CN114493055A - 一种基于fta的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法 - Google Patents

一种基于fta的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法 Download PDF

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CN114493055A CN202210401200.2A CN202210401200A CN114493055A CN 114493055 A CN114493055 A CN 114493055A CN 202210401200 A CN202210401200 A CN 202210401200A CN 114493055 A CN114493055 A CN 114493055A
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Abstract

本发明提供了一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，属于飞机测试技术领域。包括以下步骤：S1、确定因恶劣气候环境引发的飞行事故为故障树顶事件；S2、对与气候因素相关事故及事故症候进行统计分析；S3、分析诱发飞机事故的恶劣气候因素集合及构建故障树；S4、构建飞机恶劣气候环境故障危险度模型；S5、预测恶劣气候因素对飞行安全性影响风险的重要度。本发明解决了现有技术缺乏对于飞机恶劣气候环境导致的故障分析方法，不利于整机气候环境实验室内飞机气候试验设计的问题，具有简单易操作、适用性强的优点。

Description

一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法
技术领域
本发明涉及飞机测试技术领域，具体是涉及一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法。
背景技术
飞机及其地面保障设备在服役过程中不可避免地要遭遇高温、高寒、湿热、降雨、降雪、降雾、冻雨、吹风、太阳辐射等恶劣气候条件，这些复杂的恶劣气候条件一方面会对飞机及其地面保障设备组成材料的物理或化学特性造成不利影响，致使其性能退化，功能受限，甚至威胁作战使能，另一方面这些恶劣气候会直接引起飞机使用功能失效，引起重大飞行事故。比如飞机在降雪、降雾、降雨等恶劣天气情况下起飞时，飞行员因能见度低操作失误造成飞机坠毁，军用运输机因遭遇冻雨而形成结冰，需要进行大面积融冰后才能起飞执行任务。
美国对沿海空军基地的一次故障调查表明，气候环境引起的故障占73%，其它因素引起的故障占27%。美国C-5“银河”军用运输机在高寒条件下存在副翼轴冻结、辅助动力装置（APU）和发动机无法启动、起落架移动缓慢且不同步、液压系统油液泄漏、环控系统能力不足等问题，而美国空军的其他机型也在使用过程中发现了不同程度的环境适应性问题。这些环境适应性问题威胁飞机正常使用。
我国由于此前没有可供飞机整机进行综合环境试验的实验室和试验模拟设备，因此飞机试飞前的综合环境适应性试验只能在外场等待适合的气象条件进行，使得试验周期长，费用大；本发明就是配合飞机强度研究所2019年建成的整机气候环境实验室，用于飞机实验室综合环境适应性试验设计，提出了一种基于恶劣气候环境的飞机故障分析方法。
目前关于飞机恶劣气候环境导致的故障分析方法的研究，未见到相关报道。本发明创建了飞机气候环境故障数学分析模型及故障树模型，研究了基于飞机气候因素相关事故/事故症候统计分析的飞机故障预测方法，可为实验室飞机气候环境适应性试验设计及试验验证的开展提供支撑。
发明内容
本发明解决的技术问题是：现有技术缺乏对于飞机恶劣气候环境导致的故障进行分析的方法，不利于整机气候环境实验室内飞机气候试验的设计，进而提供了一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，从恶劣气候环境造成飞机损害程度对风险重要度进行分析。
为解决上述问题，本发明的技术方案如下：
一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，包括以下步骤：
S1、确定因恶劣气候环境引发的飞行事故为故障树顶事件；
S2、对与气候因素相关事故及事故症候进行统计分析；
S3、分析诱发飞机事故的恶劣气候因素集合及构建故障树，具体包括以下步骤：
S3-1、进行布尔代数运算，求出造成故障树顶事件的最小割集作为基事件，
S3-2、将发生的故障原因分为受到恶劣气候环境直接影响的直接原因和受到恶劣气候环境间接影响的间接诱因，并将所述直接原因和间接诱因作为中间事件与故障树顶事件连接，所述中间事件连接有与其相关的基事件，得到完整的故障树；
S4、构建飞机恶劣气候环境故障危险度模型
研究恶劣气候环境对飞机飞行安全的影响，引入恶劣气候的危险度
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，建立飞机 恶劣气候环境故障危险度模型如下：
Figure 291432DEST_PATH_IMAGE002
式中，
Figure 102262DEST_PATH_IMAGE001
表示危险度，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
示每种恶劣气候环境引起的飞行事故数量在所有飞 行事故中的占比，
Figure 105990DEST_PATH_IMAGE004
表示每种恶劣气候引起的事故对飞机损害严重程度，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示通过
