1. 本标准已获准供国防部 (DoD) 的所有部门和机构使用。 2. 本标准的某些条款受国际标准化协议约束。当提议对本标准进行修正、修订或取消,而该等修正、修订或取消将影响或违反有关国际协议时,制定活动将通过国际标准化渠道采取适当的协调行动,包括部门标准化办公室(如有必要)。 3. 本标准中的表格很多;因此,它们位于第 6 节末尾,附录和索引之前。 4. 除非特别说明,所有对政府文件和非政府出版物的引用均应参考该文件或出版物的最新版本或修订版。 5. 对 QAR 的引用包括指定执行这些职能的军事人员。 6. 关于与上一版本相比的更改,由于更改程度较大,本次修订未使用边注来标识与上一版本相比的更改。 7. 有关本文件的评论、建议或问题应发送至 DLA Energy DQA,地址:Room 2843, DLA Headquarters Building, 8725 John J. Kingman Rd, Fort Belvoir VA, 22060-6222,或将您的评论发送至 Lead Standardization Office,地址为 DSCC.Standardization@dla.mil。由于联系信息可能会发生变化,您可能需要验证此地址信息的时效性
DGAC:墨西哥民用航空总局(墨西哥认证机构) EASA:欧洲航空安全局 EBITDA:息税折旧摊销前利润 ECAA:埃及民航局 EFB:电子飞行包 FAA:美国联邦航空管理局 FANS 未来空中导航系统 FDR:飞行数据记录器 FlightLink TM:铱星数据单元 GAAP:公认会计原则 GAMECO:广州飞机维修工程有限公司 HASCAP:受影响严重行业信贷可用性计划 IATA:国际航空运输协会 ICAO:国际民用航空组织 IFRS:国际财务报告准则 MD&A:管理层讨论与分析 MRO 维护、维修和大修 OEM:原始设备制造商 PAC:松下航空电子株式会社 PPP:薪资保护计划 PWS:松下气象解决方案 QAR:快速访问记录器 QTD:本季度至今 R&D:研究与开发 RPK:收入旅客公里数 SaaS:软件即服务 SADI:战略航空航天和国防计划 SAAU:乌克兰国家航空局 STC:补充型号合格证 TAMDAR TM:对流层机载气象数据报告 TCCA:加拿大运输部民航 WINN:西部创新计划 WVSS:水蒸气传感系统 YTD:年初至今
高效的轨迹预测工具将成为未来基于轨迹的运营 (TBO) 的关键功能。除了控制器操作之外,爬升飞行中的不确定性是飞行轨迹预测误差的主要组成部分。由于运营问题,飞机起飞重量和爬升速度意图(定义爬升曲线的关键性能参数)并不完全适用于基于回合的轨迹预测基础设施。在空中交通流量管理范围内,扇区进入和退出时间(包括爬升结束和下降开始的时间)是需求容量平衡过程的主要输入。在这项工作中,我们专注于爬升轨迹的不确定性,以量化和分析它们对爬升到巡航高度的时间的影响。我们通过飞机飞行记录数据集(即QAR)使用了模型驱动的数据统计方法。分析结果为飞机起飞重量和速度意图生成了概率定义。获得了这些爬升参数与飞行距离之间的回归,以减少战略层面的不确定性。此外,通过自适应不确定性减少来降低爬升不确定性也在飞行战术层面得到证明。通过模拟,说明了降低飞机质量不确定性对爬升时间的影响。关键词:空中交通管理、轨迹预测、不确定性量化、BADA 缩写
尽管已经做出了巨大努力来降低风险,但风险仍然存在于日常运营中,特别是在运营商与复杂系统交互时。然而,传统的风险识别策略是在问题发生后解决问题,这种策略是有限的。需要不断跟踪组织日常运营中当前关注的风险,以确保这个快速增长行业的安全。由于飞行数据监控 (FDM) 提供了日常飞行性能的全面可靠信息,因此它为当今公务航空运营商面临的许多问题和挑战提供了解决方案。快速访问记录器 (QAR) 技术长期以来被认为是全球航空公司的最佳实践,现在使 FDM 在小型飞机上变得实用。好处包括:安全 - 识别和拦截事故前兆。操作 - 生成汇总数据以支持轶事飞行操作反馈并改变操作环境或程序。维护 - 通过将汇总和单个飞机数据应用于发动机和机身维护成本。航空公司类别的 FDM 计划从最初的实验发展到今天的成熟计划,历时 45 年。商务航空有机会通过系统性和实验性的举措(例如 CASE FDM 项目)实现其自身的 FDM 成熟度发展。因此,我们希望您能加入我们,成为参与运营商。
伊拉克B梅森学院,伊拉克B工程学院,机械工程系,阿拉斯拉大学,国王法哈德·本·阿卜杜勒齐兹(Fahad bin Abdulaziz Rd。)伊拉克D工程技术学院,GLA大学,马图拉,美国 281406,印度E Imam Abdulrahman bin Faisal University,P.O。 Box 1982, Dammam, 31441, Eastern Province, Kingdom of Saudi Arabia f Institute for Big Data Analytics and Artificial Intelligence (IBDAAI), Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia g School of Electrical Engineering, College of Engineering, Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia h伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学,伊拉克64001,伊拉克i伊拉克工程与自然科学,i istanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul, Bahcesehir大学,伊斯坦布尔,土耳其M计算机科学与数学系,黎巴嫩美国大学,贝鲁特,黎巴嫩N N N n Reenwable Energy Research Group,伊斯法罕,伊朗伊拉克B梅森学院,伊拉克B工程学院,机械工程系,阿拉斯拉大学,国王法哈德·本·阿卜杜勒齐兹(Fahad bin Abdulaziz Rd。)