 SHEL模型概念圖---99 圖8 SHELL模型概念圖---100 圖9 Cheese模型概念圖---101 圖10 Cheese模型概念圖---102 圖11 文化概念圖---103 圖12 Threat and Error Management模型概念圖---104 圖13 HFACS人為因素分析及分類系統---105 圖14名古屋事件中的人機對抗---106 圖15 線性思維在複雜系統中之侷限性---107 圖16 安全裕度概念圖---108 圖17 安全裕度參考之情境因素---109 圖18 所需綜合飛行能力量表---110 圖19 人為疏失風險評估模型---111 圖20 神經元的基本結構---112 圖21 神經元之數學模型---113 圖22 39筆正常航班之安全裕度---114 圖23 22筆異常航班之安全裕度---115 圖24-1 FOQA事件分類表---116 圖24-2 FOQA事件分類表---117 圖25 正常與異常航班之平均安全裕度---118 圖26-1 大霧航班與正常航班之安全裕度比較---119 圖26-2 大霧航班與正常航班之引擎EPR值比較---120 圖26-3 大霧航班與正常航班之引擎RPM值比較---121 圖26-4 大霧航班與正常航班之速度比較---122 圖26-5 大霧航班與正常航班之攻角比較---123 圖27-1 重飛航班之安全裕度---124 圖27-2 重飛航班與正常航班之EPR值比較---125 圖27-3 重飛航班與正常航班之RPM值比較---126 圖27-4 重飛航班與正常航班之速度比較---127 圖27-5 重飛航班與正常航班之高度比較---128 圖27-6 重飛航班與正常航班之攻角比較---129 圖27-7 重飛航班與正常航班之俯仰角比較---130 圖27-8 重飛航班與正常航班之安全裕度比較---131 圖28-1 風切情境與正常航班之安全裕度比較---132 圖28-2 風切情境與正常航班之速度比較---133 圖28-3 風切情境與正常航班之高度比較---134 圖28-4 風切情境與正常航班之EPR值比較---135 圖28-5 風切情境與正常航班之RPM值比較---136 圖28-6 風切情境與正常航班之俯仰角比較---137 圖28-7 風切情境與正常航班之攻角比較---138 圖29-1 單引擎失效情境與正常航班之安全裕度比較---139 圖29-2 單引擎情境與正常航班之速度比較---140 圖29-3 單引擎情境與正常航班之高度比較---141 圖29-4 單引擎情境與正常航班之俯仰角比較---142 圖29-5 單引擎情境與正常航班之攻角比較---143 圖30 校正前名古屋事件之安全裕度---144 圖31 飛機進場與下滑道訊號波瓣關係圖---145 圖32 名古屋事件G/S變動曲線---146 圖33-1 名古屋事件與正常航班之安全裕度比較---147 圖33-2 名古屋事件與正常航班之速度比較---148 圖33-3 名古屋事件與正常航班之高度比較---149 圖33-4 名古屋事件與正常航班之攻角比較---150 圖33-5 名古屋事件與正常航班之EPR值比較---151 圖33-6 名古屋事件與正常航班之RPM值比較---152 圖33-7 名古屋事件與正常航班之俯仰角比較---153 圖34 校正前大園事件之安全裕度---154 圖35 大園事故G/S變動曲線---155 圖36-1 大園事件與正常航班之安全裕度比較---156 圖36-2 大園事件與正常航班之高度比較---157 圖36-3 大園事件與正常航班之速度比較---158 圖36-4 大園事件與正常航班之攻角比較---159 圖36-5 大園事件與正常航班之俯仰角比較---160 圖36-6 大園事件與正常航班之EPR值比較---161 圖37 名古屋事件與大園事件與正常航班之安全裕度比較---162 附 錄 附錄1 名古屋通話紀錄---163 附錄2 大園通話紀錄---176 附錄3 ALRA風險評估表---194 附錄4 某正常航班之17項情境參數---197 附錄5 某異常航班之17項情境參數---206 附錄6 大霧航班之17項情境參數---215 附錄7 重飛航班之17項情境參數---223 附錄8 風切情境之17項情境參數---254 附錄9 單引擎失效情境之17項情境參數---256 附錄10名古屋事件之17項情境參數---258 附錄11大園事件之17項情境參數---266

    參考文獻
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    下載圖示 校內:2013-06-15公開
    校外:2013-06-15公開
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