Figure 360385DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure DEST_PATH_IMAGE007
计算得到
Figure 816774DEST_PATH_IMAGE001
的函数；
S5、预测恶劣气候因素对飞行安全性影响风险的重要度。
进一步地，步骤S2具体包括：统计与国内外气候因素相关事故/事故数据并存入数据库，事故数据的来源为国内外飞行事故数据库。
进一步地，国内外飞行事故数据库包括：美国国家运输安全委员会（NTSB）、航空事故和事件数据系统（Aviation Accident and Incident Data System，AAIDS）、美国联邦航空局事故数据系统（Accident/Incident Data Systems，AIDS）。
更进一步地，步骤S3-1的布尔代数运算公式为：
Figure 306662DEST_PATH_IMAGE008
Figure 790995DEST_PATH_IMAGE009
Figure 75346DEST_PATH_IMAGE010
上式中，
Figure 753452DEST_PATH_IMAGE011
为故障树的顶事件，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为直接原因的中间事件，
Figure 922396DEST_PATH_IMAGE013
为间接诱因的中 间事件，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
是九个独立基事件，每个独立基事件代表一种恶劣气候环 境。
优选地，步骤S4还包括：
设
Figure 635137DEST_PATH_IMAGE011
为故障树的顶事件，
Figure 355968DEST_PATH_IMAGE015
是
Figure DEST_PATH_IMAGE016
个独立基事件，顶事件是 否发生取决于基事件的状态，则有：
Figure 911583DEST_PATH_IMAGE017
上式中，
Figure 477694DEST_PATH_IMAGE015
是
Figure 779362DEST_PATH_IMAGE016
个独立基事件，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
表示每种恶劣气候 环境引起的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，也是以基事件为自变量的布尔逻辑函 数，
其中，布尔逻辑函数中的与门函数为：
Figure 812040DEST_PATH_IMAGE019
布尔逻辑函数中的或门函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE020
上式中，
Figure 730318DEST_PATH_IMAGE015
是
Figure 100119DEST_PATH_IMAGE016
个独立基事件，
Figure 147972DEST_PATH_IMAGE018
表示每种恶劣气候 环境引起的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，
Figure 210606DEST_PATH_IMAGE021
为恶劣天气引发飞机损害的比率。
优选地，步骤S4还包括：
S4-2、恶劣气候因素引发事故严重程度分析
根据国内外飞行事故数据库内飞行事故数据分析各种恶劣气候因素引发的飞机损伤事件占全部飞机损伤事件的百分比，再将恶劣气候因素引发的飞行事故造成的损害程度分为大量损害、少量损害和破坏性损害三类并进行统计，统计公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE022
Figure 85021DEST_PATH_IMAGE023
上式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
为恶劣天气引发破坏性的损害事故发生概率，
Figure 665038DEST_PATH_IMAGE021
为恶劣天 气引发飞机损害的比率，
Figure 206878DEST_PATH_IMAGE025
为恶劣天气引发损坏事故的比率。
优选地，步骤S4还包括：
S4-3、恶劣气候环境对飞机最大损害程度评估
假设恶劣气候环境作为飞机飞行事故直接原因，且在产生破坏性的损害事故时认 为恶劣气候环境对飞机飞行的危险度为最大，计算各个基事件的最大危险度
Figure DEST_PATH_IMAGE026
，计算 公式为：
Figure 830626DEST_PATH_IMAGE027
上式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
为各个基事件的最大危险度，
Figure 192337DEST_PATH_IMAGE029
表示每种恶劣气候环境引起 的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为恶劣天气引发破坏性的损害事故 发生概率。
优选地，步骤S5具体包括：通过研究基事件发生概率及基事件对飞机破坏程度占比，使用预测公式预测恶劣气候因素对飞行安全性影响风险的重要度。
进一步优选地，预测公式为：
Figure 169521DEST_PATH_IMAGE031
上式中，
Figure 441233DEST_PATH_IMAGE003
表示每种恶劣气候环境引起的飞行事故数量在所有飞行事故中的 占比，
Figure 845670DEST_PATH_IMAGE032
为基事件引发飞机飞行事故的概率，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为基事件的风险重要度。