伊拉克D工程技术学院,GLA大学,马图拉,美国 281406,印度E Imam Abdulrahman bin Faisal University,P.O。 Box 1982, Dammam, 31441, Eastern Province, Kingdom of Saudi Arabia f Institute for Big Data Analytics and Artificial Intelligence (IBDAAI), Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia g School of Electrical Engineering, College of Engineering, Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia h伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学,伊拉克64001,伊拉克i伊拉克工程与自然科学,i istanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul, Bahcesehir大学,伊斯坦布尔,土耳其M计算机科学与数学系,黎巴嫩美国大学,贝鲁特,黎巴嫩N N N n Reenwable Energy Research Group,伊斯法罕,伊朗伊拉克B梅森学院,伊拉克B工程学院,机械工程系,阿拉斯拉大学,国王法哈德·本·阿卜杜勒齐兹(Fahad bin Abdulaziz Rd。)伊拉克D工程技术学院,GLA大学,马图拉,美国 281406,印度E Imam Abdulrahman bin Faisal University,P.O。 Box 1982, Dammam, 31441, Eastern Province, Kingdom of Saudi Arabia f Institute for Big Data Analytics and Artificial Intelligence (IBDAAI), Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia g School of Electrical Engineering, College of Engineering, Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia h伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学,伊拉克64001,伊拉克i伊拉克工程与自然科学,i istanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul, Bahcesehir大学,伊斯坦布尔,土耳其M计算机科学与数学系,黎巴嫩美国大学,贝鲁特,黎巴嫩N N N n Reenwable Energy Research Group,伊斯法罕,伊朗伊拉克B梅森学院,伊拉克B工程学院,机械工程系,阿拉斯拉大学,国王法哈德·本·阿卜杜勒齐兹(Fahad bin Abdulaziz Rd。)伊拉克D工程技术学院,GLA大学,马图拉,美国281406,印度E Imam Abdulrahman bin Faisal University,P.O。 Box 1982, Dammam, 31441, Eastern Province, Kingdom of Saudi Arabia f Institute for Big Data Analytics and Artificial Intelligence (IBDAAI), Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia g School of Electrical Engineering, College of Engineering, Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia h伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学,伊拉克64001,伊拉克i伊拉克工程与自然科学,i istanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul, Bahcesehir大学,伊斯坦布尔,土耳其M计算机科学与数学系,黎巴嫩美国大学,贝鲁特,黎巴嫩N N N n Reenwable Energy Research Group,伊斯法罕,伊朗281406,印度E Imam Abdulrahman bin Faisal University,P.O。Box 1982, Dammam, 31441, Eastern Province, Kingdom of Saudi Arabia f Institute for Big Data Analytics and Artificial Intelligence (IBDAAI), Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia g School of Electrical Engineering, College of Engineering, Universiti Teknologi MARA, 40450, Shah Alam, Selangor, Malaysia h伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学科学技术工程学院,伊拉克大学,伊拉克64001,伊拉克i伊拉克工程与自然科学,i istanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul okanbul, Bahcesehir大学,伊斯坦布尔,土耳其M计算机科学与数学系,黎巴嫩美国大学,贝鲁特,黎巴嫩N N N n Reenwable Energy Research Group,伊斯法罕,伊朗
