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研究文章识别事故因果因素...
航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的大约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。十、我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并使用事件报告中的文本对其进行微调，以使其更适合我们特定的研究任务。最后，我们构建并训练基于注意力机制的 lo
智能数字系统，可在工作中更好地安全和健康
有两种关键的智能数字工具和系统的主要总体方法：一种主动的方法，旨在防止伤害和促进健康，以及一种反应性方法，旨在应对事故和紧急情况。主动方法通过使其更快，更轻松，更便宜，有时连续（即24/7）。反应性方法最大程度地减少了已经发生的事故和紧急情况的后果，例如通过使事故报告更快，自动化，更便宜，更容易且污名化，同时改善事故调查，从而改善了事故报告。
研究论文：识别事故原因以提高航空运输安全：提出一种深度学习方法
航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故的发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。第十，我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并根据事件报告中的文本对其进行微调，使其更适合我们的特定研究任务。最后，我们建立并训练基于注意力的长短期记忆 (LSTM) 模型，以识别每份事件报告中的主要因素和促成因素。我们提出的解决方案具有多标签功能，并且是自动化和可定制的，并且比现有研究中的传统机器学习方法更准确、适应性更强。深度学习算法在事件报告系统中的这种新应用可以有效提高航空安全。
新加坡空军维护相关飞行安全事故的根本原因分析
表 1.HFACS 编码过程................................................................................................. 32 表 2.HFACS 在事故报告中的应用.................................................................... 33 表 3.事故调查委员会报告中主要结果摘要................................................. 34 表 4.所需与已实现的基线检查....................................................................... 52
JSC 安全和健康要求 - NASA
明确了操作程序的要求。明确了 TRR 行动项目完成后可以进行测试。修改了向安全部门提交测试文档的时间范围。明确了事故报告要求。删除了签署详细测试程序和监控生理训练的安全要求。
G-ALHG.pdf
baaa-acro.com › 站点 › 默认 › 文件 PDF 2018 年 4 月 28 日 — 2018 年 4 月 28 日 国际民航组织准备的飞机事故报告摘要 ... 该飞机配备了设计的 Midas 型 CMM 飞行数据记录仪。 23页
e-AVIATRS 指南 (v9.2)
AuxAir 事故：任何拥有 e-AVIATRS 帐户的人都可以输入 AuxAir 事故。在飞机类型中输入 AUX。AuxAir 成员应使用航空事故报告工作表来报告航空事故。此表格位于 e-AVIATRS 登录页面上，可以打印并邮寄/交给航空站 FSO 或其他联络点。也可以以电子方式填写并通过电子邮件发送。目前，只有 e-AVIATRS 帐户持有人才能输入 AuxAir 事故。如果需要，帐户持有人可以登录并让 AuxAir 成员输入事故信息，或者航空站可以使用通用登录名和密码以及 FSO 的电子邮件地址为 AuxAir 成员设置单独的用户帐户（请记住，e-AVIATRS 帐户需要有效的 USCG 电子邮件地址。请参阅辅助事故报告以分享 AuxAir 事故。
概率风险评估支持突击两栖车辆防御性和定量安全性评估
根据军事标准 (MIL-STD) 882E（国防部系统安全标准实践）得出的当前安全评估方法，公认的潜在事故概率与针对突击两栖车辆 (AAV) 报告的实际事故之间存在显著差异。所有之前调查的 AAV 事故都是一系列事件的结果，无法追溯到单一的启动机制，这是 MIL-STD-882E 使用的方法。本论文旨在确定最适合 AAV 的基于风险的安全评估方法的核心要素。通过分解实际事故报告，我们确定了当前流程未充分评估的常见故障模式。然后，我们对事故报告应用了概率风险评估方法和支持性人为可靠性评估。这种方法以及随后对这些事故的概率风险评估表明，AAV 沉没这一不良事件的概率比之前承认的要大。本文概述的框架能够提供更准确和可量化的风险评估。