本发明的有益效果是：
（1）本发明针对飞机环境适应性试验设计需求，统计分析恶劣气候环境引起的飞机事故/事故症候，建立了飞机恶劣气候环境故障FTA模型图，进行恶劣气候因素引起的飞机事故概率分析，及引起事故破坏程度分析，创造性地从恶劣气候环境造成飞机损害程度对风险重要度进行分析，提出了预测恶劣气候因素对飞行安全性影响风险的重要度分析方法，具有简单易懂的优点，为保障飞机恶劣气候环境下安全服役提供参考，为实验室飞机气候环境适应性试验设计及试验验证的开展奠定基础；
（2）本发明以国内外飞行事故数据库内飞行事故数据为基础，使得飞机恶劣气候环境故障与环境因素映射关系真实可信，首次以恶劣气候环境因素作为基事件研究飞机飞行事故/事故症候，根据恶劣气候造成飞机的最大损害程度进行风险重要度分析，更大程度地预防飞机恶劣气候环境事故发生，分析方法简单易操作、适用性强。
附图说明
图1是实施例1、实施例2的方法流程图；
图2是实施例2中步骤S4的流程图；
图3是实施例1、实施例2、实施例3中故障树结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述……，但这些……不应限于这些术语。这些术语仅用来将……区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一……也可以被称为第二……，类似地，第二……也可以被称为第一……。
实施例1
本实施例为一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1、确定因恶劣气候环境引发的飞行事故为故障树顶事件；
S2、对与气候因素相关事故及事故症候进行统计分析，统计与国内外气候因素相关事故、事故数据并存入数据库，事故数据的来源为国内外飞行事故数据库，国内外飞行事故数据库包括：美国国家运输安全委员会（NTSB）、航空事故和事件数据系统（AviationAccident and Incident Data System，AAIDS）、美国联邦航空局事故数据系统（Accident/Incident Data Systems，AIDS）；
S3、分析诱发飞机事故的恶劣气候因素集合及构建故障树，具体包括以下步骤：
S3-1、进行布尔代数运算，求出造成故障树顶事件的最小割集作为基事件，布尔代数运算公式为：
Figure 960256DEST_PATH_IMAGE008
Figure 101650DEST_PATH_IMAGE009
Figure 352503DEST_PATH_IMAGE034
上式中，
Figure 927840DEST_PATH_IMAGE011
为故障树的顶事件，
Figure 264144DEST_PATH_IMAGE012
为直接原因的中间事件，
Figure 458496DEST_PATH_IMAGE013
为间接诱因的中 间事件，
Figure DEST_PATH_IMAGE035
是九个独立基事件，每个独立基事件代表一种恶劣气候环 境，独立基事件对应表如表1所示：
表1 飞机恶劣气候条件下独立基事件对应表
Figure 829434DEST_PATH_IMAGE036
S3-2、将发生的故障原因分为受到恶劣气候环境直接影响的直接原因和受到恶劣气候环境间接影响的间接诱因，并将所述直接原因和间接诱因作为中间事件与故障树顶事件连接，所述中间事件连接有与其相关的基事件，得到完整的故障树，故障树结构如图3所示；
S4、构建飞机恶劣气候环境故障危险度模型
研究恶劣气候环境对飞机飞行安全的影响，引入恶劣气候的危险度
Figure 310094DEST_PATH_IMAGE001
，建立飞机 恶劣气候环境故障危险度模型如下：
Figure 868115DEST_PATH_IMAGE002
式中，
Figure 115425DEST_PATH_IMAGE001
表示危险度，
Figure 75291DEST_PATH_IMAGE003
表示每种恶劣气候环境引起的飞行事故数量在所有 飞行事故中的占比，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE037
表示每种恶劣气候引起的事故对飞机损害严重程度，
Figure 258011DEST_PATH_IMAGE038
表示通过
Figure 444272DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 105061DEST_PATH_IMAGE007
计算得到
Figure 919433DEST_PATH_IMAGE001
的函数；
S5、预测恶劣气候因素对飞行安全性影响风险的重要度。
实施例2
本实施例为一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1、确定因恶劣气候环境引发的飞行事故为故障树顶事件；
S2、对与气候因素相关事故及事故症候进行统计分析，统计与国内外气候因素相关事故、事故数据并存入数据库，事故数据的来源为国内外飞行事故数据库，国内外飞行事故数据库包括：美国国家运输安全委员会（NTSB）、航空事故和事件数据系统（AviationAccident and Incident Data System，AAIDS）、美国联邦航空局事故数据系统（Accident/Incident Data Systems，AIDS）；
S3、分析诱发飞机事故的恶劣气候因素集合及构建故障树，具体包括以下步骤：
S3-1、进行布尔代数运算，求出造成故障树顶事件的最小割集作为基事件，布尔代数运算公式为：
Figure 273054DEST_PATH_IMAGE008
Figure 431765DEST_PATH_IMAGE009
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE039