DGAC:墨西哥民用航空总局(墨西哥认证机构) EASA:欧洲航空安全局 EBITDA:息税折旧摊销前利润 ECAA:埃及民航局 EFB:电子飞行包 ERTC:员工保留税收抵免 ESG:环境、社会、治理 FAA:美国联邦航空管理局 FANS:未来空中导航系统 FDR:飞行数据记录器 FlightLink TM:铱星数据单元 GAAP:公认会计原则 GAMECO:广州飞机维修工程有限公司 HASCAP:受影响严重行业信贷可用性计划 IATA:国际航空运输协会 ICAO:国际民用航空组织 IFRS:国际财务报告准则 MD&A:管理讨论与分析 MRO:维护、修理和大修 MTBF:平均故障间隔时间 OEM:原始设备制造商 PAC:松下航空电子株式会社 PPP:薪资保护计划 PWS:松下气象解决方案 QAR:快速访问记录器 QTD:本季度至今 R&D:研究与开发 RPK:收入客公里 SaaS:软件即服务 SADI:战略航空航天和国防计划 SAAU:乌克兰国家航空局 STC:补充型号合格证 TAMDAR TM:对流层机载气象数据报告 TCCA:加拿大运输部民航 TCFD:气候相关披露工作组 WINN:西方创新
飞行数据分析的演变 Neil A. H. Campbell MO3806 Neil 于 1983 年毕业于西澳大利亚大学,获得工程学士学位(电子学)。1986 年,他加入航空安全调查局,担任飞行记录器专家。Neil 在 1994-1995 年期间休假,并管理巴林海湾航空的飞行数据分析计划。1998 年,他是国际民航组织飞行记录器小组的成员,该小组制定了对国际民航组织附件 6 的修改。2000 年 2 月,Neil 加入香港国泰航空有限公司的企业安全部。2001 年至 2002 年,他担任航空安全经理一职。2003 年 12 月,他重新加入澳大利亚运输安全局,担任高级运输安全调查员。目录 1.简介 2.飞行记录的历史 3.数据收集 3.1 飞行数据记录器 • 波音 707 • 空客 A330 • 巴西航空工业公司 170 • 空客 A380 • 波音 787 3.2 机载航空电子设备 3.3 ATC 数据链消息记录 3.4 ADS-B 数据 4.数据恢复 4.1 QAR 数据的无线传输 4.2 FDR 数据恢复 4.3 FDR 系统文档 5.读出设备 6.分析 6.1 数据列表和图表 6.2 航空公司飞行数据分析程序 6.3 动画 6.4 模拟 6.5 比较技术 6.6 地理信息系统 (GIS) 工具 7.结论
如果满足以下条件,A、B 或 C 区中拥有 PMOS“…6332…”的下士至枪炮士官均有资格。必须拥有至少一个必要的 MOS (NMOS) 和当前资格:6012-安全飞行 (SFF) 管制员、6016-附带职责检查员 (CDI)、6017-附带职责质量保证代表 (CDQAR)、6018-质量保证代表 (QAR) 或 6242-飞行工程师。必须当前被分配到以下 MCC,重新入伍 48 个月,并同意在前 24 个月(当前合同结束后)留在指定的 MCC,除了第 3.m、3.n 和 3.o 段中列出的 PMOS 奖金金额外,还将获得 20,000 美元的奖励。如果第 3.m、3.n 和 3.o 段未列出 PMOS 奖金,则海军陆战队员可获得 20,000 美元的一次性奖金。授权用于飞机维护奖金的监控命令代码 (MCC):“…V81…” B 区适用于服役 6 至 10 年的现役海军陆战队员。如果海军陆战队员在重新入伍之日服役正好 10 年,并且之前未获得过 B 区 PMOS 奖金,则可获得 B 区 PMOS 奖金。重新入伍至少 48 个月义务服役的海军陆战队员的 B 区 PMOS 奖金授权金额如下(重新入伍 36 至 47 个月义务服役的海军陆战队员的奖金将按照第 3.j 段计算)。此外,已批准 MOS 6332 的“B”区 SRB,上限为 7,000 美元,E-6,用于 48 个月的额外义务服务。2022 年 9 月 22 日,您的职业现役重新入伍申请已提交,并于 2022 年 11 月 3 日获得 HQMC 批准。此外,据指出,从 2022 年 11 月 7 日起重新入伍 4 年零 5 个月,将导致 SRB 支付 31,000 美元,用于 48 个月的额外义务服务。根据 2022 年 10 月 24 日发布的 MARADMIN 557-22,本 MARADMIN 宣布对 MARADMIN 295/22 进行更改,并一直有效到 2023 年 9 月 30 日或另有说明。MARADMIN 295/22 的第 3.n 段特此更改为以下内容。变化包括增加 6317 和 6332 的奖金金额。此外,还批准了 MOS 6332 的“B”区 SRB,上限为 31,000 美元,E-6 及以上,额外义务服务 48 个月。2022 年 11 月 7 日,您重新入伍 4 年零 5 个月,ECC 为 2027 年 4 月 6 日。2023 年 1 月 6 日,您从 ,( )转入,并于 2023 年 1 月 23 日加入 ,,( )执行任务。您要求支付 20,000 美元的 FY23 飞机维修津贴;董事会在审查您的整个记录和申请时,仔细权衡了所有可能的减轻因素,包括您的主张。然而,委员会得出结论,根据 MARADMIN 295/22,要想获得飞机维修员的资格,你必须拥有 NMOS,这是一项现行资格,并且目前被分配到列出的 MCC 之一,并且在重新入伍后仍留在指定的 MCC 24 个月。在您重新入伍时,您没有被分配到指定的 MCC;因此,您没有资格获得飞机维修津贴。