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World File Search System航空事故
国家航空事故调查委员会
对 2010 年 4 月 10 日波兰空军 Tu-154M PLF101 飞机在斯摩棱斯克坠毁事件展开调查。委员会工作的起点是分析有关 Tu-154M 大修的决定，然后为波兰总统莱赫·卡钦斯基率领的代表团访问卡廷、飞往斯摩棱斯克以及波兰和俄罗斯军事和民事服务活动做准备。委员会审查了从驾驶舱 (CVR) 提取和读出的对话历史以及飞行参数记录器的记录及其可靠性。它根据 MAK 和部长 J. Miller 的委托重建了飞行轨迹和地面影响。针对图-154M 飞行员，检查了复飞时的控制进场和离场路径，此前从未进行过此项工作，因为当时认为调查假设撞上桦树后的事件并不重要。同时，图-154M 飞行的最后 20 秒决定了斯摩棱斯克惨案的发生。该委员会与美国威奇托国家航空研究所 (NIAR)、华沙军事技术大学、华沙航空研究所、华沙大学跨学科建模中心和华沙红衣主教斯蒂芬·维辛斯基大学合作，重建了图-154M 飞机的结构并进行了模拟
国家航空事故调查委员会
针对 2010 年 4 月 10 日波兰空军 Tu-154M PLF101 飞机在斯摩棱斯克坠毁事件开展的调查。委员会工作的起点是分析有关 Tu-154M 大修的决定，然后为波兰总统莱赫·卡钦斯基率领的代表团访问卡廷、飞往斯摩棱斯克以及波兰和俄罗斯军事和民事服务活动做准备。委员会审查了从驾驶舱 (CVR) 提取和读出对话的历史以及飞行参数记录器的记录及其可靠性。根据 MAK 和部长 J. Miller 的委托，它重建了飞行轨迹和地面影响。针对 Tu-154M 飞行员，检查了复飞时的控制进场和离场路径，此前从未进行过此项工作，因为当时认为调查假设撞上桦树后的事件并不重要。与此同时，正是 Tu-154M 飞行的最后 20 秒决定了斯摩棱斯克惨案的发生。该委员会与美国威奇托国家航空研究所 (NIAR)、华沙军事技术大学、华沙航空研究所、华沙大学跨学科建模中心和华沙枢机主教斯蒂芬·维辛斯基大学合作，重建了 Tu-154M 飞机的结构，并根据 MAK 和米勒报告的参数以及华沙军事检察官办公室的专家模拟了其飞行和撞击地面的情况。委员会还重建了飞机残骸在整个毁坏区域的分布情况，以及遇难乘客尸体和残骸碎片的分布情况。委员会研究的一个重要部分是模拟和重建左翼和中翼的爆炸、重建飞机各个部件的解体情况以及烟火实验。委员会还分析了灾难调查的决策过程以及检察官办公室和航空委员会的程序。根据小组委员会的命令，波兰和美国对 Tu-154M No 101 残骸和 Tu-154M No 102 飞机上的爆炸痕迹进行了分析和研究。所有这些调查结果的相互关联使我们能够回答 2010 年 4 月 10 日斯摩棱斯克上空到底发生了什么。此外，还进行了物理学和空气动力学等领域的计算和分析，以证实或排除有关 2010 年 4 月 10 日事件的可能假设。
使用数据挖掘对航空事故进行分类...
全球长途旅行的交通工具。随着技术的发展，这种交通方式取得了长足的进步。除了技术发展之外，由于其快速安全的交通，客运量也在逐渐增加。相比之下，飞机事故的死亡率相当高，一次事故就会有数百人死亡。本研究旨在对几起飞机事故进行分类，以找出关键因素及其对事故的总体影响。在本研究中，收集了自 2000 年以来全球范围内与上述事故相关的适当数据，然后使用顺序最小优化、决策树 (J48) 和朴素贝叶斯进行分析。结果表明，决策树算法为研究提供了最准确的结果。最后，对每个阶段都提出了适当的意见，以减少事故。如果考虑到这些评估，航空运输将更加可靠，从而将人员伤亡降至最低。
为什么缺乏从航空事故中吸取教训的机会
摘要：自 2018 年以来，致命飞机事故呈上升趋势，表明航空公司在从事故中学习 (LFI) 方面的安全能力有限。我们使用定性驱动的混合方法评估了来自欧洲商业飞行员的 2,208 份自愿事故报告，以调查 LFI“瓶颈”。结果表明，报告频率取决于导致事故的飞行员主动失误类型（基于绩效的错误、判断和决策错误以及违规行为）。缺乏学习机会，尤其是对于由飞行员决策不足引起的事故。机密报告对 LFI 有积极影响，因为这些报告包含有关潜在故障的更多信息。此外，我们还确定了几种潜在故障，它们是某些不安全行为的风险因素。我们的研究结果可能支持航空公司开展各种 LFI 活动。
为什么缺乏从航空事故中吸取的教训
摘要：自 2018 年以来，致命飞机事故呈上升趋势，这表明航空公司在从事故中学习 (LFI) 方面的安全能力有限。我们使用定性驱动的混合方法评估了来自欧洲商业飞行员的 2,208 份自愿事故报告，以调查 LFI“瓶颈”。结果表明，报告频率取决于导致事故的飞行员主动失误的类型（基于绩效的错误、判断和决策错误以及违规行为）。缺乏学习机会，尤其是对于由飞行员决策不当引起的事故。机密报告对 LFI 有积极影响，因为这些报告包含有关潜在故障的更多信息。此外，我们还确定了几种潜在故障，它们是某些不安全行为的风险因素。我们的研究结果可能为航空公司的各种 LFI 活动提供支持。
法医科学在航空事故中的作用...