上式中，
Figure 896245DEST_PATH_IMAGE011
为故障树的顶事件，
Figure 565123DEST_PATH_IMAGE012
为直接原因的中间事件，
Figure 89646DEST_PATH_IMAGE013
为间接诱因的中 间事件，
Figure 719341DEST_PATH_IMAGE035
是九个独立基事件，每个独立基事件代表一种恶劣气候环 境，独立基事件对应表如表1所示，
S3-2、将发生的故障原因分为受到恶劣气候环境直接影响的直接原因和受到恶劣气候环境间接影响的间接诱因，并将所述直接原因和间接诱因作为中间事件与故障树顶事件连接，所述中间事件连接有与其相关的基事件，得到完整的故障树，故障树结构如图3所示；
S4、构建飞机恶劣气候环境故障危险度模型
研究恶劣气候环境对飞机飞行安全的影响，引入恶劣气候的危险度
Figure 253091DEST_PATH_IMAGE040
，建立飞机 恶劣气候环境故障危险度模型如下：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE041
式中，
Figure 42055DEST_PATH_IMAGE040
表示危险度，
Figure 596533DEST_PATH_IMAGE029
表示每种恶劣气候环境引起的飞行事故数量在所有 飞行事故中的占比，
Figure 103738DEST_PATH_IMAGE042
表示每种恶劣气候引起的事故对飞机损害严重程度，
Figure 910020DEST_PATH_IMAGE043
表示通过
Figure 553491DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure 295182DEST_PATH_IMAGE007
计算得到
Figure 24103DEST_PATH_IMAGE040
的函数，
如图2所示，步骤S4具体包括以下步骤：
S4-1、气候因素引起飞行事故数量占比分析
设
Figure 634076DEST_PATH_IMAGE011
为故障树的顶事件，
Figure 132054DEST_PATH_IMAGE015
是
Figure 903701DEST_PATH_IMAGE016
个独立基事件，顶事件是 否发生取决于基事件的状态，则有：
Figure 265457DEST_PATH_IMAGE017
上式中，
Figure 147962DEST_PATH_IMAGE015
是
Figure 766025DEST_PATH_IMAGE016
个独立基事件，
Figure 708573DEST_PATH_IMAGE029
表示每种恶劣气候 环境引起的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，也是以基事件为自变量的布尔逻辑函 数，
其中，布尔逻辑函数中的与门函数为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE045
布尔逻辑函数中的或门函数为：
Figure 553033DEST_PATH_IMAGE046
上式中，
Figure 504808DEST_PATH_IMAGE015
是
Figure 977378DEST_PATH_IMAGE016
个独立基事件，
Figure 481040DEST_PATH_IMAGE003
表示每种恶劣气候 环境引起的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，
Figure 671850DEST_PATH_IMAGE021
为恶劣天气引发飞机损害的比率，
基于数据库，在1988年至2018年30年间发生的7329起因恶劣天气类型引发的飞行事故/事件分天气类型的飞机损坏程度数量统计，在全部的受恶劣天气因素影响导致的飞行事故中，恶劣天气作为直接因素和间接因素的占比如表2所示：
表2 恶劣天气作为直接因素和间接因素的占比
Figure DEST_PATH_IMAGE047
由表2可知，对于降雪、降雨、低温、侧风、结冰来说，受这几类恶劣天气因素影响造成的飞行事故中，绝大部分都是受到这几类恶劣天气的直接影响，影响的方式是通过对飞机系统破坏从而导致飞行事故的发生。
而对于降雾来说，受这类恶劣天气因素影响而导致的飞行事故中，降雾天气充当间接诱因，方式是能见度低从而致使飞行环境恶化进而导致飞行事故，
S4-2、恶劣气候因素引发事故严重程度分析
根据国内外飞行事故数据库内飞行事故数据分析各种恶劣气候因素引发的飞机损伤事件占全部飞机损伤事件的百分比，再将恶劣气候因素引发的飞行事故造成的损害程度分为大量损害、少量损害和破坏性损害三类并进行统计，统计公式如下：
Figure 161737DEST_PATH_IMAGE022
Figure 895338DEST_PATH_IMAGE023
上式中，
Figure 445268DEST_PATH_IMAGE048
为恶劣天气引发破坏性的损害事故发生概率，
Figure 592216DEST_PATH_IMAGE021
为恶劣天气 引发飞机损害的比率，
Figure 885794DEST_PATH_IMAGE049
为恶劣天气引发损坏事故的比率，
统计结果表明飞行事故在受恶劣天气影响而发生的飞机飞行事故中绝大部分飞机都受到了不同程度的损害，其占比为98%，在这些事故/事件，最为常见的受损程度为飞机受到大量损害（substantial），其占比为52%，其次为飞机受到少量损害（minor）和飞机受到破坏性的损害（destroyed），飞机受到少量损害（minor）和飞机受到破坏性的损害（destroyed）的占比分别为35%和11%。这说明恶劣天气如果对飞机飞行造成事故，对于飞机的危害程度还是非常严重的。
统计计算得到对飞机造成破坏性损坏事故中不同恶劣天气类型占比见表3。
表3 对飞机造成破坏性损坏事故中不同恶劣天气类型占比
Figure 332956DEST_PATH_IMAGE050
S4-3、恶劣气候环境对飞机最大损害程度评估
假设恶劣气候环境作为飞机飞行事故直接原因，且在产生破坏性的损害事故时认 为恶劣气候环境对飞机飞行的危险度为最大，计算各个基事件的最大危险度
Figure 679886DEST_PATH_IMAGE026
，计算 公式为：
Figure 845288DEST_PATH_IMAGE027
上式中，
Figure 676978DEST_PATH_IMAGE051
为各个基事件的最大危险度，
Figure 978646DEST_PATH_IMAGE018
表示每种恶劣气候环境引起 的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE052
为恶劣天气引发破坏性的损害事故 发生概率，计算得到恶劣气候对飞机飞行最大危险度值见表4；
表4 恶劣气候对飞机飞行最大危险度数值表
Figure 11324DEST_PATH_IMAGE053
S5、预测恶劣气候因素对飞行安全性影响风险的重要度。
实施例3
本实施例为一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，包括以下步骤：
S1、确定因恶劣气候环境引发的飞行事故为故障树顶事件；
S2、对与气候因素相关事故及事故症候进行统计分析，统计与国内外气候因素相关事故、事故数据并存入数据库，事故数据的来源为国内外飞行事故数据库，国内外飞行事故数据库包括：美国国家运输安全委员会（NTSB）、航空事故和事件数据系统（AviationAccident and Incident Data System，AAIDS）、美国联邦航空局事故数据系统（Accident/Incident Data Systems，AIDS）；
S3、分析诱发飞机事故的恶劣气候因素集合及构建故障树，具体包括以下步骤：
S3-1、进行布尔代数运算，求出造成故障树顶事件的最小割集作为基事件，布尔代数运算公式为：
Figure 398443DEST_PATH_IMAGE008
Figure 768245DEST_PATH_IMAGE009
Figure 580212DEST_PATH_IMAGE034
上式中，
Figure 377266DEST_PATH_IMAGE011
为故障树的顶事件，
Figure 251681DEST_PATH_IMAGE012
为直接原因的中间事件，
Figure 425174DEST_PATH_IMAGE013
为间接诱因的中 间事件，
Figure 701434DEST_PATH_IMAGE035
是九个独立基事件，每个独立基事件代表一种恶劣气候环 境，独立基事件对应表如表1所示，
S3-2、将发生的故障原因分为受到恶劣气候环境直接影响的直接原因和受到恶劣气候环境间接影响的间接诱因，并将所述直接原因和间接诱因作为中间事件与故障树顶事件连接，所述中间事件连接有与其相关的基事件，得到完整的故障树，故障树结构如图3所示；
S4、构建飞机恶劣气候环境故障危险度模型
研究恶劣气候环境对飞机飞行安全的影响，引入恶劣气候的危险度
Figure 810336DEST_PATH_IMAGE001
，建立飞机 恶劣气候环境故障危险度模型如下：
Figure 172047DEST_PATH_IMAGE002
式中，
Figure 149230DEST_PATH_IMAGE001
表示危险度，
Figure 545577DEST_PATH_IMAGE003
表示每种恶劣气候环境引起的飞行事故数量在所有 飞行事故中的占比，
Figure 576112DEST_PATH_IMAGE037
表示每种恶劣气候引起的事故对飞机损害严重程度，
Figure 159540DEST_PATH_IMAGE038
表示通过
Figure 940414DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 191267DEST_PATH_IMAGE007
计算得到
Figure 641971DEST_PATH_IMAGE001
的函数，
如图2所示，步骤S4具体包括以下步骤：
S4-1、气候因素引起飞行事故数量占比分析
设
Figure 712695DEST_PATH_IMAGE011
为故障树的顶事件，
Figure 766102DEST_PATH_IMAGE015
是
Figure 871461DEST_PATH_IMAGE016
个独立基事件，顶事件是 否发生取决于基事件的状态，则有：
Figure 617700DEST_PATH_IMAGE017
上式中，
Figure 565933DEST_PATH_IMAGE015
是
Figure 423031DEST_PATH_IMAGE016
个独立基事件，
Figure 648476DEST_PATH_IMAGE018
表示每种恶劣气候 环境引起的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，也是以基事件为自变量的布尔逻辑函 数，
其中，布尔逻辑函数中的与门函数为：
Figure 565616DEST_PATH_IMAGE019
布尔逻辑函数中的或门函数为：
Figure 486299DEST_PATH_IMAGE020
上式中，
Figure 147087DEST_PATH_IMAGE015
是
Figure 227039DEST_PATH_IMAGE016
个独立基事件，
Figure 315081DEST_PATH_IMAGE018
表示每种恶劣气候 环境引起的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，