4 Erebus，《航空事故调查史》，网址：https://www.erebus.co.nz/Investigation/History-of-Accident-Investigation#:~:text=The%20procedures%20for%20air%20accident,apportion%20blame%20for%20its%20occ urrence。5 上文注 1 6 《芝加哥国际民用航空公约》，附件 13，第 3.1 段
使用逻辑回归预测航空事故...
摘要 - 当谈到长距离运输时，我们唯一最简单、最快捷的选择就是飞机。飞机失事一直是一场大悲剧。尽管我们能够制造出可搭载 850 多名乘客的机器，但这种飞机的安全性仍存在一些问题。没有一种交通方式是安全的。即使是骑自行车的孩子也不安全。但我们不能对不断发展的世界置之不理，因为飞机在社会发展中发挥着重要作用。仅仅因为它不安全，或者少数飞机没有到达目的地，人类就不能拒绝飞机。关于最近飞机事故的研究证明，很有可能出现意想不到的结局。飞机失事是由多种因素造成的。如果我们能够拯救人们的生命，延缓无可否认的死亡，我们就会让世界再次伟大。在这里，我们试图建立机器学习模型，根据过去的事件预测和分类任何飞机事故的严重程度。通过这种方法，整个航空业可以预测由于各种因素造成的飞机事故。然后他们可以制定行动计划，将事故风险降至最低。我们使用逻辑回归来确定某个特定特征是否重要，然后我们采用随机森林技术进行分类。最后，我们使用 XGBoost，它为 Python 提供了一个梯度增强框架来生成模型。该方法的最终结果将根据事故的严重程度给出航空事故预测。索引术语 - 航空事故、逻辑回归模型、XGboost、随机森林
机器学习和自然语言处理用于预测航空事故报告中的人为因素
摘要：在航空领域，人为因素是安全事故的主要原因。多年来，人们开发了能够评估人为状态和管理风险的智能预测系统来识别和预防人为因素。然而，缺乏大量有用的标记数据往往是这些系统开发的障碍。本研究提出了一种从航空事故报告中识别和分类人为因素类别的方法。对于特征提取，开发了文本预处理和自然语言处理 (NLP) 管道。对于数据建模，考虑了半监督标签扩展 (LS) 和监督支持向量机 (SVM) 技术。采用随机搜索和贝叶斯优化方法进行超参数分析和模型性能改进，以 Micro F1 分数衡量。最佳预测模型在分类框架的每个级别分别获得了 0.900、0.779 和 0.875 的 Micro F1 得分。所提出方法的结果表明，基于文本数据的人为因素分类可以获得良好的预测性能。尽管如此，建议在未来的研究中使用更大的数据集。
航空事故调查局
偏离控制柱和推力杆。DFDR 记录到推力从 98% 减少到 77%。机长立即将控制权交给副驾驶，大声喊出“您的控制权”，据他所说，大约需要调整折叠的座椅靠背，花了 5 秒钟才恢复正确的座位位置。机长从不平衡的位置恢复后，他向外看去，发现他们只剩下最后 2000 英尺的跑道，飞机仍未达到 143 节的 V1 速度。当速度接近 V1 且飞机距离标记还有 1000 英尺时，机长接管了控制权，机长将控制柱向后拉以开始旋转。机组人员感觉飞机旋转速度变慢，操纵杆所需的力比正常情况下要大。此外，起飞时他们还感受到轻微振动，类似尾流湍流。飞机起飞后，副驾驶呼叫“正速率”，并执行起落架收起命令。图 1 解释了起飞阶段的事件顺序。
航空事故调查局
AAIB 印度航空事故调查局 ACARS 航空器通信寻址和报告系统 AI MUM HF 印度航空运营 HF AME 航空器维修工程师 AMSL 高于平均海平面 AOCC 航空公司运营控制中心 APP 进近 ARC 适航审查证书 ATC 空中交通管制 ATPL 航空运输飞行员执照 AUW 总重量 CAM 驾驶舱区域麦克 适航证书 CAR 民航要求 CCIC 客舱乘务长 CFIT 可控飞行撞地 CISF 中央工业安全部队 CPL 商用飞行员执照 CTC 连续 CVR 驾驶舱语音记录器 DFDR 数字飞行数据记录器 DGCA 民航总局 DME 测距设备 DVOR 多普勒甚高频全向测距仪 ETA 预计到达时间 FCOM 飞行机组操作手册 FCTM 飞行机组训练手册 FIR 飞行信息区 FO 副驾驶 FOD 外来物碎片 FL 飞行高度层 FRTOL 飞行无线电话操作员执照 GP 下滑道 HIRL 高强度跑道灯hrs 小时 IATA 国际航空运输协会 ICAO 国际民用航空组织 IOCC 综合运行控制中心 ILS 仪表着陆系统 LLZ 航向道