Figure 582114DEST_PATH_IMAGE054
为恶劣天气引发飞机损害的比率，
基于数据库，在1988年至2018年30年间发生的7329起因恶劣天气类型引发的飞行事故/事件分天气类型的飞机损坏程度数量统计，在全部的受恶劣天气因素影响导致的飞行事故中，恶劣天气作为直接因素和间接因素的占比如表2所示，
由表2可知，对于降雪、降雨、低温、侧风、结冰来说，受这几类恶劣天气因素影响造成的飞行事故中，绝大部分都是受到这几类恶劣天气的直接影响，影响的方式是通过对飞机系统破坏从而导致飞行事故的发生。
而对于降雾来说，受这类恶劣天气因素影响而导致的飞行事故中，降雾天气充当间接诱因，方式是能见度低从而致使飞行环境恶化进而导致飞行事故，
S4-2、恶劣气候因素引发事故严重程度分析
根据国内外飞行事故数据库内飞行事故数据分析各种恶劣气候因素引发的飞机损伤事件占全部飞机损伤事件的百分比，再将恶劣气候因素引发的飞行事故造成的损害程度分为大量损害、少量损害和破坏性损害三类并进行统计，统计公式如下：
Figure 672692DEST_PATH_IMAGE022
Figure 607150DEST_PATH_IMAGE023
上式中，
Figure 866093DEST_PATH_IMAGE048
为恶劣天气引发破坏性的损害事故发生概率，
Figure 886001DEST_PATH_IMAGE021
为恶劣天气 引发飞机损害的比率，
Figure 29538DEST_PATH_IMAGE049
为恶劣天气引发损坏事故的比率，
统计结果表明飞行事故在受恶劣天气影响而发生的飞机飞行事故中绝大部分飞机都受到了不同程度的损害，其占比为98%，在这些事故/事件，最为常见的受损程度为飞机受到大量损害（substantial），其占比为52%，其次为飞机受到少量损害（minor）和飞机受到破坏性的损害（destroyed），飞机受到少量损害（minor）和飞机受到破坏性的损害（destroyed）的占比分别为35%和11%。这说明恶劣天气如果对飞机飞行造成事故，对于飞机的危害程度还是非常严重的，
统计计算得到对飞机造成破坏性损坏事故中不同恶劣天气类型占比见表3，
S4-3、恶劣气候环境对飞机最大损害程度评估
假设恶劣气候环境作为飞机飞行事故直接原因，且在产生破坏性的损害事故时认 为恶劣气候环境对飞机飞行的危险度为最大，计算各个基事件的最大危险度
Figure 818502DEST_PATH_IMAGE026
，计算 公式为：
Figure 248347DEST_PATH_IMAGE027
上式中，
Figure 755551DEST_PATH_IMAGE028
为各个基事件的最大危险度，
Figure 686467DEST_PATH_IMAGE003
表示每种恶劣气候环境引起 的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，
Figure 329938DEST_PATH_IMAGE030
为恶劣天气引发破坏性的损害事故 发生概率，计算得到恶劣气候对飞机飞行最大危险度值见表4；
S5、预测恶劣气候因素对飞行安全性影响风险的重要度
通过研究基事件发生概率及基事件对飞机破坏程度占比，使用预测公式预测恶劣气候因素对飞行安全性影响风险的重要度，预测公式为：
Figure 196263DEST_PATH_IMAGE031
上式中，
Figure 659605DEST_PATH_IMAGE003
表示每种恶劣气候环境引起的飞行事故数量在所有飞行事故中的 占比，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE055
为基事件引发飞机飞行事故的概率，
Figure 410524DEST_PATH_IMAGE033
为基事件的风险重要度，
根据上式计算得到恶劣气候因素对飞行安全性影响风险重要度见表5。
表5 恶劣气候因素对飞行安全性影响风险重要度
Figure 908501DEST_PATH_IMAGE056
。

Claims (9)

1.一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、确定因恶劣气候环境引发的飞行事故为故障树顶事件；
S2、对与气候因素相关事故及事故症候进行统计分析；
S3、分析诱发飞机事故的恶劣气候因素集合及构建故障树，具体包括以下步骤：
S3-1、进行布尔代数运算，求出造成故障树顶事件的最小割集作为基事件，
S3-2、将发生的故障原因分为受到恶劣气候环境直接影响的直接原因和受到恶劣气候环境间接影响的间接诱因，并将所述直接原因和间接诱因作为中间事件与故障树顶事件连接，所述中间事件连接有与其相关的基事件，得到完整的故障树；
S4、构建飞机恶劣气候环境故障危险度模型
研究恶劣气候环境对飞机飞行安全的影响，引入恶劣气候的危险度
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，建立飞机恶劣气候环境故障危险度模型如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
式中，
Figure 62411DEST_PATH_IMAGE002
表示危险度，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
示每种恶劣气候环境引起的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
表示每种恶劣气候引起的事故对飞机损害严重程度，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示通过
Figure DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure DEST_PATH_IMAGE011
计算得到
Figure 652530DEST_PATH_IMAGE002
的函数；
S5、预测恶劣气候因素对飞行安全性影响风险的重要度。
2.如权利要求1所述的一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：统计与国内外气候因素相关事故/事故数据并存入数据库，所述事故数据的来源为国内外飞行事故数据库。
3.如权利要求2所述的一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，其特征在于，所述国内外飞行事故数据库包括：美国国家运输安全委员会、航空事故和事件数据系统、美国联邦航空局事故数据系统。
4.如权利要求1所述的一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，其特征在于，所述步骤S3-1的布尔代数运算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
Figure DEST_PATH_IMAGE015
Figure DEST_PATH_IMAGE017
上式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为故障树的顶事件，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为直接原因的中间事件，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为间接诱因的中间事件，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
是九个独立基事件，每个独立基事件代表一种恶劣气候环境。
5.如权利要求1所述的一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：
S4-1、气候因素引起飞行事故数量占比分析
设
Figure 144823DEST_PATH_IMAGE019
为故障树的顶事件，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
是
Figure DEST_PATH_IMAGE029
个独立基事件，顶事件是否发生取决于基事件的状态，则有：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
上式中，
Figure 434990DEST_PATH_IMAGE027
是
Figure 377538DEST_PATH_IMAGE029
个独立基事件，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
表示每种恶劣气候环境引起的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，也是以基事件为自变量的布尔逻辑函数，
其中，布尔逻辑函数中的与门函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE034
布尔逻辑函数中的或门函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE036
上式中，
Figure 251691DEST_PATH_IMAGE027
是
Figure 672308DEST_PATH_IMAGE029
个独立基事件，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
表示每种恶劣气候环境引起的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
为恶劣天气引发飞机损害的比率。
6.如权利要求5所述的一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：
S4-2、恶劣气候因素引发事故严重程度分析
根据国内外飞行事故数据库内飞行事故数据分析各种恶劣气候因素引发的飞机损伤事件占全部飞机损伤事件的百分比，再将恶劣气候因素引发的飞行事故造成的损害程度分为大量损害、少量损害和破坏性损害三类并进行统计，统计公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
Figure DEST_PATH_IMAGE043
上式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE044
为恶劣天气引发破坏性的损害事故发生概率，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
为恶劣天气引发飞机损害的比率，
Figure DEST_PATH_IMAGE046
为恶劣天气引发损坏事故的比率。
7.如权利要求6所述的一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：
S4-3、恶劣气候环境对飞机最大损害程度评估
假设恶劣气候环境作为飞机飞行事故直接原因，且在产生破坏性的损害事故时认为恶劣气候环境对飞机飞行的危险度为最大，计算各个基事件的最大危险度
Figure DEST_PATH_IMAGE048
，计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE050
上式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE051
为各个基事件的最大危险度，
Figure 957927DEST_PATH_IMAGE006
表示每种恶劣气候环境引起的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，
Figure DEST_PATH_IMAGE052
为恶劣天气引发破坏性的损害事故发生概率。
8.如权利要求1所述的一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：通过研究基事件发生概率及基事件对飞机破坏程度占比，使用预测公式预测恶劣气候因素对飞行安全性影响风险的重要度。
9.如权利要求8所述的一种基于FTA的飞机恶劣气候环境故障测试分析方法，其特征在于，所述预测公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE054
上式中，
Figure 779033DEST_PATH_IMAGE032
表示每种恶劣气候环境引起的飞行事故数量在所有飞行事故中的占比，
Figure DEST_PATH_IMAGE055
为基事件引发飞机飞行事故的概率，
Figure DEST_PATH_IMAGE057
为基事件的风险重要度。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115130049A (zh) * 2022-09-02 2022-09-30 中国飞机强度研究所 飞机整机级高温测试试验的风险控制体系及其构建方法
CN116596295A (zh) * 2023-02-23 2023-08-15 中国民航科学技术研究院 一种国内支线运输飞机安全评价与风险预测方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101853320A (zh) * 2010-05-17 2010-10-06 北京航空航天大学 一种适用于飞机结构腐蚀损伤的模糊综合评判方法
US20110137703A1 (en) * 2004-12-21 2011-06-09 University Of Virginia Patent Foundation Method and system for dynamic probabilistic risk assessment
CN108133311A (zh) * 2017-12-14 2018-06-08 长春工程学院 一种风电机组故障模式风险评估及可靠性分析方法
CN110222927A (zh) * 2019-04-29 2019-09-10 南京航空航天大学 一种民用飞机多故障风险识别评估计算方法
CN111680391A (zh) * 2020-04-23 2020-09-18 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） 人机环耦合系统事故模型生成方法、装置和设备
CN112905658A (zh) * 2021-02-03 2021-06-04 中国商用飞机有限责任公司 用于民用飞行器的系统安全性分析方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110137703A1 (en) * 2004-12-21 2011-06-09 University Of Virginia Patent Foundation Method and system for dynamic probabilistic risk assessment
CN101853320A (zh) * 2010-05-17 2010-10-06 北京航空航天大学 一种适用于飞机结构腐蚀损伤的模糊综合评判方法
CN108133311A (zh) * 2017-12-14 2018-06-08 长春工程学院 一种风电机组故障模式风险评估及可靠性分析方法
CN110222927A (zh) * 2019-04-29 2019-09-10 南京航空航天大学 一种民用飞机多故障风险识别评估计算方法
CN111680391A (zh) * 2020-04-23 2020-09-18 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） 人机环耦合系统事故模型生成方法、装置和设备
CN112905658A (zh) * 2021-02-03 2021-06-04 中国商用飞机有限责任公司 用于民用飞行器的系统安全性分析方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHAO LIU 等: ""Reliability Analysis of Aircraft Thrust Reverser System Based on Dynamic Fault Tree"", 《2020 IEEE 9TH JOINT INTERNATIONAL INFORMATION TECHNOLOGY AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE CONFERENCE》 *
张亚娟 等: ""飞机气候环境实验室高温试验系统可靠性研究"", 《环境技术》 *
李琳等: "一种基于事故树的安全风险定量评估方法", 《航空制造技术》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115130049A (zh) * 2022-09-02 2022-09-30 中国飞机强度研究所 飞机整机级高温测试试验的风险控制体系及其构建方法
CN116596295A (zh) * 2023-02-23 2023-08-15 中国民航科学技术研究院 一种国内支线运输飞机安全评价与风险预测方法及系统

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